优化MySQL索引选择性需选择高区分度列，优先创建组合索引并将高选择性列置前，对长文本使用前缀索引，善用表达式索引与全文索引，避免过度索引，并通过性能视图监控索引使用情况以持续调优。
MySQL优化索引选择性，简单来说，就是让索引更有区分度，更快地找到你需要的数据。
提高索引选择性的关键在于选择合适的列来创建索引，以及优化现有索引。
索引选择性差的原因分析
索引选择性差，通常意味着索引中的很多值都是重复的。想象一下，如果一个表里所有人的性别都是“男”，那么在“性别”列上建索引就毫无意义，因为无论你查哪个性别，都会返回几乎所有的行。
- 数据分布不均： 某些列的值可能非常集中，例如“状态”列，大部分数据可能都是“已完成”。
- 列的数据类型不适合索引： 比如，长文本字段的前缀索引可能选择性不高。
- 索引列的选择不当： 选择了区分度低的列。
如何评估索引选择性
可以使用以下SQL语句来评估索引的选择性：
SELECT COUNT(DISTINCT column_name) / COUNT(*) AS selectivity FROM table_name;
如果
selectivity
接近 1，说明索引选择性很高；如果接近 0，说明选择性很低。通常，选择性高于 0.1 被认为是可接受的。
优化策略：组合索引
当单列索引的选择性不高时，可以考虑创建组合索引。将多个列组合在一起，可以提高索引的区分度。
例如，如果单独的“城市”和“状态”列的选择性都不高，但“城市”和“状态”的组合却能唯一标识很多行，那么就可以创建一个组合索引
INDEX (city, status)
。
注意： 组合索引的列的顺序很重要。应该将选择性最高的列放在最前面。
优化策略：前缀索引
对于长文本字段，可以考虑使用前缀索引。只索引字段的前几个字符，可以减少索引的大小，提高查询速度。
例如：
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_name(10));
这会创建一个索引，只索引
column_name
的前 10 个字符。
注意： 前缀索引可能会降低选择性，需要根据实际情况调整前缀的长度。
优化策略：表达式索引
MySQL 5.7 及更高版本支持表达式索引。可以使用函数或表达式来创建索引，从而提高索引的选择性。
例如，如果需要经常查询某个日期的年份，可以创建一个表达式索引：
ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name ((YEAR(date_column)));
这会创建一个索引，索引
date_column
的年份。
优化策略：考虑全文索引
如果需要对文本内容进行搜索，可以考虑使用全文索引。全文索引可以更有效地处理文本搜索，提高查询效率。
ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT INDEX index_name (text_column);
优化策略：删除无用索引
定期检查并删除无用的索引。过多的索引会增加数据库的维护成本，降低写入性能。可以使用
pt-index-usage
工具来分析索引的使用情况。
如何避免过度索引？
索引并不是越多越好。每个索引都会占用存储空间，并且在写入数据时需要更新索引，这会降低写入性能。
- 只创建必要的索引： 仔细分析查询需求，只创建那些能够显著提高查询性能的索引。
- 避免重复索引： 确保没有重复的索引。例如，如果已经创建了
INDEX (a, b)
，就不需要再创建
INDEX (a)
。
- 定期检查索引使用情况： 使用工具或查询数据库的元数据，了解索引的使用情况，删除无用的索引。
索引选择性与查询性能的关系
索引选择性直接影响查询性能。选择性高的索引可以更快地定位到需要的数据，减少需要扫描的行数，从而提高查询速度。选择性低的索引则可能导致全表扫描，降低查询性能。
如何监控索引的使用情况
可以使用 MySQL 的性能模式（Performance Schema）来监控索引的使用情况。性能模式提供了详细的索引统计信息，可以帮助你了解哪些索引被经常使用，哪些索引很少被使用。
例如，可以使用以下SQL语句来查询索引的使用情况：
SELECT OBJECT_SCHEMA, OBJECT_NAME, INDEX_NAME, COUNT_STAR, FIRST_SEEN, LAST_SEEN FROM performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage WHERE INDEX_NAME IS NOT NULL ORDER BY COUNT_STAR DESC;
通过分析这些信息，可以更好地优化索引。
总结
优化 MySQL 索引选择性是一个持续的过程，需要根据实际情况进行调整。关键在于理解数据分布、选择合适的索引列、并定期检查索引的使用情况。希望这些策略能帮助你提高 MySQL 数据库的查询性能。