设计表之初最好就把索引建立完成，根据where后面的条件，简单把索引建立起来
这样表还原到生产库的时候，索引随着建表语句就建立完成了，要不然就会陷入一个表一个表create index的困境，手动创建索引很痛苦。
手动创建索引的sql语句~
CREATE INDEX ORDER_ID_INDEX ON saf_house_order_pay_info (order_id);
CREATE INDEX AMOUNT_INDEX ON saf_house_order_pay_info (amount);
查看索引show index from table_name;即可
附 btree索引与hash索引的解析【主流btree索引】
Hash索引
所谓Hash索引，当我们要给某张表某列增加索引时，将这张表的这一列进行哈希算法计算，得到哈希值，排序在哈希数组上。所以Hash索引可以一次定位，其效率很高，而Btree索引需要经过多次的磁盘IO，但是innodb和myisam之所以没有采用它，是因为它存在着好多缺点：
1、因为Hash索引比较的是经过Hash计算的值，所以只能进行等式比较，不能用于范围查询
1、每次都要全表扫描
2、由于哈希值是按照顺序排列的，但是哈希值映射的真正数据在哈希表中就不一定按照顺序排列，所以无法利用Hash索引来加速任何排序操作
3、不能用部分索引键来搜索，因为组合索引在计算哈希值的时候是一起计算的。
4、当哈希值大量重复且数据量非常大时，其检索效率并没有Btree索引高的。
至于Btree索引，它是以B+树为存储结构实现的。
但是Btree索引的存储结构在Innodb和MyISAM中有很大区别。
在MyISAM中，我们如果要对某张表的某列建立Btree索引的话，如图：
所以我们经常会说MyISAM中数据文件和索引文件是分开的。
因此MyISAM的索引方式也称为非聚集，Innodb的索引方式成为聚集索引。
至于辅助索引，类似于主索引，唯一区别就是主索引上的值不能重复，而辅助索引可以重复。
因此当我们根据Btree索引去搜索的时候，若key存在，在data域找到其地址，然后根据地址去表中查找数据记录。
至于Innodb它跟上面又有很大不同，它的叶子节点存储的并不是表的地址，而是数据
我们可以看到这里并没有将地址放入叶子节点，而是直接放入了对应的数据，这也就是我们平常说到的，Innodb的索引文件就是数据文件，
那么对于Innodb的辅助索引结构跟主索引也相差很多，如图：
我们可以发现，这里叶子节点存储的是主键的信息，所以我们在利用辅助索引的时候，检索到主键信息，然后再通过主键去主索引中定位表中的数据，这就可以说明Innodb中主键之所以不宜用过长的字段，由于所有的辅助索引都包含主索引，所以很容易让辅助索引变得庞大。
我们还可以发现：在Innodb中尽量使用自增的主键，这样每次增加数据时只需要在后面添加即可，非单调的主键在插入时会需要维持B+tree特性而进行分裂调整，十分低效。
Btree是按照从左到右的顺序来建立搜索树的。比如索引是(name,age,sex)，会先检查name字段，如果name字段相同再去检查后两个字段。
所以当传进来的是后两个字段的数据（age，sex），因为建立搜索树的时候是按照第一个字段建立的，所以必须根据name字段才能知道下一个字段去哪里查询。
所以传进来的是（name，sex）时，首先会根据name指定搜索方向，但是第二个字段缺失，所以将name字段正确的都找到后，然后才会去匹配sex的数据。
1、利用最左前缀：Mysql会一直向右查找直到遇到范围操作（>，<，like、between）就停止匹配。比如a=1 and b=2 and c>3 and d=6；此时如果建立了（a,b,c,d）索引，那么后面的d索引是完全没有用到，当换成了（a,b,d,c）就可以用到。
2、不能过度索引：在修改表内容的时候，索引必须更新或者重构，所以索引过多时，会消耗更多的时间。
3、尽量扩展索引而不要新建索引
4、最适合的索引的列是出现在where子句中的列或连接子句中指定的列。
5、不同值较少的列不必要建立索引（性别）。
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