一 概述
可以利用索引快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一个或多个列的值进行排序的结构。
索引提供指针以指向存储在表中指定列的数据值，然后根据指定的排序次序排列这些指针。
数据库使用索引的方式与使用书的目录很相似：通过搜索索引找到特定的值，
然后跟随指针到达包含该值的行
二 索引的两种类型：
聚集索引=簇集索引
聚集索引基于数据行的键值在表内排序和存储这些数据行。由于数据行按基于聚集索引键的排序次序存储，
因此聚集索引对查找行很有效。每个表只能有一个聚集索引，因为数据行本身只能按一个顺序存储。
数据行本身构成聚集索引的最低级别。
只有当表包含聚集索引时，表内的数据行才按排序次序存储。如果表没有聚集索引，
则其数据行按堆集方式存储。
聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后，
便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。例如，如果应用程序执行的一个查询经常检索某一日期范围
内的记录，则使用聚集索引可以迅速找到包含开始日期的行，然后检索表中所有相邻的行，
直到到达结束日期。这样有助于提高此类查询的性能。同样，如果对从表中检索的数据进行排序时
经常要用到某一列，则可以将该表在该列上聚集（物理排序），避免每次查询该列时都进行排序，
从而节省成本
非聚集索引
非聚集索引具有完全独立于数据行的结构。非聚集索引的最低行包含非聚集索引的键值，
并且每个键值项都有指针指向包含该键值的数据行。数据行不按基于非聚集键的次序存储。
在非聚集索引内，从索引行指向数据行的指针称为行定位器。
行定位器的结构取决于数据页的存储方式是堆集还是聚集。对于堆集，行定位器是指向行的指针。
对于有聚集索引的表，行定位器是聚集索引键。
只有在表上创建了聚集索引时，表内的行才按特定的顺序存储。这些行就基于聚集索引键按顺序存储。
如果一个表只有非聚集索引，它的数据行将按无序的堆集方式存储
非聚集索引可以建多个,两者都能改善查询性能
非聚集索引与聚集索引一样有 B 树结构，但是有两个重大差别：
数据行不按非聚集索引键的顺序排序和存储。
非聚集索引的叶层不包含数据页。
相反，叶节点包含索引行。每个索引行包含非聚集键值以及一个或多个行定位器，
这些行定位器指向有该键值的数据行（如果索引不唯一，则可能是多行）。
非聚集索引可以在有聚集索引的表、堆集或索引视图上定义
另外
唯一索引
唯一索引可以确保索引列不包含重复的值。在多列唯一索引的情况下，该索引可以确保索引列中每个值组
合都是唯一的。唯一索引既是索引也是约束。
复合索引
索引项是多个的就叫组合索引，也叫复合索引。复合索引使用时需要注意索引项的次序。
二 索引的创建
有两种方法可以在 SQL Server 内定义索引: CREATE INDEX 语句和CREATE TABLE 语句
CREATE TABLE支持在创建索引时使用下列约束：
PRIMARY KEY 创建唯一索引来强制执行主键
UNIQUE 创建唯一索引
CLUSTERED 创建聚集索引
NONCLUSTERED 创建非聚集索引
注: 1 定义索引时，可以指定每列的数据是按升序还是降序存储。如果不指定，则默认为升序
2 支持在计算列上创建索引
3 为索引指定填充因子
可标识填充因子来指定每个索引页的填满程度。索引页上的空余空间量很重要，
因为当索引页填满时，系统必须花时间拆分它以便为新行腾出空间。
三 索引的维护语句
DBCC DBREINDEX 重建指定数据库中表的一个或多个索引
DBCC INDEXFRAG 整理指定的表或视图的聚集索引和辅助索引碎片
比较
速度 兼容性 日志影响 数据访问影响 额外磁盘空间
DBCC 最快 最好 大,但能通过把 操作过程中数据不 需要大
DBREINDEX 可以重 故障还原模型设 能访问，影响大
建所有 为简单减少日志
有索引
DBCC 慢 但可 必须分 小 数据未被锁定 需要小
INDEXDEFRAG 随时终 别指定
止执行
drop index 中等 必须分 大,但能通过把 仅在操作执行时 中等，操作在
create index 别指定 故障还原模型设 锁定数据 tempdb中进行
为简单减少日志
四 查看索引的方法
sp_indexes 返回指定远程表的索引信息
INDEXKEY_PROPERTY 返回有关索引键的信息
sysindexes系统表 数据库中的每个索引和表在表中各占一行，该表存储在每个数据库中
五 可以通过执行计划
查看sql语句执行时是否建立在索引之上
比如
CREATE TABLE Test
(Field_1 int NOT NULL,
Field_2 int CONSTRAINT PK_Test
PRIMARY KEY CLUSTERED (Field_1))
CREATE index IX_Test ON Test (Field_2)
1 SELECT * FROM Test WHERE Field_2 =408
执行计划可以看出使用了IX_Test索引
2 SELECT * FROM Test WHERE Field_1 =1
执行计划可以看出使用了PK_Test
3 但如果是SELECT * FROM Test with (index(IX_Test)) WHERE Field_1 =1
则指定使用索引
六 索引的具体使用 (转贴)
1） 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
2) 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,>,>=,<,<=等等来对列进行操作的列上。
select * from sales where ord_date between ’5/1/93’ and ’6/1/93’
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
3) 一个表列如果设为主键(primary key),它会自动生成一个聚簇索引
这时不能直接使用Drop index Table1.Tableindex1语句
必须删除主键约束，用语句:alter table table1 drop constraint 约束名(如pk_xxx)
最后补充
全文索引请参考
[url]http://expert.csdn.net/Expert/topic/1594/1594455.xml?temp=.1432154[/url]
