索引选择性是不重复索引值数量与表总行数的比值，决定MySQL能否靠索引快速缩小查找范围；例如email字段选择性≈0.999，而status仅0.000002，后者即使建索引也常被优化器弃用。
索引选择性到底是什么，为什么它比“有没有索引”更重要
索引选择性不是“这个字段能不能建索引”，而是“建了之后，MySQL 能不能靠它快速缩小查找范围”。它的本质是：不重复的索引值数量 ÷ 表总行数。比如 email 字段有 100 万行、99.9 万不同值，选择性 ≈ 0.999；而 status 只有 'active' 和 'inactive' 两个值，选择性只有 0.000002 —— 后者即使建了索引，优化器也大概率弃用。
- 选择性 > 0.1 通常值得建索引；
- 唯一索引（如主键、
UNIQUE）选择性恒为 1，效果最稳 -
SHOW INDEX FROM table_name中的Cardinality是采样估算值，不准，不能直接当选择性用 —— 要自己算：SELECT COUNT(DISTINCT col) / COUNT(*) FROM table_name
复合索引里字段顺序怎么排？别再凭感觉写了
字段顺序决定索引能覆盖哪些查询，核心原则就一条：把选择性高的列放前面。因为 MySQL 的 B+ 树索引是先按第一列排序，再在相同值内按第二列排序，依此类推。如果高选择性列在后，前导列区分度低，树的分支就“胖”而不“深”，扫描行数反而更多。
- 错误示范：
INDEX idx_status_created_at (status, created_at)——status可能只有 3–5 个值，开头就卡死在大块数据里 - 正确做法：
INDEX idx_created_at_status (created_at, status)—— 时间戳天然高选择性，能快速定位到某天/某小时的数据块，再筛状态 - 注意：如果查询中含范围条件（如
created_at > '2025-01-01'），它后面的字段就失效了 —— 所以范围列尽量放最后
为什么 EXPLAIN 显示走了索引，但查询还是慢？可能是“假走索引”
优化器说“我用了索引”，不代表真高效。常见假象是：索引被选中，但 rows 值巨大，或者 Extra 出现 Using where; Using index 却仍回表多次。根本原因往往是索引没覆盖查询所需字段，或选择性太差导致实际扫描行数远超预期。
- 查
SELECT name, email FROM users WHERE status = 'active'，只给status建索引 → 必须回表取name和email→ 慢 - 改成覆盖索引：
INDEX idx_status_name_email (status, name, email)→ 全部字段都在索引里，无需回表 - 用
EXPLAIN FORMAT=JSON看used_columns和key_parts，确认是否真正用到了全部索引字段
基数不准怎么办？别让过期统计拖垮执行计划
MySQL 的索引统计（Cardinality）默认靠采样估算，且只在数据变更超 1/M（默认 M=20，即 5%）时才自动更新。这意味着：大批量删旧数据后，索引统计还显示“1000 万行”，但实际只剩 10 万，优化器仍按老数据做成本判断，可能错选全表扫描。
- 手动更新统计：
ANALYZE TABLE table_name（InnoDB 下轻量，不锁表） - 长期高频写入场景，建议开启持久化统计：
SET GLOBAL innodb_stats_persistent = ON，避免重启后丢失 - 极端情况可临时强制索引：
SELECT * FROM t USE INDEX (idx_col)，但这是兜底手段，不能替代统计修复
真正容易被忽略的点是：索引选择性不是静态指标，它随数据分布实时变化。今天高选择性的字段，明天批量导入相同值后可能就废了——所以定期用 SELECT COUNT(DISTINCT...) 抽样验证，比盲目加索引更有效。
