在 MySQL 中一张表是可以支持多个索引的。但是，你写 SQL 语句的时候，并没有主动指定使用哪个索引。也就是说，使用哪个索引是由 MySQL 来确定的。
不知道你有没有碰到过这种情况，一条本来可以执行得很快的语句，却由于 MySQL 选错了索引，而导致执行速度变得很慢？
选错索引的例子
我们先建一个简单的表，表里有 a、b 两个字段，并分别建上索引：
sql
代码解读
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CREATE TABLE `t` (
`id` int(11) NOT NULL,
`a` int(11) DEFAULT NULL,
`b` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `a` (`a`),
KEY `b` (`b`)
) ENGINE=InnoDB；
然后，我们往表 t 中插入 10 万行记录，取值按整数递增，即：(1,1,1)，(2,2,2)，(3,3,3) 直到 (100000,100000,100000)。
sql
代码解读
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delimiter ;;
create procedure idata()
begin
declare i int;
set i=1;
while(i<=100000)do
insert into t values(i, i, i);
set i=i+1;
end while;
end;;
delimiter ;
call idata();
接下来，我们分析一条 SQL 语句：
sql
代码解读
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select * from t where a between 10000 and 20000;
下图是使用 explain 命令看到的这条语句的执行情况。
可以看到，key 这个字段值是 'a'，表示优化器选择了索引 a。
在我们已经准备好的包含了 10 万行数据的表上，我们再做如下操作。
session A 开启了一个事务。随后，session B 把数据都删除后，又调用了 idata 这个存储过程，插入了 10 万行数据。这时候，session B 的查询语句 select * from t where a between 10000 and 20000 就不会再选择索引 a 了。我们可以通过慢查询日志（slow log）来查看一下具体的执行情况。
实验过程如下：
sql
代码解读
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set long_query_time=0;
select * from t where a between 10000 and 20000; /*Q1*/
select * from t force index(a) where a between 10000 and 20000;/*Q2*/
- 第一句，是将慢查询日志的阈值设置为 0，表示这个线程接下来的语句都会被记录入慢查询日志中；
- 第二句，Q1 是 session B 原来的查询；
- 第三句，Q2 是加了 force index(a) 来让优化器强制使用索引 a。
这两条 SQL 语句执行完成后的慢查询日志如下图。
可以看到，Q1 扫描了 10 万行，显然是走了全表扫描，执行时间是 40 毫秒。Q2 扫描了 10001 行，执行了 21 毫秒。也就是说，我们在没有使用 force index 的时候，MySQL 用错了索引，导致了更长的执行时间。
这个例子对应的是我们平常不断地删除历史数据和新增数据的场景。这时，MySQL 竟然会选错索引，是不是有点奇怪呢？
为什么会选错索引？
优化器在选择索引时，扫描行数指标是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的 CPU 资源越少。除此之外，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。我们这个简单的查询语句并没有涉及到临时表和排序，所以 MySQL 选错索引肯定是在判断扫描行数的时候出问题了。
扫描行数判断出错
对于一个具体的语句来说，优化器要判断执行这个语句本身要扫描多少行。接下来，我们再一起看看优化器预估的，这两个语句的扫描行数是多少。
rows 这个字段表示的是预计扫描行数。其中，Q1 的 rows 的值是 104620；Q2 的 rows 值是 37116。而图 1 中我们用 explain 命令看到的 rows 是只有 10001 行，是这个偏差误导了优化器的判断。
回顾图1：
优化器为什么放着扫描 37000 行的执行计划不用，却选择了扫描行数是 100000 的执行计划呢？
这是因为，如果使用索引 a，每次从索引 a 上拿到一个值，都要回到主键索引上查出整行数据，这个代价优化器也要算进去的。而如果选择扫描 10 万行，是直接在主键索引上扫描的，没有额外的代价。优化器会估算这两个选择的代价，从结果看来，优化器认为直接扫描主键索引更快。当然，从执行时间看来，这个选择并不是最优的。
使用普通索引需要把回表的代价算进去，在图 1 执行 explain 的时候，也考虑了这个策略的代价 ，但图 1 的选择是对的。也就是说，这个策略并没有问题。所以MySQL 选错索引，这件事儿还得归咎到没能准确地判断出扫描行数。
为什么会得到错误的扫描行数？
一个索引上不同的值的个数，我们称之为“基数”（cardinality）。MySQL 通过采样统计法得到基数的值，采样统计的时候，InnoDB 默认会选择 N 个数据页，统计这些页面上的不同值，得到一个平均值，然后乘以这个索引的页面数，就得到了这个索引的基数。而数据表是会持续更新的，索引统计信息也不会固定不变。所以，当变更的数据行数超过 1/M 的时候，会自动触发重新做一次索引统计。
在 MySQL 中，有两种存储索引统计的方式，可以通过设置参数 innodb_stats_persistent 的值来选择：
- 设置为 on 的时候，表示统计信息会持久化存储。这时，默认的 N 是 20，M 是 10。
- 设置为 off 的时候，表示统计信息只存储在内存中。这时，默认的 N 是 8，M 是 16。
选错索引怎么办？
既然是统计信息不对，那就修正。analyze table t 命令，可以用来重新统计索引信息。我们来看一下执行效果。
所以在实践中，如果你发现 explain 的结果预估的 rows 值跟实际情况差距比较大，可以采用这个方法来处理。