可以利用索引快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一个或多个列的值进行排序的结构。
索引提供指针以指向存储在表中指定列的数据值，然后根据指定的排序次序排列这些指针。
数据库使用索引的方式与使用书的目录很相似：通过搜索索引找到特定的值，
然后跟随指针到达包含该值的行
二 索引的两种类型：
聚集索引=簇集索引
聚集索引基于数据行的键值在表内排序和存储这些数据行。由于数据行按基于聚集索引键的排序次序存储，
因此聚集索引对查找行很有效。每个表只能有一个聚集索引，因为数据行本身只能按一个顺序存储。
数据行本身构成聚集索引的最低级别。
只有当表包含聚集索引时，表内的数据行才按排序次序存储。如果表没有聚集索引，
则其数据行按堆集方式存储。
聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后，
便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。例如，如果应用程序执行的一个查询经常检索某一日期范围
内的记录，则使用聚集索引可以迅速找到包含开始日期的行，然后检索表中所有相邻的行，
直到到达结束日期。这样有助于提高此类查询的性能。同样，如果对从表中检索的数据进行排序时
经常要用到某一列，则可以将该表在该列上聚集（物理排序），避免每次查询该列时都进行排序，
从而节省成本
非聚集索引
非聚集索引具有完全独立于数据行的结构。非聚集索引的最低行包含非聚集索引的键值，
并且每个键值项都有指针指向包含该键值的数据行。数据行不按基于非聚集键的次序存储。
在非聚集索引内，从索引行指向数据行的指针称为行定位器。
行定位器的结构取决于数据页的存储方式是堆集还是聚集。对于堆集，行定位器是指向行的指针。
对于有聚集索引的表，行定位器是聚集索引键。
只有在表上创建了聚集索引时，表内的行才按特定的顺序存储。这些行就基于聚集索引键按顺序存储。
如果一个表只有非聚集索引，它的数据行将按无序的堆集方式存储
非聚集索引可以建多个,两者都能改善查询性能
非聚集索引与聚集索引一样有 B 树结构，但是有两个重大差别：
数据行不按非聚集索引键的顺序排序和存储。
非聚集索引的叶层不包含数据页。
相反，叶节点包含索引行。每个索引行包含非聚集键值以及一个或多个行定位器，
这些行定位器指向有该键值的数据行（如果索引不唯一，则可能是多行）。
非聚集索引可以在有聚集索引的表、堆集或索引视图上定义
另外
唯一索引
唯一索引可以确保索引列不包含重复的值。在多列唯一索引的情况下，该索引可以确保索引列中每个值组
合都是唯一的。唯一索引既是索引也是约束。
复合索引
索引项是多个的就叫组合索引，也叫复合索引。复合索引使用时需要注意索引项的次序。
二 索引的创建
有两种方法可以在 SQL Server 内定义索引: CREATE INDEX 语句和CREATE TABLE 语句
CREATE TABLE支持在创建索引时使用下列约束：
PRIMARY KEY 创建唯一索引来强制执行主键
UNIQUE 创建唯一索引
CLUSTERED 创建聚集索引
NONCLUSTERED 创建非聚集索引
注: 1 定义索引时，可以指定每列的数据是按升序还是降序存储。如果不指定，则默认为升序
2 支持在计算列上创建索引
3 为索引指定填充因子
可标识填充因子来指定每个索引页的填满程度。索引页上的空余空间量很重要，
因为当索引页填满时，系统必须花时间拆分它以便为新行腾出空间。
三 索引的维护语句
DBCC DBREINDEX 重建指定数据库中表的一个或多个索引
DBCC INDEXFRAG 整理指定的表或视图的聚集索引和辅助索引碎片
比较
速度 兼容性 日志影响 数据访问影响 额外磁盘空间
DBCC 最快 最好 大,但能通过把 操作过程中数据不 需要大
DBREINDEX 可以重 故障还原模型设 能访问，影响大
建所有 为简单减少日志
有索引
DBCC 慢 但可 必须分 小 数据未被锁定 需要小
INDEXDEFRAG 随时终 别指定
止执行
drop index 中等 必须分 大,但能通过把 仅在操作执行时 中等，操作在
create index 别指定 故障还原模型设 锁定数据 tempdb中进行
为简单减少日志
四 查看索引的方法
sp_indexes 返回指定远程表的索引信息
INDEXKEY_PROPERTY 返回有关索引键的信息
sysindexes系统表 数据库中的每个索引和表在表中各占一行，该表存储在每个数据库中
五 可以通过执行计划
查看sql语句执行时是否建立在索引之上
比如
CREATE TABLE Test
(Field_1 int NOT NULL,
Field_2 int CONSTRAINT PK_Test
PRIMARY KEY CLUSTERED (Field_1))
CREATE index IX_Test ON Test (Field_2)
1 SELECT * FROM Test WHERE Field_2 =408
执行计划可以看出使用了IX_Test索引
2 SELECT * FROM Test WHERE Field_1 =1
执行计划可以看出使用了PK_Test
3 但如果是SELECT * FROM Test with (index(IX_Test)) WHERE Field_1 =1
则指定使用索引
六 索引的具体使用 (转贴)
1） 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
2) 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,>,>=,<,<=等等来对列进行操作的列上。
select * from sales where ord_date between ’5/1/93’ and ’6/1/93’
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
3) 一个表列如果设为主键(primary key),它会自动生成一个聚簇索引
这时不能直接使用Drop index Table1.Tableindex1语句
必须删除主键约束，用语句:alter table table1 drop constraint 约束名(如pk_xxx)
最后补充
全文索引请参考
[url]http://expert.csdn.net/Expert/topic/1594/1594455.xml?temp=.1432154[/url]
