mysql索引的基数

MySQL索引的基数是指索引列中不重复值的数量。基数越大，表示索引的选择性越好，查询效率也越高。基数越小，则表示索引选择性较差，可能导致查询性能下降。

基数的计算可以通过以下方式进行：

1. 使用COUNT(DISTINCT column)查询语句，其中column是索引列名。这将返回索引列中不重复值的数量。
2. 使用SHOW INDEX FROM table_name查询语句，其中table_name是表名。在结果集中，可以查看Cardinality列的值，它表示索引的基数。

需要注意的是，基数并不是唯一确定索引性能的因素，还有其他因素如数据分布、查询条件等也会影响索引的效果。因此，在设计索引时需要综合考虑这些因素。

相关问题

为什么click house的索引适合低基数而mysql适合高基数

ClickHouse 的主键索引使用哈希表实现，因此适合基数较小的字段，因为哈希表的查找时间是常数级别的，当基数较小时，哈希表的效率非常高。但是，当基数较大时，哈希表就容易产生冲突，从而降低查询性能。

而 MySQL 的主键索引和唯一索引使用的是 B+ 树，B+ 树的查找时间是 O(log n) 级别的，相对较稳定，适合基数较大的字段。另外，MySQL 的索引还支持覆盖索引和最左前缀匹配等优化方式，可以进一步提高查询性能。

因此，ClickHouse 的索引适合低基数，MySQL 的索引适合高基数。但是，在实际应用中，还需要根据具体的数据场景和查询需求综合考虑选择哪种类型的索引。

mysql 索引面试题

当谈到 MySQL 索引面试题时，可能会问到以下问题：

1. 什么是索引？为什么使用索引？
2. MySQL 中的索引类型有哪些？
3. 什么是聚集索引和非聚集索引？
4. 如何选择合适的索引列？
5. 索引对性能的影响是怎样的？
6. 如何优化索引的使用？
7. 什么是覆盖索引？为什么它能提高查询性能？
8. 什么是最左前缀原则？
9. 为什么不建议在高基数列上创建索引？
10. 索引失效的情况有哪些？

这些问题涵盖了索引的基本概念、类型、性能优化以及一些常见问题。希望这些问题能帮助你准备 MySQL 索引面试。