索引选择性指索引列不同值数量与总行数的比值，理想接近1。高选择性列（如主键）提升查询效率，低选择性列（如性别）单独建索引效果差。组合索引应将高选择性列前置，遵循最左前缀原则，覆盖常用查询条件及字段以减少回表。通过EXPLAIN分析执行计划、查看information_schema.statistics中基数、启用慢查询日志监控索引使用情况，避免无效索引。索引设计需结合数据分布与查询模式，注重精准而非数量。
在MySQL中，索引选择性（Index Selectivity）是影响查询性能的关键因素之一。选择性越高，意味着索引列的唯一值越多，重复值越少，数据库就能更高效地定位目标数据。优化索引选择性可以显著提升查询效率，减少全表扫描的发生。
索引选择性是指索引列中不同值的数量与总行数的比值，计算公式为：
选择性 = 不同值的数量 / 总行数
理想情况下，选择性越接近1越好，比如主键的选择性就是1。如果选择性很低（例如性别字段只有“男”和“女”），即使建了索引，优化器也可能放弃使用，因为扫描索引再回表的成本可能高于直接全表扫描。
选择高选择性的列作为索引起点能有效提升性能。
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通过组合多个列来提升整体选择性。
例如，有查询：
SELECT name, email FROM users WHERE city = 'Beijing' AND age > 25;
可以创建索引：
CREATE INDEX idx_city_age_name_email ON users(city, age, name, email);
定期检查索引是否被实际使用，避免无效索引拖累写入性能。
基本上就这些。关键是理解数据分布，结合查询模式设计高效索引，持续观察执行效果，及时调整策略。索引不是越多越好，而是越准越好。
每个人都需要一台速度更快、更稳定的 PC。随着时间的推移，垃圾文件、旧注册表数据和不必要的后台进程会占用资源并降低性能。幸运的是，许多工具可以让 Windows 保持平稳运行。
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