其实索引的好坏还和你的查询语句有关系,就是where后边的列有关.如果两者协调不好的话,同样应用索引也得不到什么好处.下边的文章希望对你有益:

索引的设计

A:尽量避免表扫描检查你的查询语句的where子句，因为这是优化器重要关注的地方。包含在where里面的每一列(column)都是可能的侯选索引，为能达到最优的性能，考虑在下面给出的例子：对于在where子句中给出了column1这个列。下面的两个条件可以提高索引的优化查询性能！第一：在表中的column1列上有一个单索引第二：在表中有多索引，但是column1是第一个索引的列避免定义多索引而column1是第二个或后面的索引，这样的索引不能优化服务器性能例如：下面的例子用了pubs数据库。

SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors

WHERE au_lname = 'White'按下面几个列上建立的索引将会是对优化器有用的索引

au_lname

au_lname, au_fname而在下面几个列上建立的索引将不会对优化器起到好的作用

au_address

au_fname, au_lname考虑使用窄的索引在一个或两个列上，窄索引比多索引和复合索引更能有效。用窄的索引，在每一页上将会有更多的行和更少的索引级别(相对与多索引和复合索引而言)，这将推进系统性能。对于多列索引，SQL Server维持一个在所有列的索引上的密度统计(用于联合)和在第一个索引上的

histogram(柱状图)统计。根据统计结果，如果在复合索引上的第一个索引很少被选择使用，那么优化器对很多查询请求将不会使用索引。有用的索引会提高select语句的性能，包括insert,uodate,delete。但是，由于改变一个表的内容，将会影响索引。每一个insert,update,delete语句将会使性能下降一些。实验表明，不要在一个单表上用大量的索引，不要在共享的列上(指在多表中用了参考约束)使用重叠的索引。在某一列上检查唯一的数据的个数，比较它与表中数据的行数做一个比较。这就是数据的选择性，这比较结果将会帮助你决定是否将某一列作为侯选的索引列，如果需要，建哪一种索引。你可以用下面的查询语句返回某一列的不同值的数目。

select count(distinct cloumn_name) from table_name假设column_name是一个10000行的表，则看column_name返回值来决定是否应该使用，及应该使用什么索引。

Unique values Index

5000 Nonclustered index

20 Clustered index

3 No index

镞索引和非镞索引的选择

<1:>镞索引是行的物理顺序和索引的顺序是一致的。页级，低层等索引的各个级别上都包含实际的数据页。一个表只能是有一个镞索引。由于update,delete语句要求相对多一些的读操作，因此镞索引常常能加速这样的操作。在至少有一个索引的表中，你应该有一个镞索引。在下面的几个情况下，你可以考虑用镞索引：例如：某列包括的不同值的个数是有限的(但是不是极少的)顾客表的州名列有50个左右的不同州名的缩写值，可以使用镞索引。例如：对返回一定范围内值的列可以使用镞索引，比如用between,>,>=,

select * from sales where ord_date between Ƌ/1/93' and ƌ/1/93'例如：对查询时返回大量结果的列可以使用镞索引。

SELECT * FROM phonebook WHERE last_name = 'Smith'

当有大量的行正在被插入表中时，要避免在本表一个自然增长(例如，identity列)的列上建立镞索引。如果你建立了镞的索引，那么insert的性能就会大大降低。因为每一个插入的行必须到表的最后，表的最后一个数据页。当一个数据正在被插入(这时这个数据页是被锁定的)，所有的其他插入行必须等待直到当前的插入已经结束。一个索引的叶级页中包括实际的数据页，并且在硬盘上的数据页的次序是跟镞索引的逻辑次序一样的。

<2:>一个非镞的索引就是行的物理次序与索引的次序是不同的。一个非镞索引的叶级包含了指向行数据页的指针。在一个表中可以有多个非镞索引，你可以在以下几个情况下考虑使用非镞索引。在有很多不同值的列上可以考虑使用非镞索引例如：一个part_id列在一个part表中select * from employee where emp_id = 'pcm9809f'查询语句中用order by子句的列上可以考虑使用镞索引

三、查询语句的设计

SQL Server优化器通过分析查询语句，自动对查询进行优化并决定最有效的执行方案。优化器分析查询语句来决定那个子句可以被优化，并针对可以被优化查询的子句来选择有用的索引。最后优化器比较所有可能的执行方案并选择最有效的一个方案出来。在执行一个查询时，用一个where子句来限制必须处理的行数，除非完全需要，否则应该避免在一个表中无限制地读并处理所有的行。例如下面的例子，select qty from sales where stor_id=7131是很有效的比下面这个无限制的查询select qty from sales避免给客户的最后数据选择返回大量的结果集。允许SQL Server运行满足它目的的函数限制结果集的大小是更有效的。这能减少网络I/O并能提高多用户的相关并发时的应用程序性能。因为优化器关注的焦点就是where子句的查询，以利用有用的索引。在表中的每一个索引都可能成为包括在where子句中的侯选索引。为了最好的性能可以遵照下面的用于一个给定列column1的索引。第一：在表中的column1列上有一个单索引第二：在表中有多索引，但是column1是第一个索引的列不要在where子句中使用没有column1列索引的查询语句，并避免在where子句用一个多索引的非第一个索引的索引。这时多索引是没有用的。

For example, given a multicolumn index on the au_lname, au_fname columns of the authors table in

the pubs database,下面这个query语句利用了au_lname上的索引

SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors

WHERE au_lname = 'White'

AND au_fname = 'Johnson'

SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors

WHERE au_lname = 'White'下面这个查询没有利用索引，因为他使用了多索引的非第一个索引的索引

SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors

WHERE au_fname = 'Johnson'