数据区分度不高意味着索引列中的不同值之间的差异性较小，即索引列中的重复值较多。这种情况可能会导致索引失效的原因主要有两点：
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索引选择性下降：索引选择性是指索引列中不同值的比例。当数据区分度不高时，索引选择性下降，即索引列中的不同值较少，大部分数据都集中在少数几个值上。这样一来，数据库系统在使用索引进行查询时就无法快速地定位到目标数据记录，而需要遍历大量的重复值，导致索引失效。
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磁盘 I/O 压力增加：当数据区分度不高时，索引列中的重复值较多，导致索引的存储空间增大。这样一来，数据库系统需要加载更多的索引数据页到内存中进行查询操作，从而增加了磁盘 I/O 压力。如果磁盘 I/O 压力过大，数据库系统可能会放弃使用索引，而选择进行全表扫描或者索引扫描。
因此，数据区分度不高可能会导致索引失效，影响查询性能。为了避免这种情况，可以考虑以下措施：
- 尽量选择具有高区分度的列作为索引列，即选择性高、唯一性好的列作为索引列。
- 如果索引列的区分度不高，可以考虑创建联合索引或者使用覆盖索引来提高索引的效率。
- 定期维护索引统计信息，确保其准确性和及时性，以便数据库系统能够选择最优的查询执行计划。
- 对于数据分布不均匀的情况，可以考虑使用分区表或者分布式索引来解决。
涉及到遍历大量重复值，为什么就会失效？
当索引列中存在大量重复值时，数据库系统在使用索引进行查询时可能会面临以下问题，从而导致索引失效：
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查询效率低下：索引的目的是快速定位到满足查询条件的数据记录，但当索引列中存在大量重复值时，数据库系统需要遍历大量重复值才能找到目标数据记录。这会导致查询效率大幅下降，甚至比全表扫描还要慢，从而使得索引失效。
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索引覆盖能力差：索引覆盖能力是指索引能够覆盖查询所需的所有列。当索引列中存在大量重复值时，索引覆盖能力通常会较差，即索引无法覆盖查询所需的所有列。这样一来，数据库系统可能需要回表查找缺失的列，从而增加了额外的 I/O 操作，降低了查询效率。
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统计信息不准确：数据库系统在选择查询执行计划时通常会依赖索引的统计信息来评估索引的选择性和效率。当索引列中存在大量重复值时，统计信息可能不准确，导致数据库系统选择不合适的查询执行计划，从而使得索引失效。
综上所述，索引列中存在大量重复值可能会导致索引失效，因为这会导致查询效率低下、索引覆盖能力差以及统计信息不准确等问题，从而影响数据库系统的性能和查询效率。因此，在设计索引时，应该尽量选择具有高区分度的列作为索引列，避免出现大量重复值的情况。
区分度的阈值是多少最好？
确定“最佳”区分度阈值是相对复杂的问题，因为它取决于数据库中数据的特征、查询模式以及性能要求等因素。通常来说，更高的区分度会导致更好的索引效率，但具体的阈值可能因情况而异。一般来说，可以考虑以下几点：
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选择性大于 0.1：选择性是指索引列中不同值的比例，通常用不同值的数量除以总行数来表示。选择性越大，表示索引列的不同值越多，索引的效率可能会更高。因此，选择性大于 0.1 是一个较为合理的阈值，但具体应根据实际情况调整。
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根据业务需求：索引的设计应该根据实际的业务需求来确定。如果某个查询非常频繁且对性能要求较高，那么可能需要更高的区分度来确保索引的效率。反之，如果某个查询不太频繁或者对性能要求不是很高，那么可以适当放宽区分度的要求。
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综合考虑：区分度不仅仅取决于选择性，还受到数据分布、查询模式、数据量等因素的影响。因此，在确定区分度的阈值时，需要综合考虑多个因素，并根据实际情况进行调整和优化。
综上所述，确定“最佳”区分度阈值需要综合考虑多个因素，并根据实际情况进行调整和优化。一般来说，选择性大于 0.1 可以作为一个较为合理的阈值，但具体的阈值应根据业务需求和实际情况进行调整。
