28. 什么是索引的选择性（Selectivity）？为什么索引的选择性越高越好？
索引的选择性（Selectivity） 是指索引列中不重复值的比例，通常用来衡量一个索引的效率。选择性定义为索引中不重复值的数量除以表中的总记录数，其计算公式如下：
选择性=索引列中不重复值的数量表中的总记录数\text{选择性} = \frac{\text{索引列中不重复值的数量}}{\text{表中的总记录数}}选择性=表中的总记录数索引列中不重复值的数量
选择性的值在0到1之间变化：
- 选择性为1表示索引列中的所有值都是唯一的（即没有重复值），这是理想的情况。
- 选择性为0表示索引列中的所有值都是相同的（即只有一个值），这种情况下，索引的作用会非常有限。
为什么索引的选择性越高越好？
索引的选择性越高，意味着索引列中的数据分布越离散（不重复值越多），索引查询的效率就越高。以下是索引选择性高的几个优势：
1. 提高查询效率
- 高选择性索引：如果一个索引的选择性高（接近1），则查询在使用该索引时，能够迅速排除大量不匹配的行，从而减少扫描的行数，加快查询速度。例如，如果一个索引列是主键或唯一列，那么它的选择性为1，这样的索引会非常高效。
- 低选择性索引：如果一个索引的选择性低（接近0），则查询时仍需要扫描大量的行，这相当于全表扫描。低选择性的索引几乎无法提升查询性能，甚至可能带来额外的开销。
2. 优化执行计划
MySQL的查询优化器会基于索引的选择性来决定是否使用某个索引来执行查询。高选择性索引能够更好地限制查询结果的范围，因此优化器更倾向于选择高选择性的索引来执行查询。
3. 减少I/O操作
高选择性索引能够有效减少数据库访问磁盘的次数，因为索引可以帮助数据库快速定位到所需的数据行，而无需遍历大量的无关行。减少磁盘I/O操作是提高数据库性能的重要因素。
选择性的计算示例
假设有一个 employees 表，其中 employee_id 是唯一标识员工的列，而 department 列表示员工所在的部门。
employee_id 列的选择性：假设表中有1000个员工，
employee_id列是主键，没有重复值。选择性 = 1000 / 1000 = 1
这意味着
employee_id列的索引选择性非常高，索引效率也很高。department 列的选择性：假设
employees表中有1000个员工，但只有5个不同的部门（HR，IT，Sales，Finance，Marketing），那么department列的选择性为：选择性 = 5 / 1000 = 0.005
这表明
department列的选择性非常低，如果创建索引，这个索引的效率会很低，因为大多数查询都需要扫描大量的行。
索引选择性和索引设计
在设计索引时，选择性是一个重要的考虑因素。以下是一些与索引选择性相关的最佳实践：
- 优先为高选择性列创建索引：对于经常用于查询条件的列（如
WHERE子句），选择性高的列更适合作为索引。 - 复合索引的列顺序：在创建复合索引时，选择性高的列通常应放在索引的最前面，以提高索引的整体选择性和查询效率。
- 避免在低选择性列上创建索引：如布尔值列或类别较少的枚举列。这样的索引通常不会显著提高查询性能，甚至可能带来额外的维护成本。
总结
- 选择性：是衡量索引效率的重要指标，表示索引列中不重复值的比例。选择性越高，索引的查询效率越高。
- 高选择性索引：能快速过滤数据，提高查询性能，优化执行计划，并减少I/O操作。
- 索引设计：在设计索引时，优先考虑为高选择性列创建索引，以实现最佳的查询性能。
通过理解和应用选择性原则，能够更好地设计索引，从而优化MySQL数据库的查询性能。