不是
主要原因如下：
- 写操作性能下降 - 每次数据修改（
INSERT/UPDATE/DELETE）都需要维护所有相关索引，索引数量越多，维护成本越高。 - 例如，更新一条记录可能需要同步更新多个索引树，导致写入延迟和锁竞争，尤其在写入频繁的场景下性能损耗显著。 - 存储开销增加 - 每个索引会占用独立的存储空间（如InnoDB的
.ibd文件）。 - 例如，一个包含10列的联合索引可能比单列索引占用更多空间，导致磁盘空间消耗成倍增长，甚至影响内存缓冲池利用率。 - 优化器选择困难 - 当存在大量索引时，查询优化器需要评估更多索引路径，可能因统计信息不准确或索引重叠而选择低效索引。 - 例如，多个相似索引（如
(a,b)和(a)）可能导致优化器误判执行计划 - 冗余与无效索引问题 - 重复索引：例如联合索引
(a,b)和单列索引a同时存在，导致冗余。 - 低效索引：区分度低的字段（如性别、状态）建立索引几乎无法优化查询，反而浪费资源。
优化建议
- 按需设计 - 优先为高频查询条件（如
WHERE、ORDER BY）和区分度高的字段（如用户ID）创建索引。 - 定期清理 - 通过
EXPLAIN分析查询计划，结合慢查询日志删除未使用或低效的索引。 - 联合索引优先 - 用组合索引覆盖多列查询（如
(a,b,c)），减少单列索引数量。
