明明是同一条SQL，为什么有时候走索引a，有时候却走索引b ？
前言
想象你是一家餐厅的服务员，面前有两个菜单：
菜单A：按菜品分类排列（前菜、主菜、甜点）菜单B：按价格从低到高排列当顾客说："我要最便宜的川菜"。
你会：
先用菜单B找到所有低价菜从中筛选川菜或者：
先用菜单A找到所有川菜再按价格排序这就是MySQL优化器的日常决策！
明明是同一条SQL，有时候走的索引a，而有时候走的索引b，就是它的锅。
今天这篇文章跟大家一起聊聊，MySQL选错索引的问题，希望对你会有所帮助。
1.一个让程序员崩溃的案例
现在有个需求：查询今年开始已付款的前100个订单。
给status字段创建了索引idx_status。
给create_time字段创建了索引idx_create_time。
查询订单的sql如下：
周一执行计划如下：
周二执行计划如下：
周一只扫描了500行数据，而周二却扫描了50万行数据。
周一耗时0.1秒，而周二耗时却又8秒。
同一SQL在不同时间性能差异80倍！
让我们拆解背后的原因。
2.揭秘优化器的"决策三步曲"
MySQL优化器的决策流程如下：
成本计算示例：
索引名称
预估扫描行数
回表次数
排序成本
总成本
idx_status
50万
50万次
需要排序
1050分
idx_create_time
5万
5万次
无需排序
600分
根据扫描行数、回表次数、排序成本，计算一个总成本的分数。
优化器会选择总成本更低的idx_create_time索引。
3.导致索引切换的四大真凶
真凶1：数据分布变化场景还原：
周一数据：已支付订单5万条，其中2025年的5万条周二数据：已支付订单50万条，其中2025年的50万条这个例子中数据分布变化很大，周二的数据，比周一的数据一下子多了45万。
可能会影响总成本的分数。
我们可以通过下面的SQL查看数据分布：
统计信息过期，就像用去年的地图导航，新修的路不会出现在地图上。
MySQL的"地图"就是统计信息。
我们可以通过ANALYZE TABLE ... DELETE STATISTICS命令删除统计信息：
这时候查询可能变成全表扫描：
显示type: ALL
那么，如何解决这个问题呢？
使用ANALYZE TABLE命令，刷新统计信息（相当于更新地图）：
点餐类比：
菜单A能直接看到菜品价格 → 无需问厨师（覆盖索引）菜单B只能看到菜品名 → 需要问厨师详情（回表查询）下面的SQL会走idx_status（需要回表）：
下面的SQL会走idx_create_time（覆盖索引）：
索引碎片化就像书本的目录页被撕破，找内容变得困难。
检查方法：
查看Data_free字段，值越大碎片越多。
优化方案：
使用ALTER TABLE命令重建索引。
4.问题排查四步法
第一步：查看当前执行计划使用EXPLAIN查看当前SQL的执行计划：
使用SHOW INDEX命令检查索引的统计信息：
关注Cardinality字段，值越接近真实数据越好。
第三步：分析数据分布使用下面的SQL分析数据分布:
开启optimizer_trace，然后通过INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE表查看追踪优化器思考过程。
5.三大终极解决方案
方案1：引导优化器选择使用FORCE INDEX强制使用指定索引：
创建更优的联合索引：
