虽然索引可以显著提高查询性能，但在某些情况下，建立索引可能并不适合，或者应当少建索引。以下是一些不应或少建立索引的情况：

1. 频繁的写操作

• 插入、更新、删除操作频繁：每次对表进行插入、更新或删除时，相关的索引都会被更新。因此，如果一个表中有大量的写操作，尤其是频繁的 INSERT、UPDATE 或 DELETE 操作，建立过多的索引会增加写操作的开销。
• 影响性能：虽然索引可以加速查询，但它会增加写操作的负担，导致性能下降。因此，在这种情况下，应该谨慎地为表选择索引，避免过多的索引。

2. 表数据量很小

• 小表上的索引效果不明显：对于数据量较小的表，数据库可以非常快速地扫描整个表来完成查询，因此建立索引可能不会带来显著的性能提升，反而会浪费存储空间和系统资源。
• 扫描全表的代价低：当表的数据量很小（例如，几百行或几千行）时，扫描整个表的成本非常低，索引的创建和维护成本往往不值得。

3. 查询性能瓶颈不在索引上

• 查询本身的优化问题：如果查询的性能瓶颈不在于索引，例如，由于不良的SQL设计、表连接操作复杂、内存不足等因素，单纯增加索引可能并不会带来实际的性能提升。
• 错误的查询计划：索引创建后，数据库优化器可能选择错误的查询计划，导致查询性能没有显著提升，甚至可能因为索引维护的成本导致性能下降。

4. 高更新频率的列

• 经常更新的列：如果索引列经常发生更新（例如，频繁更新的 UPDATE 操作），索引的维护会导致额外的开销。在这种情况下，索引不仅会增加查询性能，还会增加维护成本。
• 更新开销：每次更新索引列的值时，数据库都必须重新调整和重建索引，这会影响性能。因此，对于高更新频率的列，通常不适合建立索引。

5. 复合索引过多

• 复合索引（组合索引）不适合过多使用：如果一个表存在多个不同的复合索引，并且这些复合索引的列的顺序、字段组合非常多样，数据库的查询优化器可能很难选择最优的索引。过多的复合索引会增加系统开销，尤其是在查询时频繁使用不同的字段组合时。
• 选择性差的列：在复合索引中，最好将选择性高（即能有效过滤数据的列）放在前面。如果复合索引中的列选择性差（如经常是相同值的列），创建复合索引可能并不会带来太大的性能改善。

6. 低选择性的列

• 低选择性列的索引：对于选择性差的列（例如，列中的值几乎都是相同的，或重复值多的列），建立索引的效果通常不佳。因为低选择性列无法有效减少扫描的数据量，索引不会显著提高查询效率，反而会浪费存储空间和系统资源。
• 例如，如果某个列的值大多数是“男性”或“女性”，而查询经常按此列查询，建立索引并不会带来明显的性能提升。

7. 多表关联（Join）查询

• 联接表时不适合建立过多索引：在涉及多表连接的查询中，索引会影响查询优化器选择连接顺序。如果表有多个索引，优化器可能会选择低效的执行计划。尤其是在多个表之间的 JOIN 查询中，索引过多可能导致优化器选择非最优的执行路径。
• 合适的索引策略：在多表连接查询中，应重点考虑加入连接条件（ON 或 WHERE 子句中的字段）的索引，而不是在所有字段上都建立索引。

8. 索引维护成本过高

• 内存和存储资源限制：索引本身会占用额外的存储空间，并且索引结构的维护会消耗内存和CPU资源。如果系统的资源有限，可能不适合为每个查询建立索引，尤其是在数据频繁变化的情况下。
• 磁盘空间和系统资源：在资源受限的情况下，应该只为关键查询建立索引，以平衡查询效率和系统资源消耗。