1.模糊查询时%在开头

当使用模糊查询（如使用 LIKE '%keyword%'）时，如果通配符 % 出现在搜索关键字的开头，那么索引将无法被有效利用，从而导致索引失效。

当通配符出现在搜索关键字的开头时，索引失效的主要原因是因为索引是按照值的顺序进行存储和排序的，而通配符 % 出现在开头时，表示需要匹配任意长度的字符串，这样就无法利用索引的有序性进行高效的检索。

举个例子，假设有一个列 col1 上建立了索引，并进行了模糊查询：WHERE col1 LIKE '%keyword'。在这个查询中，由于 % 出现在关键字的开头，数据库无法利用索引的有序性来快速定位匹配的记录，而是需要逐条扫描所有记录，这导致了索引失效和性能下降。

2.对列进行运算/对列使用函数

当对列进行运算（如加减乘除、函数操作）后，如果这个运算结果参与到查询条件中，有时会导致数据库无法有效地使用索引，从而影响查询性能。

举例来说，如果有一个列 col1 上建立了索引，并且在查询中使用了 col1 * 2 = 10 这样的条件，这种情况下数据库可能无法直接利用 col1 的索引来加速查询，因为需要先对 col1 进行运算，然后才能进行匹配。这就导致了索引失效，从而可能降低查询性能。

3.列使用了类型转换

当在查询条件中对列进行类型转换时，数据库系统可能无法有效地利用索引来加速查询，从而导致性能下降。

4.where判断条件有or

or只需表达式的一个条件满足就会返回真，那么实际上会进行全表查询

5.where条件为is not null或者！=之类的范围查询

在查询过程中回表次数过多，系统会认为使用索引的时间成本高于全表扫表，而直接进行全表扫描，不走索引。（一般界限是全表范围的20%）比如当where判断条件是is not null或者！＝时，回表数量可能会很大，也可能产生索引失效。

6.非最左匹配

最左匹配是指在使用复合索引（Composite Index）时，查询条件中的列必须按照索引中列的顺序从最左边开始依次匹配，才能充分利用该索引进行高效的数据检索。

举个例子，假设有一个复合索引包含 (col1, col2, col3)，当查询条件中只包含 col2 和 col3 而不包含 col1 时，这个索引就无法发挥作用，从而导致索引失效。