SQL索引选择性是指索引列中不同取值数量与表中总记录数的比例，用来衡量索引的区分能力。选择性越高，索引在查询时过滤掉的数据越多，查找效率越好。一般把选择性接近一的列称为高区分度列，适合建立索引；选择性很低的列比如性别，建索引往往收益不大。
什么是索引选择性与区分度
索引选择性（Selectivity）和索引区分度（Cardinality Ratio）在工程中常表达同一个含义，即列的唯一值程度。假设一张用户表有十万行，其中手机号为九万个不重复值，那么手机号列的选择性约为零点九；而状态字段只有三种值，选择性约为零点零零零零三。优化器会优先在高选择性列上使用索引。
选择性的计算公式
最基本的算法如下：
-- 计算某列的选择性 SELECT COUNT(DISTINCT column_name) AS distinct_num, COUNT(*) AS total_num, COUNT(DISTINCT column_name) * 1.0 / COUNT(*) AS selectivity FROM table_name;
上面语句中，distinct_num是不重复值个数，total_num是总行数，两者相除得到选择性。结果在零到一之间，越靠近一越好。
使用数据库统计信息估算
主流数据库会在系统表中保存区分度统计。以MySQL为例，可以通过信息_schema查看：
-- 查看表中各索引的区分度估计 SELECT TABLE_NAME, INDEX_NAME, CARDINALITY, TABLE_ROWS, CARDINALITY / TABLE_ROWS AS selectivity FROM information_schema.STATISTICS WHERE TABLE_SCHEMA = 'your_db' AND TABLE_NAME = 'your_table';
其中CARDINALITY是索引唯一值估计，TABLE_ROWS是表行数。该方式不需要扫全表，适合线上快速评估。
联合索引的选择性评估
对于多列联合索引，需要看组合之后的不重复值。可以用如下方式：
-- 联合列选择性 SELECT COUNT(DISTINCT col1, col2) * 1.0 / COUNT(*) AS multi_selectivity FROM table_name;
如果组合选择性明显高于单列，说明联合索引能更好区分数据。
实践建议
- 选择性低于零点一的一般谨慎建单列索引，除非数据分布极度倾斜。
- 高选择性列放在联合索引最左前缀位置。
- 定期用统计信息或脚本复查选择性，避免数据变化后索引失效。
评估索引区分度不是一次性的事，随着业务数据增长，原本高选择性的列可能变差，需要持续关注。
掌握SQL索引选择性怎么算，以及索引区分度评估方法，能让你在设计表结构和写查询时更有依据，减少慢查询问题。