多列索引的选择性与基数（Cardinality）分析

好的，各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，人称“索引小王子”的程序猿张三。今天，咱们不聊风花雪月，不谈人生理想，就来聊聊数据库里那些事儿——多列索引的选择性与基数（Cardinality）分析。

(开场白：索引的世界，风起云涌)

各位可能都听过“索引”这个词，它就像图书馆里的图书索引卡，能帮你快速找到想要的书。但索引可不仅仅是这么简单，它里面藏着大学问呢！特别是多列索引，更是索引世界里的“变形金刚”，用好了，效率嗖嗖的，用不好，那就等着被数据库“鄙视”吧！

所以，今天咱们就来扒一扒多列索引的“底裤”，看看它到底是怎么工作的，以及如何才能让它发挥出最大的威力。准备好了吗？系好安全带，咱们要开车啦！🚗

(第一章：单列索引的那些事儿，打好基础很重要)

在深入多列索引之前，咱们先简单回顾一下单列索引。想象一下，你在一堆纸质文件中找一份特定的合同，如果没有索引，你就只能一份一份地翻，那酸爽，简直不敢想象！😫

单列索引就像是给每一份文件贴上一个标签，标签上写着文件的关键信息（比如合同编号），然后把这些标签按照某种顺序（比如字母顺序）排列起来。这样，你只需要先找到对应的标签，就能快速找到你要的文件了。

在数据库中，单列索引也是类似的。它会创建一个包含被索引列的值和指向表中实际数据的指针的数据结构。当你执行一个查询时，数据库会先查找索引，找到匹配的值，然后通过指针快速定位到数据行。

(第二章：多列索引的“华丽变身”，组合的力量)

单列索引虽然好用，但有时候，一个条件并不能精确定位到你想要的数据。比如，你想找的是“合同编号是123，并且签订日期是2023-10-26”的合同。这时候，单列索引就有点力不从心了。

这时候，多列索引就该闪亮登场了！✨

多列索引，顾名思义，就是由多个列组成的索引。它就像是给文件贴上了多个标签，比如“合同编号+签订日期”。这样，数据库就可以同时使用多个条件来查找数据，效率自然就更高了。

举个栗子：

假设我们有一张employees表，包含以下字段：

employee_id (员工ID)
first_name (名)
last_name (姓)
department_id (部门ID)
salary (工资)

如果我们经常需要根据department_id和salary来查询员工信息，那么我们就可以创建一个多列索引：

CREATE INDEX idx_department_salary ON employees (department_id, salary);

这个索引会按照department_id排序，然后在每个department_id内部按照salary排序。

(第三章：选择性（Selectivity）是什么？它很重要吗？)

现在，咱们来聊聊“选择性”这个听起来很高大上的词。其实，它很简单，就是指索引列中唯一值的比例。

公式： 选择性 = 唯一值数量 / 总行数

选择性越高，意味着索引列中的值越分散，索引的效率也就越高。反之，选择性越低，意味着索引列中的值越集中，索引的效率也就越低。

举个栗子：

gender (性别) 列的选择性就很低，因为它只有两个值（男/女）。用gender作为索引，意义不大，因为数据库还得扫描很多行才能找到你要的数据。
employee_id (员工ID) 列的选择性就很高，因为它每个值都是唯一的。用employee_id作为索引，效率会非常高，因为数据库可以快速定位到你要的数据。

为什么选择性很重要？

因为选择性直接影响着数据库的查询优化器如何选择索引。如果选择性太低，查询优化器可能会直接选择全表扫描，而不是使用索引。

(第四章：基数（Cardinality）是什么？它和选择性有啥关系？)

基数，是指索引列中不同值的数量。它和选择性密切相关。选择性高，意味着基数也高。

公式： 基数 = 唯一值数量

基数和选择性的关系：

基数是选择性的分子，总行数是选择性的分母。基数越高，选择性越高，索引效率越高。

举个栗子：

还是employees表，如果department_id列的基数是10，意味着有10个不同的部门。如果salary列的基数是1000，意味着有1000个不同的工资水平。

