总结：从上述无法使用索引的情形可以看出，如果对索引字段进行了任何的表达式运算，那么其都会使索引功能失效，这是因为索引始终是一个B+树，使用其进行索引片过滤的时候是通过“二分查找”实现的，如果进行了计算，那么就无法使用“二分查找”功能，也就使得索引失效了。
3.2 困难谓词 3.2.1 不等式，如>，<，!=等 select A, B, C, D from TABLE where A=a and B>b and C>c;推荐索引：(A, B, C, D)或(A, C, B, D)
对于上述查询，如果B和C字段的选择性，哪一个高就将其放在索引字段的前面。对于索引(A, B, C, D)，在查询时首先会根据字段A的等值条件和B的不等值条件进行索引片的过滤，然后扫描索引中B字段大于b的数据，在扫描过程中会判断获取到的数据是否满足C>c的条件，并且将符合条件的数据的D字段的值取出来，最后得到的结果集就是最终的结果集。该查询中A和B字段是参与了索引片的过滤的，而C和D字段则参与了索引覆盖扫描。
3.2.2 OR谓词 select A, B, C from TABLE where A>a or B>b;推荐索引(A)和(B)
对于OR条件查询，由于并不是满足其中一个条件即可，而是两个条件只要满足一个即可。这里推荐索引为建立两个单列索引(A)和(B)，因为MySQL可以通过这两个索引进行“索引合并扫描”，也就是其首先会扫描索引A，获取其符合A>a条件的数据id，然后扫描索引B，获取其符合B>b的数据id，然后将两个扫描结果进行合并，最后通过合并的数据id在磁盘上读取数据。
对于OR谓词的索引合并扫描需要说明的是，如果需要合并的结果集非常大，或者是结果集中重复数据过多，那么进行结果集的合并将是一个非常耗时的操作，有时候效率还不及全表扫描。对于这个问题的另一个解决办法就是新建一个字段，取值1和0，标识其是否符合where条件，这样就只需要对该字段进行查询即可，也可以建立相关的索引。
3.2.3 IN谓词 select A, B, C from TABLE where A in (m, n, p) and B=b;推荐索引：(A, B)
这里IN谓词严格意义上讲不是一个困难谓词，放在这里是为了借用OR谓词的索引合并扫描进行说明。对于IN谓词后的列表，MySQL会循环列表中的数据，然后分别于后续索引字段联合，比如对于上述查询，其可以拆分为(A=m and B=b) union (A=n and B=b) union (A=p and B=b)。拆分之后MySQL会首先根据A=m and B=b扫描联合索引(A, B)，获取结果集的id，然后根据A=n and B=b再次扫描该索引，依次循环，知道所有IN列表条件都扫描完成。由于IN列表条件是不重复的，因而最后扫描索引片也是不重复的，在进行结果集的合并的时候也就没有类似OR谓词的去重操作，因而查询效率非常的高。总结来说，IN谓词及其后续字段是可以使用到索引的。
4. 总结本文首先讲解了数据的存储方式和索引的结构，然后对各种创建索引的方式进行了深入的讲解，并且讲解了其中需要注意的点，最后我们介绍了一些使用索引时需要注意点和一些困难谓词。