在MySQL中，组合索引的选择性评估需通过‌多列联合值的唯一性比例‌进行量化分析

具体方法如下：

一、核心公式

组合索引选择性‌ = ‌不同多列组合值的数量‌ / ‌总行数‌
通过SQL计算：

sql

SELECT COUNT(DISTINCT CONCAT(col1, col2, ...)) / COUNT(*) AS selectivity
FROM table_name;

数值越接近1，组合索引的区分度越高，查询效率越优。
示例：若(col1, col2)的组合选择性为0.85，而单列col1选择性为0.3，则组合索引更高效。

二、评估步骤

计算组合列唯一性‌
通过CONCAT函数合并字段，统计不同组合值的占比：

sql

SELECT COUNT(DISTINCT CONCAT(city, age)) / COUNT(*) FROM user;

若结果为0.9，说明(city, age)组合区分度较高，适合建索引。

验证列顺序合理性‌

最左前缀原则‌：查询条件需包含组合索引的最左侧列才能生效。
优先高选择性列‌：将唯一性高的列放在组合索引左侧，减少扫描范围。
示例：若user_id选择性为0.95，status为0.2，优先建(user_id, status)。

对比单列与组合选择性‌

若组合选择性显著高于任一单列，则适合建组合索引。
若组合选择性与某单列相近，可评估是否需冗余索引。
示例：(age, gender)选择性为0.7，而age单列选择性为0.65，组合索引提升有限，需结合查询频率决策。
三、实际应用要点

匹配查询模式‌
组合索引需与高频查询的WHERE或ORDER BY条件匹配。
示例：若查询多为WHERE a=1 AND b=2，则(a, b)索引更优；若单独查询b较多，需单独索引。

避免过度组合‌

组合索引列数建议≤3，过多会导致索引维护成本上升。
冗余列可能降低写入性能，需权衡读写比例。

验证执行计划‌
通过EXPLAIN检查索引实际使用情况：

sql

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE city='北京' AND age>25;

观察key字段是否命中目标组合索引。

四、特殊场景优化

覆盖索引‌
若组合索引包含查询所需的所有字段（如SELECT city, age FROM user），可避免回表，性能更优。

前缀索引适配‌
对长字符串字段，可联合前缀与其他列建立组合索引：

sql

ALTER TABLE user ADD INDEX idx_comb (name(10), age);

减少存储占用并保持查询效率。

总结

评估组合索引选择性需结合‌唯一性比例‌、‌列顺序合理性‌及‌实际查询需求‌，通过计算、对比和验证执行计划综合决策。