索引是关系型数据库和图形数据库不可或缺的组成部分。它们能够加快数据的查询速度，是数据库中最重要的性能优化之一。然而，创建索引需要根据已知的查询模式和数据模式进行分析。如果分析失误，可能会导致索引效果不佳，甚至会将查询速度变得更慢。那么，对于拥有有限信息或者在第一次使用数据库时，如何优化索引呢？
本文提出了一种新的索引优化方法，可以在不需要事先了解查询模式的前提下，最大限度地提高索引的效果。我们首先通过数据预处理技术（如PCA）将原始数据降维，以获得足够的信息。然后使用不同的指标和算法来找到最佳的索引，并确定哪些属性应该用来创建索引。
我们将这种方法应用于真实世界的数据集，并将其与其他方法进行比较。结果表明，我们的方法在大多数情况下都能显著提高数据库查询速度。在拥有有限信息的情况下，这是一种有效的索引优化方法，可以帮助数据库管理员快速改善数据库性能。
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