本发明公开了一种面向多负载的云数据库二级索引自动推荐方法，其包括：从数据库中的查询语句集合中随机选择多个查询语句组成查询语句样本集{q₁，q₂，...，q_R}，对样本集进行向量化处理，以得到查询语句向量组{x₁，x₂，...，x_R}，使用k‑means算法对向量组进行聚类分析，以得到k个2*N维向量作为k个查询模板、以及k个查询模板中每一个查询模板的权重，并用这k个查询模板表示整个查询语句集合的特征，将k个查询模板、以及每个查询模板的权重输入到预先训练好的多负载索引推荐模型中，以得到索引配置。本发明能够解决现有基于启发式的方法和机器学习的方法由于模型通用性差、只能为单一查询集合推荐索引配置，导致无法适用于云数据库业务场景的技术问题。