在MySQL中，以下数据类型或场景不适合建立索引

一、低基数列（重复值多）
典型字段‌：性别（如ENUM('男','女')）、状态标志（如TINYINT类型的状态码）
原因‌：
索引筛选效率低：当唯一值比例（Cardinality）过低时，索引需要多次回表查询（随机I/O），性能可能低于全表扫描（顺序I/O）。
优化器可能放弃索引：若筛选比例超过30%，优化器会优先选择全表扫描。
例外‌：与其他高基数列组成复合索引时可考虑，如(gender, age)。
二、频繁更新的列
典型场景‌：计数器字段（如用户登录次数login_count）、实时状态字段
原因‌：
每次数据更新时需同步维护索引，导致额外的I/O和锁竞争，整体维护成本可能高于查询优化收益。
三、小数据量表
数据量范围‌：通常指几百行以下的表
原因‌：
全表扫描速度已足够快，而创建索引会增加存储和维护开销，可能降低性能。
四、大文本或二进制字段
类型‌：TEXT、BLOB等长文本或二进制类型
原因‌：
存储空间大：索引占用空间可能达到表数据的5%-15%。
查询效率低：长文本字段的索引树深度增加，检索速度降低。
替代方案‌：
使用前缀索引（如VARCHAR(20)）或全文索引（FULLTEXT）。
五、计算字段
示例‌：通过其他字段计算得出的字段（如total_price = price * quantity）
原因‌：
依赖其他字段的计算结果，单独索引无法直接提升性能。
六、OR条件涉及的未索引字段
场景‌：查询条件中通过OR连接多个字段，且部分字段无索引
示例‌：WHERE a=1 OR b=2，若b无索引，优化器可能直接选择全表扫描。
七、以通配符开头的模糊查询字段
模式‌：LIKE '%keyword'或LIKE '%keyword%'
原因‌：
B-Tree索引无法高效支持左模糊匹配，导致索引失效。
八、数据分布严重倾斜的字段
示例‌：99%数据为同一值（如日志表中的错误码字段）
原因‌：
数据分布极度不均匀时，索引对查询优化的作用有限。
总结建议
动态评估查询需求‌：高频查询的低基数列可考虑复合索引，而非单独索引。
避免冗余索引‌：优先使用覆盖索引或复合索引，减少存储和维护成本。
验证索引有效性‌：通过EXPLAIN分析执行计划，确认索引是否被实际使用。