Python基础——列举常见的索引失效情况

索引在某些情况下可能会失效，导致查询性能下降。以下是一些常见的索引失效情况和相应的 Python 代码示例及场景说明：

1. 不使用索引列进行查询

如果查询条件不包含索引列，数据库无法利用索引进行快速定位，例如：

# 示例1：没有使用索引列进行查询
cursor.execute("SELECT * FROM table_name WHERE non_indexed_column = 'value'")

场景说明：在表中有多个列，但只对其中某些列创建了索引，如果在查询时使用了未索引的列作为查询条件，那么索引将失效。

2. 对索引列进行函数操作

如果在查询时对索引列进行函数操作，也会导致索引失效，例如：

# 示例2：对索引列进行函数操作
cursor.execute("SELECT * FROM table_name WHERE LOWER(column_name) = 'value'")

场景说明：对索引列进行函数操作会导致数据库无法直接使用索引，而是需要对所有数据进行函数操作后才能进行比较，影响查询性能。

3. 使用不匹配的数据类型进行比较

如果在查询时使用了与索引列数据类型不匹配的值进行比较，索引也会失效，例如：

# 示例3：使用不匹配的数据类型进行比较
cursor.execute("SELECT * FROM table_name WHERE indexed_column = 123")

场景说明：如果索引列是字符串类型，但查询时使用了整数进行比较，数据库无法利用索引进行精确匹配。

4. 数据分布不均匀

如果索引列的数据分布不均匀，例如某个值在表中出现的频率非常高，而其他值则很少出现，那么对这个值进行查询时，索引可能会失效，例如：

# 示例4：数据分布不均匀
cursor.execute("SELECT * FROM table_name WHERE indexed_column = 'value'")

场景说明：如果某个值在表中出现的频率很高，那么使用索引进行查询并没有太大优势，数据库可能会选择全表扫描。

需要注意的是，以上示例只是一些常见的情况，具体的索引失效情况还受到数据库管理系统的实现和版本的影响。在实际开发中，可以通过观察执行计划或使用数据库性能调优工具来判断索引是否生效，进而进行索引优化。