评估 MySQL 表中某个字段的过滤效果

1、使用 COUNT(DISTINCT column_name) 可以查看该字段中有多少个唯一值，从而判断字段的选择性（selectivity）。

SELECT COUNT(DISTINCT `column_name`) / COUNT(*) AS selectivity
FROM `table_name`;

选择性越高（接近 1），表示字段的唯一值越多，重复值越少，添加索引的效果越好。

选择性低（接近 0），表示大量重复值，索引可能无法有效过滤数据，效果较差。

2、查看该字段的分布情况

SELECT `column_name`, COUNT(*) AS cnt
FROM `table_name`
GROUP BY `column_name`
ORDER BY cnt DESC
LIMIT 10;

如果某个值占比特别高（如超过 80%），说明该字段的过滤效果较差，添加索引意义不大。

如果值分布比较均匀，说明索引可能带来显著的性能提升。

3. 使用 EXPLAIN 分析查询计划

EXPLAIN SELECT * FROM `table_name` WHERE `column_name` = 'some_value';

如果 rows 列显示的数值较大，说明需要扫描较多行，此时添加索引可能会显著提升性能。

如果 type 是 ALL，说明当前是全表扫描，建议添加索引。

4. 使用索引模拟工具（如 INDEX_MERGE 或 FORCE INDEX）

EXPLAIN SELECT * FROM `table_name` FORCE INDEX (idx_column_name) WHERE `column_name` = 'some_value';

注意：前提是该索引已经存在，否则需要先创建一个测试索引。

5. 创建测试索引并分析（可选）

如果上述方法还不够明确，可以在测试环境中创建该索引后，再使用 EXPLAIN 分析查询计划，观察是否使用了索引以及扫描的行数是否减少。

CREATE INDEX idx_column_name ON `table_name` (`column_name`);

6.总结

评估方式	说明
COUNT(DISTINCT column)	判断字段选择性
GROUP BY 分布	查看字段值分布
EXPLAIN 查询计划	分析当前查询是否使用索引
测试索引	在测试环境创建索引验证效果