索引选择性是衡量索引效率的关键指标，定义为索引列不同值数量与总行数的比值，范围在0到1之间。越接近1，数据唯一性越高，索引过滤能力越强，查询性能越好。例如主键列选择性为1，而性别列因重复值多选择性极低。MySQL优化器会优先选择高选择性索引以缩小搜索范围，提高执行效率。可通过SELECT COUNT(DISTINCT column_name) / COUNT(*) FROM table_name计算选择性，建议对高选择性列如邮箱、身份证号等创建索引，避免单独在低选择性列上建索引，必要时使用复合索引提升整体选择性，从而优化查询性能并减少无效索引对写入的影响。
索引选择性是评估索引效率的一个关键指标，它反映了索引列中不同值的分布情况。选择性越高，说明该列的数据越唯一，索引的过滤能力就越强，查询性能通常也越好。
什么是索引选择性
索引选择性（Index Selectivity）定义为：索引列中不同值的数量与表中总行数的比值。公式如下：
选择性 = 唯一值个数 / 总记录数
选择性范围在 0 到 1 之间。越接近 1，表示列中大部分值都是唯一的，比如主键或唯一约束列；越接近 0，表示重复值多，比如“性别”这种只有两个值的字段。
例如，一张用户表有 100 万条记录，其中“用户ID”是主键，有 100 万个不同值，其选择性就是 100万/100万 = 1.0；而“性别”列只有“男”“女”两个值，选择性约为 2/100万 ≈ 0.000002，非常低。
为什么选择性重要
MySQL 在执行查询时会根据统计信息判断是否使用某个索引。高选择性的索引能更有效地缩小搜索范围。
举个例子：
- 如果查询条件是 WHERE user_id = 1001，由于 user_id 唯一性强，MySQL 使用索引可以快速定位到一行。
- 但如果查询是 WHERE gender = '男'，即使有索引，也可能匹配几十万行，这时全表扫描反而更快，优化器可能直接放弃使用索引。
因此，高选择性意味着索引更有效，更容易被优化器选中。
如何计算和评估选择性
你可以通过以下 SQL 来估算某列的选择性：
SELECT COUNT(DISTINCT column_name) / COUNT(*) FROM table_name;
比如：
SELECT COUNT(DISTINCT email) / COUNT(*) FROM users;
如果结果接近 1，说明 email 列非常适合建索引；如果远小于 0.1，就要考虑这个索引是否真的有用。
对于复合索引（联合索引），要整体看待其选择性。例如 (last_name, first_name) 的组合，在姓名不重复较多的情况下，整体选择性会比单独任一列更高。
实际应用中的建议
创建索引时应优先考虑高选择性的列，尤其是经常用于 WHERE、JOIN、ORDER BY 的字段。
- 主键和唯一键自然具备最高选择性，无需犹豫。
- 像邮箱、身份证号这类业务唯一字段，也是理想索引候选。
- 避免在低选择性列（如状态、类型、性别）上单独建索引，除非配合其他条件使用覆盖索引或复合索引。
- 必要时可将低选择性列与其他列组成复合索引，提升整体选择性。
基本上就这些。理解选择性有助于你判断哪些索引真正有用，避免创建大量无效索引拖慢写入性能。
