一、索引的概念
索引就是加快检索表中数据的方法。数据库的索引类似于书籍的索引。在书籍中，索引允许用户不必翻阅完整个书就能迅速地找到所需要的信息。在数据库中，索引也允许数据库程序迅速地找到表中的数据，而不必扫描整个数据库。
二、索引的特点
1.索引可以加快数据库的检索速度
2.索引降低了数据库插入、修改、删除等维护任务的速度
3.索引创建在表上，不能创建在视图上
4.索引既可以直接创建，也可以间接创建
5.可以在优化隐藏中，使用索引
6.使用查询处理器执行SQL语句，在一个表上，一次只能使用一个索引
7.其他
三、索引的优点
1.创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性
2.大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因
3.加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
4.在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
5.通过使用索引，可以在查询的过程中使用优化隐藏器，提高系统的性能。
四、索引的缺点
1.创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加
2.索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大
3.当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，降低了数据的维护速度
五、索引分类
1.直接创建索引和间接创建索引
直接创建索引： CREATE INDEX mycolumn_index ON mytable (myclumn)
间接创建索引：定义主键约束或者唯一性键约束，可以间接创建索引
2.普通索引和唯一性索引
普通索引：CREATE INDEX mycolumn_index ON mytable (myclumn)
唯一性索引：保证在索引列中的全部数据是唯一的，对聚簇索引和非聚簇索引都可以使用
CREATE UNIQUE COUSTERED INDEX myclumn_cindex ON mytable(mycolumn)
3.单个索引和复合索引
单个索引：即非复合索引
复合索引：又叫组合索引，在索引建立语句中同时包含多个字段名，最多16个字段
CREATE INDEX name_index ON username(firstname,lastname)
4.聚簇索引和非聚簇索引(聚集索引，群集索引)
聚簇索引：物理索引，与基表的物理顺序相同，数据值的顺序总是按照顺序排列
CREATE CLUSTERED INDEX mycolumn_cindex ON mytable(mycolumn) WITH
ALLOW_DUP_ROW(允许有重复记录的聚簇索引)
非聚簇索引：CREATE UNCLUSTERED INDEX mycolumn_cindex ON mytable(mycolumn)
六、索引的使用
1.当字段数据更新频率较低，查询使用频率较高并且存在大量重复值是建议使用聚簇索引
2.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引
3.复合索引的前导列一定好控制好，否则无法起到索引的效果。如果查询时前导列不在查询条件中则该复合索引不会被使用。前导列一定是使用最频繁的列
4.多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的表；内外表的选择可由公式：外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定，乘积最小为最佳方案
5.where子句中对列的任何操作结果都是在sql运行时逐列计算得到的，因此它不得不进行表搜索，而没有使用该列上面的索引；如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被sql优化器优化，使用索引，避免表搜索(例：select * from record where substring(card_no,1,4)=’5378’
&& select * from record where card_no like ’5378%’)任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边
6.where条件中的’in’在逻辑上相当于’or’，所以语法分析器会将in ('0','1')转化为column='0' or column='1'来执行。我们期望它会根据每个or子句分别查找，再将结果相加，这样可以利用column上的索引；但实际上它却采用了"or策略"，即先取出满足每个or子句的行，存入临时数据库的工作表中，再建立唯一索引以去掉重复行，最后从这个临时表中计算结果。因此，实际过程没有利用column上索引，并且完成时间还要受tempdb数据库性能的影响。in、or子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开；拆开的子句中应该包含索引
7.要善于使用存储过程，它使sql变得更加灵活和高效