有的时候，我们加了索引，也不一定最终查询语句就能用上索引，因为Innodb要不要使用索引，该使用哪个索引是优化器决定的，它是根据成本（代价）预估来选择的，他会倾向于选择一个成本最低的方式进行查询。

原因

基数性（Cardinality）

索引的基数性其实就是我们通常说的区分度，表示索引中不同值的数量。基数性越高，索引区分度越好，优化器越倾向于使用该索引。

选择性（Selectivity）

选择性是指索引过滤数据的能力。高选择性意味着索引能过滤掉更多的行，优化器会偏向于使用这样的索引。
这个因素是决定着扫描行数的关键。同一个查询语句，选择性更高的索引会使得扫描行数更少。

索引覆盖

如果一个查询可以完全通过索引来解决，即所需的所有列都包含在索引中，优化器会倾向于使用这样的“覆盖索引”。

ORDER BY

为了避免额外的排序操作，当SQL语句中有ORDER BY时，如果这个字段有索引，那么优化器为了减少file sort，会愿意选择使用这个索引，因为索引天然有序。

索引类型

不同类型的索引（如B-TREE、HASH、FULLTEXT等）适用于不同类型的查询。优化器会根据查询类型选择最合适的索引。

JOIN类型和顺序

对于包含JOIN的查询，优化器会考虑使用哪些索引以及JOIN的顺序。

索引的大小和深度

较小、较浅的索引通常更快，因为它们占用更少的磁盘空间，可以更快地加载到内存中。

访问类型

访问类型，如范围查询、点查找、扫描等，也会影响索引的选择。例如，某些索引可能更适合范围查询。

内存使用

对于大型表，优化器还会考虑执行计划的内存使用情况，尽量避免造成过多的内存占用。

系统资源限制

优化器还会考虑系统的资源限制，如内存和磁盘I/O。

查询缓存

如果启用了查询缓存且相同的查询已被缓存，优化器会使用这个缓存的结果而不是选择新的索引。

这里面比较重要的因素就是索引的基数性（区分度）、索引的选择性（扫描行数）、是否有索引覆盖等这几个。

因为如何选择索引是由以上这些因素共同决定的，所以最终选错了索引，可能有以下几个原因：

不准确的统计信息

InnoDB存储引擎依赖统计信息来决定使用哪个索引，如基数性、选择性这些都是统计信息。如果这些统计信息过时或不准确，优化器可能做出错误的决策。

复杂的查询逻辑

对于复杂的查询，尤其是那些包含多表join、子查询、函数等的查询，优化器可能难以准确判断哪个索引最有效。

系统和配置因素

MySQL的配置设置和系统资源限制（如内存大小）也会影响优化器的决策。

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如何解决

如果发现mysql选择了一个错误的索引，一般来说有以下几种解决方式：

更新统计信息

定期运行ANALYZE TABLE命令来更新表的统计信息。这可以帮助优化器更准确地评估各个索引的有效性。

使用强制索引（FORCE INDEX）

如果我们确定某个索引比优化器选择的更有效，可以在查询中使用FORCE INDEX来强制使用特定索引。
如SELECT * FROM hollis_test_table FORCE INDEX (idx_name) WHERE name ='wutongshu';
但是，FORCE INDEX 应该谨慎使用，因为强制使用特定的索引可能会导致性能下降，特别是当表的数据分布发生变化时。在使用之前，应该确保理解该索引为什么是最好的选择，并且定期评估其效果。

优化查询

简化查询逻辑，尽量避免复杂的连接和子查询，这有助于优化器做出更好的决策。

调整索引

我们可以为where条件中的过滤条件创建更合适的索引，并尽可能考虑创建复合索引来提高查询效率，尤其是对于多列的过滤和排序。

调整MySQL配置

根据系统的资源和需求调整MySQL的配置参数，比如缓冲池大小（innodb_buffer_pool_size）。