什么情况下，索引下推没办法提高sql查询效率？

在以下几种情况下，索引下推可能无法提高SQL查询效率：

1. 索引不完全覆盖查询列：当SQL查询的列中包含索引未覆盖的列时，即使其他条件可以通过索引下推进行过滤，数据库仍需进行回表操作以获取未被索引覆盖的列数据，这将影响查询效率。

2. 表达式或函数使用不当：如果WHERE条件中使用了与字段类型不匹配的表达式或函数，导致部分条件无法下推至索引执行，例如比较操作符两侧数据类型不一致，需要隐式转换的情况，会限制索引的有效利用。

3. 数据分布不均或统计信息不准确：索引下推的效率依赖于数据库对数据分布的准确理解。如果表的统计信息过时或不准确，优化器可能做出错误的决策，选择不合适的索引或执行计划，从而影响查询性能。

4. 复杂查询结构：对于包含derived table、子查询或复杂JOIN操作的SQL，虽然PolarDB支持连接条件下推等优化策略，但在特定场景下，如内外层表的join条件和索引不匹配，或者外层连接条件不能有效下推到内层，可能导致优化效果有限。

5. 并行查询限制：在使用并行查询时，不是所有算子都能下推到worker线程上执行，部分耗时的算子如果留在leader线程处理，可能会成为单线程瓶颈，限制了并行查询的加速效果。

6. 数据量较小：当查询涉及的数据量较少，不足以让并行查询或索引下推发挥优势时，其带来的性能提升可能不明显，甚至因为额外的计算和资源调度开销而显得效率更低。

综上所述，索引下推虽能显著提升查询效率，但其效果受到索引设计、查询语句构造、系统配置及数据特性等多方面因素的影响。为确保最佳性能，建议综合考虑这些因素，并根据实际情况调整查询策略和数据库配置。