IndexedDB索引是实现非主键字段高效查询的唯一可靠方式，必须在onupgradeneeded中创建，支持单字段、复合及multiEntry索引，查询需通过index.get()或openCursor()，且数据须含有效索引字段。
IndexedDB 的索引（Index）是实现非主键字段高效查询的唯一可靠方式。它不是独立结构，而是依附于 objectStore 的辅助查找机制——就像给一本书加目录，主键是页码，索引就是按人名、章节或关键词编排的检索条目。
索引必须在版本升级中创建
createIndex() 只能在 onupgradeneeded 事件里调用，普通事务中执行会直接报 InvalidStateError。每次修改索引结构（新增、删改）都需提升数据库版本号，触发该事件。
- 创建单字段索引：store.createIndex('by-email', 'email', { unique: true })
- 创建复合索引：store.createIndex('by-status-time', ['status', 'createdAt'], { unique: false })
- multiEntry: true 可用于数组字段（如 tags），让每个元素单独生成索引项
索引查询不能用 objectStore.get()
objectStore.get(key) 只认主键。想按 email 查用户，必须先拿到索引对象，再调用其 get() 或 openCursor()：
- 查唯一值：const index = store.index('by-email'); index.get('user@demo.com')
- 查多个匹配项：index.openCursor(IDBKeyRange.only('active'))
- 查范围：index.openCursor(IDBKeyRange.bound('2025-01-01', '2025-12-31'))
数据必须包含索引字段，否则不入索引
建了 by-email 索引，但某条记录没写 email 字段，或 email 是 undefined / null，这条数据就不会被该索引覆盖——查询时“消失”，不是 bug，是设计行为。
- 存入前建议校验关键索引字段是否存在且为基本类型（string/number/date）
- 避免对高重复字段（如 isPublished: boolean）建索引，选择性太低，收益小
- 频繁更新的字段（如 lastSeen 时间戳）建索引会拖慢写入，需权衡
复合索引支持排序与分页
按 ['status', 'createdAt'] 建的索引，天然按 status 分组、组内按时间升序排列。配合游标方向和 limit，能高效实现“获取最新 10 条 active 记录”：
- index.openCursor(IDBKeyRange.only('active'), 'prev').onsuccess = e => { ... }
- 遍历时用 cursor.continue() 控制数量，避免一次加载过多
- 结合 IDBKeyRange.lowerBound + count 实现分页，比 skip + limit 更稳定
