索引使用原则-列的离散（sàn）度

第一个叫做列的离散度，我们先来看一下列的离散度的公式：

count(distinct(column_name)) : count(*)，列的全部不同值和所有数据行的比例。数据行数相同的情况下，分子越大，列的离散度就越高。

简单来说，如果列的重复值越多，离散度就越低，重复值越少，离散度就越高。

了解了离散度的概念之后，我们再来思考一个问题，我们在name 上面建立索引和在gender 上面建立索引有什么区别。

当我们用在gender 上建立的索引去检索数据的时候，由于重复值太多，需要扫描的行数就更多。例如，我们现在在gender 列上面创建一个索引，然后看一下执行计划。

ALTER TABLE user_innodb DROP INDEX idx_user_gender;
ALTER TABLE user_innodb ADD INDEX idx_user_gender (gender); -- 耗时比较久
EXPLAIN SELECT * FROM `user_innodb` WHERE gender = 0;

show indexes from user_innodb;

而name 的离散度更高，比如“青山”的这名字，只需要扫描一行。

ALTER TABLE user_innodb DROP INDEX idx_user_name;
ALTER TABLE user_innodb ADD INDEX idx_user_name (name);
EXPLAIN SELECT * FROM `user_innodb` WHERE name = 'leon';

查看表上的索引，Cardinality [kɑ:dɪ'nælɪtɪ] 代表基数，代表预估的不重复的值的数量。索引的基数与表总行数越接近，列的离散度就越高。

show indexes from user_innodb;

如果在B+Tree 里面的重复值太多，MySQL 的优化器发现走索引跟使用全表扫描差不了多少的时候，就算建了索引，也不一定会走索引。

https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BPlusTree.html

这个给我们的启发是什么？建立索引，要使用离散度（选择度）更高的字段。

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