在某些特定情况下，索引失效反而可能提升效率，主要有以下几种情况：
数据量极少的情况
当表中的数据量非常少的时候，数据库引擎进行全表扫描可能比使用索引更快。因为使用索引需要进行额外的索引查找操作，而对于极小的数据量，全表扫描的开销可能相对较小。
例如，一个只有几十条记录的表，数据库引擎直接遍历全表可能比通过索引定位再获取数据更快。在这种情况下，即使是读取大部分或者所有行，全表扫描也可能是更高效的方式。
索引选择性极低的情况
索引的选择性是指索引列中不同值的数量与表中总行数的比例。如果索引的选择性非常低索引失效的几种情况，即索引列中的大部分值都是重复的索引失效的几种情况，那么使用索引可能并不会带来明显的性能提升，甚至可能会降低效率。
例如，一个表中有 10000 行数据，其中某一列的值只有两种，那么使用这个列的索引进行查询时，数据库引擎可能需要扫描大量的索引条目才能找到符合条件的数据，而全表扫描可能会更快。尤其是当需要读取大部分或所有行时，全表扫描可以一次性获取所有数据，避免了通过索引逐个定位的繁琐过程。
频繁更新的列上的索引
如果一个列上的索引频繁被更新，那么每次更新都需要同时更新索引，这会带来额外的开销。在这种情况下，如果查询的频率相对较低，而更新操作非常频繁，那么去除这个列上的索引可能会提高整体的效率。
例如，一个用于记录日志的表，其中有一个时间戳列经常被更新，而查询通常是按照时间段进行的，且查询频率不高。在这种情况下，去除时间戳列上的索引可能会减少更新操作的开销，从而提高整体效率。当需要读取大部分或所有行进行分析时，没有索引的限制，数据库引擎可以更自由地进行全表扫描，快速获取所需数据。
复杂查询导致索引无法有效利用的情况
当查询非常复杂，涉及多个表的连接、大量的条件判断和函数运算等，数据库引擎可能无法有效地利用索引。在这种情况下，全表扫描或者其他更简单的查询方式可能会更高效。
例如，一个查询涉及多个表的连接，并且在连接条件中使用了复杂的函数运算，此时数据库引擎可能无法使用索引进行快速定位，而全表扫描可能会更快。如果这个查询需要读取大部分或所有行，全表扫描可以一次性获取所有数据，然后在内存中进行进一步的处理，可能比通过索引逐个获取数据更高效。
需要注意的是，判断索引是否应该失效以提升效率需要综合考虑具体的数据库结构、数据分布、查询模式和更新频率等因素。在实际应用中，可以通过分析查询执行计划、监测数据库性能等方式来确定是否应该去除某些索引以提高效率。