很多人認為，在使用函式後就無法使用索引。
這主要是因為索引是按照列值的原始順序組織和儲存的。當對列應用函式時（如數學運算、字串操作或日期函式等），函式會改變原始資料的值或格式，使得資料庫無法直接定位到這些經過函式轉換後的值。因此，資料庫不得不執行全表掃描，以確保能夠評估所有行上的函式操作，這導致查詢效能下降。
在 MySQL 8.0 之後，引入了函式索引，這改變了以往對函式使用索引的限制。
MySQL 8.0 引入了功能索引（Functional Indexes）的新特性，這種索引允許在建立時包含列上的表示式。這意味著可以對資料進行計算或轉換，並針對結果建立索引。即使在查詢中使用了函式操作，也可以利用這些索引來最佳化查詢效能。
功能索引不是直接在表的列上建立的，而是基於列的某個表示式建立的。這個表示式可以是簡單的數學運算，也可以是字串函式、日期函式等。一旦建立了功能索引，MySQL 在執行涉及該表示式的查詢時能夠使用這個索引，從而提升查詢效率。
使用方式
在 MySQL 8.0 中，您可以建立一個基於 first_name 和 last_name 合併後的表示式的功能索引，示例如下：
plCREATE INDEX full_name_index ON employees ((CONCAT(first_name, ' ', last_name)));
這個例子中，我們使用了 CONCAT 函式將 first_name 和 last_name 合併成一個全名，並在建立索引時使用了這個表示式 (CONCAT(first_name, ' ', last_name))。 這樣一來，即使在查詢中直接使用全名的合併結果，MySQL 也能夠利用 full_name_index 索引來最佳化查詢效能。
plSELECT * FROM employees WHERE CONCAT(first_name, ' ', last_name) = 'Pai daxing';
如上圖所示，執行計劃顯示我們成功利用了 idx_full_name索引！
因此，即使在查詢的 WHERE 子句中使用了 CONCAT 函式，我們依然能夠充分利用 idx_full_name 函式索引，從而有效提升了查詢的效率。
注意事項
函式索引雖然能夠顯著提高涉及索引表示式的查詢效能，但其建立可能增加資料插入、更新和刪除的成本，因為資料庫需要維護更多的索引資料。因此，在建立函式索引時需要謹慎，不能盲目使用。
使用函式索引時，必須仔細考慮和測試，以確保效能提升符合預期。
此外，在建立函式索引時，需要確保表示式是確定的，即對於給定的輸入值始終產生相同的輸出值。非確定性表示式不適合用於函式索引。
常見函式索引用法
給大家列舉一些常見的函式索引的使用。
字串處理
當您經常需要根據某個字串列的某部分進行查詢時，可以考慮使用函式索引。例如，如果您希望根據郵箱地址的域名部分查詢使用者，可以建立如下的函式索引：
plCREATE INDEX idx_email_domain ON users ((SUBSTRING_INDEX(email, '@', -1)));
這樣，當您查詢特定域名的郵箱時（例如 qq 郵箱），可以利用這個索引：
plSELECT * FROM users WHERE SUBSTRING_INDEX(email, '@', -1) = 'qq.com';
日期和時間處理
對於涉及日期和時間處理的查詢，函式索引也非常有用。假設您需要頻繁查詢基於訂單日期的年份或月份，可以建立如下的索引：
plCREATE INDEX idx_order_year ON orders ((YEAR(order_date))); CREATE INDEX idx_order_month ON orders ((MONTH(order_date)));
這允許您高效地查詢特定年份或月份的訂單：
plSELECT * FROM orders WHERE YEAR(order_date) = 2022; SELECT * FROM orders WHERE MONTH(order_date) = 12;
數學運算
如果查詢條件經常包含對數值列的數學運算，可以針對這些運算建立函式索引。例如，如果您希望根據產品折扣後的價格進行查詢，可以建立如下索引：
CREATE INDEX idx_discounted_price ON products ((price * (1 - discount_rate)));
然後，您可以高效地查詢特定範圍的折扣價格：
SELECT * FROM products WHERE price * (1 - discount_rate) BETWEEN 50 AND 100;
使用 JSON 函式
如果在 MySQL 中使用 JSON 資料型別，並且需要基於 JSON 屬性進行查詢，可以建立基於 JSON 函式的索引。例如，如果您有一個儲存 JSON 資料的列，並且希望根據 JSON 文件中的某個鍵進行查詢，可以建立如下索引：
plCREATE INDEX idx_json_key ON orders ((JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(order_info, '$.status'))));
這樣，您可以高效地查詢具有特定狀態的訂單：
plSELECT * FROM orders WHERE JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(order_info, '$.status')) = 'shipped';
大小寫不敏感的搜尋
如果您需要執行大小寫不敏感的字串搜尋，可以建立一個基於 LOWER() 或 UPPER() 函式的索引：
CREATE INDEX idx_lower_case_name ON customers ((LOWER(name)));
這樣可以讓您執行大小寫不敏感的搜尋，同時不影響效能：
SELECT * FROM customers WHERE LOWER(name) = LOWER('John Doe');
在使用函式索引時，需要權衡索引的維護成本和效能提升。雖然函式索引可以顯著提升特定查詢的效能，但它們也會增加插入、更新和刪除操作的成本，因為資料庫需要維護更多的索引資料。因此，在實際應用中，建議僅對那些經常作為查詢條件的列和表示式建立函式索引。
