1) 什么是Cardinality
不是所有的查询条件出现的列都需要添加索引。对于什么时候添加B+树索引。一般的经验是，在访问表中很少一部分时使用B+树索引才有意义。对于性别字段、地区字段、类型字段，他们可取值范围很小，称为低选择性。如
SELECT * FROM student WHERE sex='M'
按性别进行查询时，可取值一般只有M、F。因此SQL语句得到的结果可能是该表50%的数据(加入男女比例1:1)这时添加B+树索引是完全没有必要的。相反，如果某个字段的取值范围很广，几乎没有重复，属于高选择性。则此时使用B+树的索引是最合适的。例如对于姓名字段，基本上在一个应用中不允许重名的出现
怎样查看索引是否有高选择性？通过SHOW INDEX结果中的列Cardinality来观察。非常关键，表示所以中不重复记录的预估值，需要注意的是Cardinality是一个预估值，而不是一个准确值基本上用户也不可能得到一个准确的值，在实际应用中，Cardinality/n_row_in_table应尽可能的接近1，如果非常小,那用户需要考虑是否还有必要创建这个索引。故在访问高选择性属性的字段并从表中取出很少一部分数据时，对于字段添加B+树索引是非常有必要的。如
SELECT * FROM member WHERE usernick='David';
表member大约有500W行数据,usernick字段上有一个唯一索引。这是如果查找用户名为David的用户，将得到如下执行计划
可以看到使用了usernick这个索引。这也符合之前提到的高可选择性，即SQL语句取表中较少行的原则
2) InnoDB存储引擎的Cardinality统计
建立索引的前提是高选择性。这对数据库来说才具有实际意义，那么数据库是怎样统计Cardinality的信息呢?因为MySQL数据库中有各种不同的存储引擎，而每种存储引擎对于B+树索引的实现又各不相同。所以对Cardinality统计时放在存储引擎层进行的
在生成环境中，索引的更新操作可能非常频繁。如果每次索引在发生操作时就对其进行Cardinality统计，那么将会对数据库带来很大的负担。另外需要考虑的是，如果一张表的数据非常大，如一张表有50G的数据，那么统计一次Cardinality信息所需要的时间可能非常长。这样的环境下，是不能接受的。因此，数据库对于Cardinality信息的统计都是通过采样的方法完成
在InnoDB存储引擎中，Cardinality统计信息的更新发生在两个操作中：insert和update。InnoDB存储引擎内部对更新Cardinality信息的策略为:
表中1/16的数据已发生了改变
stat_modified_counter>2000 000 000
第一种策略为自从上次统计Cardinality信息后，表中的1/16的数据已经发生过变化，这是需要更新Cardinality信息
第二种情况考虑的是，如果对表中某一行数据频繁地进行更新操作，这时表中的数据实际并没有增加，实际发生变化的还是这一行数据，则第一种更新策略就无法适用这种情况，故在InnoDB存储引擎内部有一个计数器start_modified_counter,用来表示发生变化的次数,当start_modified_counter>2 000 000 000 时，则同样更新Cardinality信息
接着考虑InnoDB存储引擎内部是怎样进行Cardinality信息统计和更新操作呢？同样是通过采样的方法。默认的InnoDB存储引擎对8个叶子节点Leaf Page进行采用。采用过程如下
取得B+树索引中叶子节点的数量，记为A
随机取得B+树索引中的8个叶子节点，统计每个页不同记录的个数，即为P1，P2....P8
通过采样信息给出Cardinality的预估值:Cardinality=(P1+P2+...+P8)*A/8
根据上述的说明可以发现，在InnoDB存储引擎中，Cardinality值通过对8个叶子节点预估而得的。而不是一个实际精确的值。再者，每次对Cardinality值的统计，都是通过随机取8个叶子节点得到的，这同时有暗示了另外一个Cardinality现象，即每次得到的Cardinality值可能不同的，如
SHOW INDEX FROM OrderDetails
上述SQL语句会触发MySQL数据库对于Cardinality值的统计，第一次运行得到的结果如图5-20
在上述测试过程中，并没有通过INSERT、UPDATE这类的操作来改变OrderDetails中的内容，但是当第二次运行SHOW INDEX FROM OrderDetails语句是，发生了变化，如图5-21
可以看到，当第二次运行SHOW INDEX FROM OrderDetails语句时，表OrderDetails索引中的Cardinality值发生了变化，虽然表OrderDetails本身并没有发生任何变化，但是由于Cardinality是随机取8个叶子节点进行分析，所以即使表没有发生变化，用户观察到索引Cardinality值还是会发生变化，这本身不是Bug,而是随机采样而导致的结果