在数据库优化中，索引扮演着关键角色。对于含有大量数据的表，创建合适的索引可以显著提升查询效率。在不考虑排序和分组的SQL查询（如WHERE子句）中，多列索引的选择应遵循‘最左前缀’原则，即数量较多的列放在前面。例如，在`payment`表中，`customer_id`的分布比`staff_id`更广泛。通过计算selectivity，发现`customer_id`的区分度更高。因此，优化建议是创建一个以`customer_id`为主，`staff_id`为次的复合索引。执行`ALTER TABLE payment ADD KEY (customer_id, staff_id)`即可完成优化。
当一个表的数据量较大时，我们需要对这个表做优化，除了分表分库以外，最常见的就是索引优化了，那做索引优化的原则是什么呢？
在不考虑排序，分组时，也就是SQL语句中只有where的时候，多列并查如
select * from payment where staff_id=? and customer_id=?
的索引原则，谁的数量多，把谁作为最左索引，最左索引在MySQL的B+树结构里的位置是很重要的。
select count(distinct staff_id)/count(*) staff_id_selectivity,count(disctinct customer_id)/count(*) customer_id_selectivity,count(*) from payment\G
加入运行结果为 staff_id_selectivity:0.0001
customer_id_selectivity:0.0373
count(*):16049
很明显customer_id的占比大，结果为
alter table payment add key(customer_id,staff_id)
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