MySQL优化器是否使用联合索引取决于选择率（selectivity），而非是否存在索引；低区分度字段（如del_flag）在最左位置会导致索引失效，应按实际过滤能力排序字段，并用COUNT(DISTINCT CONCAT(...))/COUNT(*)准确计算联合索引选择率。
区分度低的联合索引根本不会被优化器选中
MySQL 优化器决定是否走索引，核心依据不是“有没有索引”，而是该索引能过滤掉多少行——也就是 selectivity（选择率）。如果联合索引最左字段区分度只有 0.005（比如 del_flag），那优化器估算 WHERE 条件命中后还要扫描约 99.5% 的数据，不如直接全表扫描。你建了索引，EXPLAIN 却显示 type: ALL，八成就是这个原因。
COUNT(DISTINCT col) / COUNT(*) 才是真实 selectivity
SHOW INDEX 里的 Cardinality 是采样估算值，大表上误差常超 3 倍。它不能直接除以总行数算 selectivity，必须自己算：
- 单列：直接跑
SELECT COUNT(DISTINCT user_id) / COUNT(*) FROM users - 联合索引（如
(status, unit_id, user_id)）：必须按顺序拼接，否则漏组合唯一性 → 用SELECT COUNT(DISTINCT CONCAT(status, '-', unit_id, '-', user_id)) / COUNT(*) FROM your_table - 注意跳过
TEXT/BLOB字段，否则COUNT(DISTINCT)会报错
联合索引字段顺序本质是 selectivity 排序
字段放哪一位，取决于它在实际查询条件中的过滤能力，而不是业务逻辑先后。常见错误：
kashen-mysql DDLtoExcel
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解析 MySQL 8.0 的 DDL 脚本，并将表结构导出为 Excel 格式。适用于用户需将 MySQL 的 `CREATE TABLE` 语句转换为结构化的 Excel 文件场景，导出内容包含字段名、数据类型、长度及精度等信息。支持多张表的批量处理，每张表对应 Excel 中的一个独立工作表。适用于数据库文档编写、数据字典生成及模式分析等任务。
-
(del_flag, user_id)：del_flag区分度 WHERE del_flag = 0 AND user_id = 123 很可能不走索引 -
(user_id, del_flag)：user_id区分度 > 0.8，能快速定位到少量行，再用del_flag过滤，I/O 成本可控 - 复合条件中，哪怕只查
user_id = ?，高区分度字段在前也能触发最左匹配；反之，只查del_flag = ?就完全用不上
线上几十个字段，别手动算 selectivity
靠人写 SQL 查每个字段太慢，且容易漏掉联合索引组合。Python 脚本更可靠：
- 先用
SHOW INDEX FROM your_table拉出所有索引列名和顺序 - 对每列或每组拼接字段，用
try/except包住COUNT(DISTINCT ...)查询，避免某列异常中断流程 - 输出表格含三列：
column_combo、distinct_count、selectivity，一眼识别哪些该删、哪些该调序
真正卡住性能的，往往不是没建索引，而是建了但 selectivity 太低，还占着内存和写入开销。算之前，记得先 ANALYZE TABLE your_table，否则连采样基数都是错的。
