数据库什么时候不走索引

数据库在以下情况下可能不会使用索引：

1. 数据量较小：当数据量较小的时候，数据库查询的效率可能不会因为使用索引而得到显著的提升。因为索引的建立和维护也需要一定的资源和时间，如果数据量较小，查询速度可能已经很快了，没有必要使用索引。

2. 查询条件不符合索引的使用范围：索引只能加快特定条件下的查询速度，如果查询条件不符合索引的使用范围，数据库可能不会使用索引。例如，某个字段的索引是基于等值查询的，如果查询条件是使用范围查询（例如大于、小于等），则数据库可能不会使用索引。

3. 索引列数据重复度高：如果索引列的数据重复度非常高，即大部分数据都具有相同的值，那么使用索引可能不会带来很大的性能提升。因为索引的作用是通过减少需要扫描的数据量来提高查询速度，但如果大部分数据都具有相同的值，那么索引的作用就会减弱。

4. 更新频繁的表：当一个表的数据频繁更新时，使用索引可能会导致性能下降。因为每次更新操作都需要更新索引，如果更新操作非常频繁，索引的维护成本就会很高，可能会导致整体性能下降。

5. 查询结果需要返回的数据较多：如果查询结果需要返回的数据较多，那么使用索引可能不会带来很大的性能提升。因为索引只能加快数据的定位速度，但如果查询结果需要返回的数据较多，那么从磁盘读取数据的时间可能会成为查询的瓶颈，索引的作用就会减弱。

数据库在以下情况下可能不会走索引：

1. 数据量较小：当数据库中的数据量较小时，即使不使用索引，查询的性能可能仍然很好。在这种情况下，使用索引可能会增加查询的成本，因为需要额外的查询操作来获取索引数据。

2. 索引选择不当：如果数据库中存在多个索引，但查询语句中的条件不适合任何索引，那么数据库可能会选择不走索引。这可能是因为索引的选择不当，或者查询语句中的条件与索引的数据类型或排序方式不匹配。

3. 数据分布不均匀：如果数据在表中分布不均匀，即某些值的频率很高，而其他值的频率很低，那么使用索引可能不会带来很大的性能提升。因为查询时需要访问的数据块较多，而索引的使用可能会增加额外的IO操作。

4. 查询涉及大量数据：当查询需要检索大量数据时，即使使用索引，数据库仍然需要执行大量的IO操作来获取数据。在这种情况下，索引的使用可能会增加查询的成本，因为需要额外的IO操作来获取索引数据。

5. 查询使用了函数或表达式：如果查询中使用了函数或表达式，那么数据库可能无法使用索引。因为函数或表达式的计算结果无法直接匹配索引中的值，所以数据库可能会选择不走索引。

总的来说，数据库在一些特定情况下可能选择不走索引，这可能是由于数据量小、索引选择不当、数据分布不均匀、查询涉及大量数据或查询使用了函数或表达式等原因。在实际应用中，需要根据具体的场景和需求来选择是否使用索引，以优化查询性能。

数据库在以下几种情况下可能不会走索引：

1. 索引列未被使用：如果查询语句中没有使用索引列进行筛选、排序或连接操作，数据库优化器可能会选择不使用索引，而是扫描整个表进行全表搜索。这种情况下，索引无法提供性能优化的作用。

2. 索引列数据不均匀分布：如果索引列的数据分布不均匀，即某些值的数据量很大，而其他值的数据量很小，那么使用索引进行查询可能会导致性能下降。因为在索引中查找数据时，需要根据索引的逻辑结构进行搜索，如果某个值的数据量很大，那么在索引中查找该值的时候就需要遍历很多的索引节点，导致查询速度变慢。

3. 大范围的查询：如果查询语句需要返回大范围的数据，即需要扫描表中的大部分数据，那么使用索引可能会导致性能下降。因为使用索引进行查询时，需要先定位到索引节点，再根据索引节点中的指针找到对应的数据行，如果需要返回的数据行很多，那么定位和获取数据的过程会消耗大量的时间。

4. 表数据较小：当表的数据量比较小的时候，使用索引可能不会带来明显的性能提升。因为对于小表来说，直接扫描整个表的代价并不高，而使用索引需要进行额外的索引搜索和数据行定位操作，反而会增加查询的开销。

5. 索引列数据类型不匹配：如果查询语句中使用的值与索引列的数据类型不匹配，数据库可能无法使用索引进行查询。比如，索引列是字符串类型，而查询语句中使用的是数字类型，数据库无法直接比较不同类型的值，就无法使用索引进行优化。

总结起来，数据库在以下情况下可能不会走索引：索引列未被使用、索引列数据不均匀分布、大范围的查询、表数据较小、索引列数据类型不匹配。在实际应用中，需要根据具体情况来选择是否使用索引，并且需要定期进行索引的维护和优化，以保证查询性能的最优化。