索引失效是核心问题，因函数运算使数据库无法利用B+树索引，导致全表扫描；应将函数移至常量侧或改用范围查询，函数索引仅作补充。
因为这会让数据库无法有效使用索引，导致全表扫描，性能急剧下降。
索引失效是核心问题
数据库的B+树索引是按列的原始值有序存储的。一旦在 WHERE 中对列使用函数（比如 WHERE YEAR(create_time) = 2023 或 WHERE UPPER(name) = 'ABC'），优化器就无法直接拿函数结果去匹配索引中的原始值。它必须先对每一行计算函数，再比对——相当于绕过了索引，只能逐行扫描。
常见触发函数运算的写法
- 日期截取类：YEAR()、MONTH()、DATE()、DATE_FORMAT()、TO_DAYS()
- 字符串处理类：UPPER()、LOWER()、TRIM()、SUBSTRING()、CONCAT()
- 数学/类型转换类：ABS()、ROUND()、CAST()、CONVERT()
更高效的替代方案
把函数从列上“移开”，改到常量侧或用范围表达：
- ❌ WHERE YEAR(create_time) = 2023 ✅ 改为：WHERE create_time >= '2023-01-01' AND create_time
- ❌ WHERE UPPER(name) = 'JOHN' ✅ 改为：WHERE name = 'john'（配合大小写敏感校对规则），或建函数索引（MySQL 8.0+/PostgreSQL支持）
- ❌ WHERE price * 1.1 > 100 ✅ 改为：WHERE price > 100 / 1.1
特殊情况：函数索引可解但需谨慎
MySQL 8.0、PostgreSQL、Oracle 等支持函数索引（如 CREATE INDEX idx_year ON t (YEAR(create_time))），但它只对完全匹配该函数的查询生效，且会增加维护成本和存储开销。优先考虑重写条件，函数索引应作为补充手段而非默认方案。
