如何根据数据库统计信息调整索引？

1. 评估列的基数
   • 高基数列
     • 如果一个列的基数很高，即该列包含大量不同的值，这通常是创建索引的良好候选列。例如，在一个包含大量用户记录的用户表中，用户的唯一标识符（如用户ID）列往往具有很高的基数。因为每个用户都有一个唯一的ID，所以基于这个列创建索引可以快速定位到特定用户的记录。
     • 在MySQL中，可以通过查询系统表或使用工具来估算列的基数。如果发现某个列在查询中经常被用作筛选条件（如在WHERE子句中），并且具有高基数，就可以考虑为其创建索引。
   • 低基数列
     • 当列的基数较低时，创建索引可能不会带来明显的性能提升，甚至可能会降低性能。例如，在一个表示用户性别的列（只有男和女两种值）中，创建索引意义不大。因为在查询该列时，无论是否使用索引，都可能需要扫描大量的记录。在这种情况下，如果数据库统计信息显示列的基数很低，就不应该轻易为该列创建索引，或者考虑删除已经存在的索引。
2. 分析数据分布
   • 均匀分布
     • 如果列的数据分布相对均匀，那么索引的效果通常会比较好。例如，在一个存储产品销售数据的表中，如果产品编号列的数据分布均匀，即各个产品编号出现的频率大致相同，那么根据产品编号创建索引可以有效地提高按产品编号查询销售数据的性能。
     • 对于均匀分布的数据，索引可以将数据快速定位到相应的位置。在这种情况下，根据数据库统计信息中的数据分布直方图（部分数据库提供）等信息，如果确认数据是均匀分布的，可以放心地创建或保留索引。
   • 倾斜分布
     • 当列的数据分布存在严重倾斜时，需要谨慎考虑索引的使用。例如，在一个订单表中，如果大部分订单的状态都集中在“已完成”，而只有少量订单处于其他状态，那么根据订单状态列创建索引可能效果不佳。因为查询“已完成”订单时，使用索引可能并不比全表扫描快多少，而且还会增加索引维护的成本。根据统计信息中的数据分布情况，如果发现数据倾斜严重，可能需要调整索引策略，如创建基于函数的索引（如果适用于业务需求）或者采用其他查询优化方法。
3. 考虑索引的选择性
   • 索引的选择性是指索引列中不同值的数量与表中总行数的比值。选择性越高，索引的效果越好。
   • 例如，在一个有10000行记录的表中，如果一个索引列有8000个不同的值，那么它的选择性就比较高。通过数据库统计信息计算索引的选择性，如果选择性大于某个阈值（不同数据库可能有不同的经验值，一般认为选择性大于0.1是比较好的），则该索引可能是有效的，可以保留或创建；如果选择性很低，则需要重新评估索引的必要性。
4. 多列索引的调整
   • 列顺序
     • 在多列索引中，列的顺序非常重要。根据数据库统计信息中的基数等数据，应该将基数高的列放在多列索引的前面。例如，在一个员工表中，如果经常根据部门和职位来查询员工信息，并且部门列的基数高于职位列（部门数量比职位种类多），那么多列索引(department, position)的顺序要比(position, department)更好。因为查询优化器在使用索引时，首先会根据第一个列（部门）的值进行快速筛选，然后再在这个基础上根据第二个列（职位）进行进一步筛选。
   • 冗余索引
     • 通过分析统计信息，确定是否存在冗余的多列索引。如果一个多列索引的前缀列已经有单独的索引，那么这个多列索引可能是冗余的。例如，如果已经有了(column1)索引和(column1, column2)索引，那么(column1, column2)索引中的column1部分可能是冗余的，根据统计信息中索引的使用频率等情况，可以考虑删除这种冗余索引以提高性能。
5. 索引维护与更新
   • 根据数据库统计信息中的数据变化情况来决定索引的维护和更新频率。如果表中的数据频繁插入、删除或修改，统计信息可能会很快过时，导致索引的效果下降。
   • 例如，在一个实时数据采集系统的数据库表中，数据不断地被插入。随着数据量的快速增长，原来基于少量数据建立的索引可能不再适应新的查询需求。通过监控数据库统计信息中的行数、数据分布等变化，及时对索引进行重建或重新分析，以确保索引的有效性。