indexeddb索引不支持直接多条件组合查询，但可通过合理设计索引顺序、idbkeyrange构造范围、多索引并行查询+内存交集等方式实现近似高效筛选。
IndexedDB 中的索引（Index）本身不直接支持多条件组合查询（比如 WHERE a = 1 AND b > 5 AND c IN [2,3]），但可以通过合理设计索引 + 多次 openCursor 或 keyRange 配合游标遍历，实现**接近高效**的多条件筛选。关键在于索引字段顺序、范围查询位置，以及是否需要客户端过滤。
索引字段顺序决定查询能力
IndexedDB 的索引是按字段声明顺序构建的 B+ 树。只有“前缀连续”的条件才能被索引高效利用：
- 若索引为
["status", "createdAt", "priority"]，则以下查询可走索引： -
status === "pending"（单字段前缀） -
status === "pending" && createdAt >= Date(2024-01-01)（前两个字段，且第二个是范围） -
status === "pending" && createdAt === Date(2024-01-01) && priority > 3（三个字段，第三个是范围） - 但
createdAt > ... && priority === 5（跳过 status）无法使用该索引加速
用 keyRange 实现多条件范围匹配
对复合索引，可用 IDBKeyRange.bound() 构造多维范围。例如索引 ["type", "score"]，要查 type === "user" && score BETWEEN 80 AND 95：
const index = objectStore.index('by_type_score');
const range = IDBKeyRange.bound(['user', 80], ['user', 95]);
const request = index.openCursor(range);
注意：bound 的上下界必须是同长度数组，且首字段值相等（否则会跨 type 扫描）；若想查多个 type，需分别发起请求或改用其他策略。
多个索引 + Promise.all 分散查询再合并
当条件间无天然前缀关系（如查 tag IN ["a","b"] AND author === "x"），可为不同字段建独立索引，分别查询后在内存中交集：
- 建索引
by_tag和by_author - 用
by_tag查出所有 tag 匹配的 key 数组 - 用
by_author查出 author 匹配的 key 数组 - 取两个 key 数组的交集，再用
objectStore.get(key)批量获取完整对象
适合结果集不大（where().and() 封装）。
避免全表扫描：用游标 + early exit 过滤
对无法完全命中索引的组合条件（如最后字段是 IN 或 !=），可在 cursor 遍历中做轻量级判断：
index.openCursor(range).onsuccess = function(e) {
const cursor = e.target.result;
if (!cursor) return;
const item = cursor.value;
// 只对索引覆盖不到的字段做 client-side filter
if (item.status !== 'active' || !['A','B'].includes(item.category)) {
cursor.continue();
return;
}
results.push(item);
cursor.continue();
};
关键是把高选择性字段放索引前面，让 cursor 扫描总量尽可能小，再用 JS 过滤剩余条件——比全表 openCursor 快得多。
本质上 IndexedDB 不是 SQL 引擎，它靠索引结构和游标控制 I/O 范围。真正高效的多条件查询依赖前期索引设计，而非运行时语法糖。Dexie.js 等封装库能简化写法，但底层仍是上述逻辑。
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