「基數」這個譯名在站內還有另外三個所指。 資料建模那一側說的是兩張表之間的關係屬於一對一、一對多還是多對多；查詢結果那一側說的是一段查詢回幾列（Cardinality Explosion）；監控那一側說的是一個指標有幾種標籤組合。本卡與最佳化器讀的都是上一段那個計數義，其餘幾個只是共用一個譯名。

選擇率是一個條件留下多少比例的列。它是條件的屬性而非欄位的屬性：狀態 = '已完成' 與 狀態 = '已取消' 寫在同一欄上，而兩者的選擇率可以差一個量級以上——下一節那組資料裡是十八倍。

兩者在等值條件上有一個關係：值分布均勻的時候，欄 = 某值 的選擇率大約是相異值個數的倒數。分布不均勻的時候這個估算失準，而那正是統計資訊要另外記下最常出現的幾個值的原因。

同一個索引，最佳化器對不同的值做相反的決定

二十萬列的訂單表，狀態 只有兩個值（已完成佔九成五、已取消佔半成），顧客編號 有五萬個值。兩欄各建一個索引，跑過 ANALYZE（收集統計的那道指令）之後問同一種等值條件：

1-- PostgreSQL 18
2SELECT 備註 FROM 訂單 WHERE 狀態 = '已完成';     -- Seq Scan（索引沒被用）
3SELECT 備註 FROM 訂單 WHERE 狀態 = '已取消';     -- Index Scan using ix狀態
4SELECT 備註 FROM 訂單 WHERE 顧客編號 = 12345;    -- Index Scan using ix顧客

同一個 ix狀態，同一種條件形狀，兩個值得到相反的決定。走索引要先讀索引拿到位置、再回原表取 備註 這一欄，每一列付兩次；命中九成五的列時，這筆帳輸給從頭讀一遍。

引擎的依據寫在統計裡，而那份摘要是看得到的：

1SELECT attname, n_distinct, most_common_freqs FROM pg_stats WHERE tablename = '訂單';
2 狀態     |       2    | {0.94996667,0.050033335}
3 顧客編號 | -0.25113   |

n_distinct 是基數，most_common_freqs 是那幾個值各自的選擇率。這兩欄是抽樣估出來的，每跑一次 ANALYZE 都會在小數後幾位變動——真值是 0.95 與 0.05，而印出來的從來不是整數。顧客編號 那一格的負數是另一種寫法——絕對值小於一時代表「相異值個數是總列數的這個比例」，0.25 乘二十萬約等於五萬。

這兩個數是估計而不是事實。 它們來自上一次收集統計的那一刻，所以同一段查詢在資料變動之後可能換一個計畫，而查詢的文字一個字都沒改（Query Statistics）。

同一份統計，各家的取捨不同

上面那組表搬到 SQLite 3.51，ANALYZE 跑過之後三段查詢全部走索引，包含命中九成五的那一段。SQLite 的 sqlite_stat1 記下的數字與 PostgreSQL 量到的是同一件事：

1訂單 / ix狀態 → 200000 100000     -- 二十萬列，每個相異值平均十萬列
2訂單 / ix顧客 → 200000 4          -- 二十萬列，每個相異值平均四列

所以「基數低的欄位上索引沒用」這句話要分兩半聽：低基數確實讓多數值的選擇率變高，而要不要因此放棄索引是最佳化器的判斷，各家的門檻不同。可攜的說法是選擇率，不是計畫。

概念位置

這兩關的成本模型建在一個前提上：資料按列存放，而索引是另一份按鍵排好的結構，走它要回原表取其餘欄位。 欄式引擎（DuckDB、以及讀 parquet 這一類）不是這個形狀——它按欄讀、靠區塊的最大最小值跳過整段，沒有逐列回表那筆帳，所以「命中九成五就別走索引」在那裡不成立，對應的手段是資料的排序與分區。下面兩關針對的是前一種。

選擇率與 sargable 是索引派不派得上用場的兩個獨立條件。sargable 問的是條件的形狀能不能翻成索引上的一次查找——欄位被函式包住就翻不了。這一關過不了不等於索引沒用：條件裡用到的欄位都在索引上的時候，引擎仍然可能整個掃過索引再逐列過濾，省下的是回原表那筆帳（PostgreSQL 印成 Index Only Scan 加一個 Filter，SQLite 印成 SCAN ... USING COVERING INDEX）。所以兩關管的是不同的索引用法，而不是同一種用法的兩道閘。選擇率問的是通過查找之後還剩多少列——形狀對而留下的列佔了大半，最佳化器仍然會選擇不走它。兩關都過，索引才換得到速度。

基數也決定連接之後的列數。低基數的欄位當連接鍵時，一列會配到對面同一個值的所有列，而那個數量隨表一起長——這是笛卡兒積那張卡分辨「積」與「膨脹」時用的同一個量。

往下走

這兩個數怎麼被收集、多久失效一次，在 Query Statistics（統計資訊）。query optimizer 拿它們估代價的過程，以及估錯時計畫長什麼樣，在 Query Plan（執行計畫）。同一道題三種寫法的排名怎麼隨索引重排，在 SQL.17 查詢的代價。production 上結果集大小怎麼治理，在 Cardinality Explosion。