DB2索引设计的基本准则包括：1. 为经常用在WHERE子句、JOIN条件、ORDER BY、GROUP BY和聚合函数中的列创建索引；2. 对于高选择性列优先创建索引，选择性低的列慎用；3. 复合索引的顺序很重要，先放选择性高、等值查询多的列，后放范围查询列；4. 避免在低基数字段上建索引；5. 定期监控和维护索引，使用RUNSTATS和REORG来优化；6. 对于OLTP环境，考虑使用包括索引（INCLUDE）来覆盖查询；通过这些，查询性能可提升数倍，避免全表扫描。

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在DB2中，索引设计的核心是理解查询模式。为经常出现在WHERE条件中的列建立索引，特别是等值匹配（=）和范围查询（>、<）。对于JOIN操作，在连接键上建索引。复合索引的设计原则：最左前缀原则，即查询条件必须从索引的最左列开始匹配。避免在频繁更新的列上过多索引，以减少维护开销。

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优化DB2查询性能的关键是索引覆盖（Index Covering）。设计索引时，确保索引包含所有查询所需列，这样查询无需回表，性能大幅提升。使用CREATE INDEX时指定INCLUDE列来实现。对于大数据量表，考虑分区索引和压缩索引来节省空间和IO。

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DB2索引优化步骤：1. 使用EXPLAIN分析查询执行计划，识别全表扫描；2. 针对瓶颈列创建单列或复合索引；3. 对于排序查询，在ORDER BY列上建索引；4. 监控索引使用率，删除未用索引；5. 定期执行RUNSTATS更新统计信息，让优化器选择最佳计划。

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索引选择性是设计准则的重中之重。高选择性列（唯一值比例高）索引效果好，低选择性（如性别列，只有男女）效果差，可能导致索引扫描比全表快不了多少。复合索引示例：CREATE INDEX idx_order ON orders(customer_id, order_date, amount)；这样customer_id=123 AND order_date>’2020-01-01’能高效利用。

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在DB2 LUW中，避免过度索引化，每增加一个索引，INSERT/UPDATE/DELETE都会变慢。最佳实践：限制每个表5-10个索引。针对OLAP，使用位图索引（BITMAP）适合低基数列；对于动态SQL，使用SQL Advisor工具自动推荐索引。

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性能优化案例：原查询SELECT * FROM emp WHERE dept=10 ORDER BY salary慢，经分析建复合索引idx_dept_sal(dept,salary)，查询时间从10s降到0.1s。记住，索引不是越多越好，要基于实际查询 workload。

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FAQ:
Q: DB2中怎么判断索引是否有效？
A: 用EXPLAIN VERBOSE查看执行计划，如果看到IXSCAN就是用索引了；ACCESS PLAN有INDEX SCAN表示有效。
Q: 什么时候重建索引？
A: 当表有大量DML后，或RUNSTATS显示统计信息过时，用REORG INDEX indexname。
Q: 复合索引顺序怎么确定？
A: 等值列在前，范围列在后，选择性高列在前，经常排序列在最后。
Q: DB2支持什么类型的索引？
A: B-tree（默认）、位图、哈希、分区索引等，选择取决于查询类型。