(第五章：多列索引的顺序，一个容易被忽视的细节)

多列索引的列的顺序非常重要，它直接影响着索引的效率。

原则： 将选择性最高的列放在最前面。

为什么？

因为数据库会按照索引的顺序来查找数据。如果选择性最高的列放在最前面，数据库可以先快速过滤掉大部分不符合条件的数据，然后再在剩下的数据中查找符合其他条件的数据。

举个栗子：

假设我们经常需要根据department_id和salary来查询员工信息，但是department_id的基数只有10，而salary的基数有1000。那么，我们应该将salary放在索引的最前面：

CREATE INDEX idx_salary_department ON employees (salary, department_id);

这样，数据库可以先根据salary快速过滤掉大部分不符合条件的数据，然后再在剩下的数据中查找符合department_id的员工。

(第六章：如何分析多列索引的选择性和基数？)

不同的数据库有不同的工具来分析索引的选择性和基数。

MySQL:

可以使用ANALYZE TABLE命令来更新表的统计信息，包括基数。
可以使用EXPLAIN命令来查看查询的执行计划，了解数据库如何使用索引。

PostgreSQL:

可以使用ANALYZE命令来更新表的统计信息。
可以使用EXPLAIN命令来查看查询的执行计划。

Oracle:

可以使用DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS过程来更新表的统计信息。
可以使用EXPLAIN PLAN命令来查看查询的执行计划。

一般来说，你需要关注以下几个指标：

rows: 估计的返回行数。
filtered: 过滤比例。
key: 使用的索引。

如果rows很高，filtered很低，说明索引的选择性不高，数据库可能没有有效地使用索引。

(第七章：多列索引的优缺点，权衡利弊很重要)

优点：

可以提高查询效率，特别是对于需要多个条件的查询。
可以避免全表扫描。
可以减少磁盘I/O。

缺点：

会占用额外的存储空间。
会降低数据插入、更新和删除的效率。
需要定期维护，更新统计信息。

总结：

多列索引是一把双刃剑，用好了可以提高查询效率，用不好反而会降低性能。因此，在创建多列索引之前，一定要仔细分析查询需求，选择合适的列和顺序，并定期维护索引，更新统计信息。

(第八章：案例分析，实战演练最重要)

咱们来做一个实际的案例分析，帮助大家更好地理解多列索引的选择性和基数分析。

假设我们有一个orders表，包含以下字段：

order_id (订单ID)
customer_id (客户ID)
order_date (订单日期)
product_id (产品ID)
quantity (数量)
price (价格)

我们经常需要根据customer_id和order_date来查询订单信息。

步骤1：分析选择性和基数

我们可以使用以下SQL语句来查询customer_id和order_date的基数：

SELECT COUNT(DISTINCT customer_id) AS customer_count,
       COUNT(DISTINCT order_date) AS order_date_count
FROM orders;

假设查询结果是：

customer_count = 1000
order_date_count = 365

这意味着有1000个不同的客户，和365个不同的订单日期。

步骤2：创建多列索引

由于customer_id的基数更高，我们应该将customer_id放在索引的最前面：

CREATE INDEX idx_customer_order_date ON orders (customer_id, order_date);

步骤3：测试索引效果

我们可以使用EXPLAIN命令来查看查询的执行计划，了解数据库如何使用索引：

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 123 AND order_date = '2023-10-26';

如果EXPLAIN命令显示数据库使用了idx_customer_order_date索引，并且rows很低，filtered很高，说明索引的效果很好。

(第九章：总结与展望，学无止境)

今天，咱们一起学习了多列索引的选择性和基数分析。希望通过今天的讲解，大家能够更好地理解多列索引的原理和使用方法，并在实际工作中灵活运用。

记住，数据库优化是一个永无止境的过程，需要不断学习和实践。希望大家能够继续探索数据库的奥秘，成为真正的数据库专家！💪

(结束语：感谢观看，下次再见！)

感谢各位观众老爷的耐心观看！如果觉得这篇文章对你有帮助，记得点赞、评论、分享哦！我们下期再见！👋

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