索引选择性差本身不是错误，而是优化器放弃索引的合理依据；真正需解决的是误判为差（实际可用）或本就差却强行依赖导致的性能崩塌。

索引选择性差本身不是“错误”，而是优化器放弃该索引的合理依据；真正要解决的，是当它被误判为“差”（实际可用），或本就差却强行依赖时引发的性能崩塌。

为什么 EXPLAIN 显示 key = NULL 却查的是高基数字段？

常见于字段值分布突变但统计信息未更新：比如原本 status 有 5 种取值，某次批量导入后 95% 的新记录变成 status = 1，而 ANALYZE TABLE 没跑过。优化器仍按旧统计估算“status = 1 只占 20%”，实际扫 95%，于是直接弃用索引。

• 先查真实分布：SELECT status, COUNT(*) FROM t GROUP BY status ORDER BY COUNT(*) DESC LIMIT 5;
• 再对比统计值：SELECT COLUMN_NAME, CARDINALITY FROM INFORMATION_SCHEMA.STATISTICS WHERE TABLE_NAME = 't' AND INDEX_NAME = 'idx_status';
• 若两者偏差 >30%，立刻执行 ANALYZE TABLE t;，别等自动触发

明明 CARDINALITY 很高，为什么优化器还是不用索引？

因为选择性 ≠ 基数。优化器真正看的是“该条件能过滤多少行”，而 CARDINALITY 只反映值种类数量。例如手机号字段 CARDINALITY 接近总行数，但查询 WHERE mobile LIKE '1%' 实际命中 80% 行——优化器判断走索引再回表成本 > 全表扫描，于是跳过。

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安装、修复、更新或打包一个基于 Python 和 PyMySQL 实现的 Windows `mysql` 命令。适用于用户希望在 PowerShell/CMD 中输入 `mysql` 时重定向到 Python 实现、需要交互式输入 MySQL 连接信息、需要同步到当前用户本地 bin 目录，或需要将该能力封装成可公开复用的 Codex skill。

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• 用 EXPLAIN FORMAT=JSON 查 filtered 字段：它才是优化器对当前条件过滤率的预估（如 "filtered": 1.2 表示预计只留下 1.2% 行）
• 若 filtered 明显偏高（>25%），说明即使索引存在，优化器也认为不值得用
• 此时加索引无意义，应改写查询（如拆分范围）、加覆盖索引，或建直方图（MySQL 8.0+）

什么时候该用直方图，而不是硬加索引？

直方图是给优化器看的“数据分布快照”，专治那些基数高但局部倾斜的字段（如 created_at 近期写入密集、历史数据稀疏）。它不改变索引结构，但能让优化器知道“WHERE created_at > '2026-10-01' 其实只扫 0.3% 行”。

• 创建命令：ANALYZE TABLE t UPDATE HISTOGRAM ON created_at;（默认等宽直方图）
• 查看效果：SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMN_STATISTICS WHERE TABLE_NAME = 't';
• 注意：直方图不会自动更新，需定期重采；且仅影响 WHERE 条件估算，不影响 JOIN 或 ORDER BY
• 别和索引混淆：直方图不加速查询，只帮优化器做对决定；索引才真正加速定位

最易被忽略的一点：选择性差的字段上建索引，往往不是为了单条件查询，而是作为联合索引的前缀。比如 (status, created_at) 中 status 本身选择性差，但配合时间范围就能高效剪枝——这时问题不在 status，而在联合索引是否覆盖了查询的所有条件。