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索引是：数据库中的索引类似于一本书的目录，在一本书中使用目录可以快速找到你想要的信息，而不需要读完全书。在数据库中，数据库程序使用索引可以重啊到表中的数据，而不必扫描整个表。书中的目录是一个字词以及各字词所在的页码列表，数据库中的索引是表中的值以及各值存储位置的列表。
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索引的用途：我们对数据查询及处理速度已成为衡量应用系统成败的标准，而采用索引来加快数据处理速度通常是最普遍采用的优化方法。
索引的利弊：查询执行的大部分开销是I/O，使用索引提高性能的一个主要目标是避免全表扫描，因为全表扫描需要从磁盘上读取表的每一个数据页，如果有索引指向数据值，则查询只需要读少数次的磁盘就行啦。所以合理的使用索引能加速数据的查询。但是索引并不总是提高系统的性能，带索引的表需要在数据库中占用更多的存储空间，同样用来增删数据的命令运行时间以及维护索引所需的处理时间会更长。所以要合理使用索引，及时更新去除次优索引。
能使用常规索引的情况，应避免使用全文索引（Full Text search），因为全文索引不会自动更新索引字段，后期维护成本高，并且占用磁盘空间大
参考链接： How can I create index on nvarchar(max) datatype in sql?
1、创建全文 索引目录(Create full text catalogue)
2、创建全文索引字段
SQL
SERVER中索引类型包括的三种类型分别是
唯一索引(UNIQUE)，聚集索引(CLUSTERED）
，非聚集索引(NONCLUSTERED）。
主键与唯一索引的区别
主键是一种约束，唯一索引是一种索引，两者在本质上是不同的。
主键创建后一定包含一个唯一性索引，唯一性索引并不一定就是主键。
唯一性索引列允许空值，而主键列不允许为空值。
主键列在创建时，已经默认为空值
+
唯一索引了。
主键可以被其他表引用为外键，而唯一索引不能。
一个表最多只能创建一个主键，但可以创建多个唯一索引。
主键更适合那些不容易更改的唯一标识，如自动递增列、身份证号等。
在
RBO
模式下，主键的执行计划优先级要高于唯一索引。
两者可以提高查询的速度。
一、索引设计注意事项
（1）、检查WHERE条件和连接条件
当一条SQL语句提交时，查询优化器会根据表的信息查询最优的访问机制
1、优化器首先识别WHERE子句与连接条件中包含的列
2、优化器检索这些列上的索引
3、优化器通过从索引上的维护统计来确定子句的选择性以及评估索引的有效性
4、优化器根据前面几个步骤的信息，选择估计开销最低的方式
[sql] view plain copy
DBCC FREEPROCCACHE
SET STATISTICS IO ON
SET STATISTICS TIME ON
SELECT p.ProductID,p.Name,p.StandardCost,p.Weight,p.Color,p.ProductNumber
FROM Production.Product AS p
WHERE p.ProductID=871
表 'Product'。扫描计数 0，逻辑读取 2 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
这里采用的数据库是微软提供的示例数据库AdventureWorks2008。
WHERE条件里面有ProductID，该字段上面有一个聚簇索引(主键)，根据优化器的选择，最终选择该索引
[sql] view plain copy
DBCC FREEPROCCACHE
SET STATISTICS IO ON
SET STATISTICS TIME ON
SELECT pm.Name,p.ProductID,p.Name,p.StandardCost,p.Weight,p.Color,p.ProductNumber
FROM Production.Product AS p
INNER JOIN Production.ProductModel AS pm ON pm.ProductModelID=p.ProductModelID
WHERE p.ProductID=871
表 'ProductModel'。扫描计数 0，逻辑读取 2 次，物理读取 2 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
表 'Product'。扫描计数 0，逻辑读取 2 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
ProductModelID是ProductModel的主键，也是Product的外键 ，ProductID是Product的主键，查看执行计划从上到下，从右到左。
首先根据ProductID=871查找Product表，这里使用聚簇索引没有问题。
第二部就是ProductModel表，这里根据连接条件来，发现也有可用的聚簇索引，所以上图使用了两个聚簇索引。
（2）、使用窄索引
在实际中，一般使用整形列来作为索引列，像VARCHAR、NVARCHAR等可能会很大，一般不用来作为索引列。
窄索引可以在8KB的索引页面容纳更多的行，这样有许多好处
A、减少IO数量（读取更少的8KB页面）
B、是数据库缓存更有效，SQL Server可以缓存更少的索引页面，从而减少内存中索引页面的逻辑读
C、减少数据库存储空间
创建索引：
（1）在SQL Server Management Studio中，选择并右击要创建索引的表，从弹出菜单中选择“设计”，打开表设计器。右键单击表设计器，从弹出菜单中选择“索引/键”命令，打开“索引/键”对话框。对话框中列出了已经存在的索引，如下图所示。
（2）单击“添加”按钮。在“选定的主/唯一键或索引”框显示系统分配给新索引的名称。
（3）在“列”属性下选择要创建索引的列。可以选择多达16列。为获得最佳性能，最好只选择一列或两列。对所选的每一列，可指出索引是按升序还是降序组织列值。
（4）如果要创建唯一索引，则在“是唯一的”属性中选择“是”。
（5）设置完成后，单击“确定”按钮。
（6）当保存表时，索引即创建在数据库中。
使用CREATE INDEX语句创建索引：
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代码:
CREATE[ UNIQUE ] [ CLUSTERED | NONCLUSTERED ] INDEX索引名
ON {表名|视图名} (列名[ ASC | DESC ] [ ,...n ] )
例：
在数据库HrSystem中为表Employees创建基于IDCard列的唯一索引IX_Employees，可以使用以下命令：
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代码:
USE HrSystem
GO
CREATE UNIQUE NONCLUSTERED INDEX [IX_Employees]ONdbo.Employees(IdCard)
GO
例：
为表Employees创建基于列IDCard的唯一、聚集索引IX_Employees1，可以使用以下命令：
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代码:
USE HrSystem
GO
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX [IX_Employees1] ON [dbo].[Employees](IdCard)
GO
需要注意的是，在一个表中只允许存在一个聚集索引。因此，如果表Employees中已经存在一个聚集索引，则执行上面的语句时将会提示下面的错误信息。
消息1902，级别16，状态3，第1行
无法对表'dbo.Employees'创建多个聚集索引。请在创建新聚集索引前删除现有的聚集索引'PK__Employee__263E2DD300551192'。 例：
对表Employees的列Emp_name按照降序创建索引，可以使用以下命令：
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代码:
USE HrSystem
GO
CREATENONCLUSTERED INDEX [IX_Employees2] ON [dbo].[Employees]
(
[Emp_name] DESC
)
GO
在CREATE INDEX语句中使用INCLUDE子句，可以在创建索引时定义包含的非键列，其语法结构如下：
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代码:
CREATENONCLUSTERED INDEX 索引名
ON { 表名| 视图名 } ( 列名 [ ASC | DESC ] [ ,...n ] )
INCLUDE (列名1, 列名2, [,… n])
例： 在表Employees上创建非聚集索引IX_Wage，索引中的键列为Wage，非键列为Emp_name、Sex和Title，具体语句如下：
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代码:
USEHrSystem
GO
CREATENONCLUSTERED INDEX IX_Wage
ON Employees ( Wage )
INCLUDE (Emp_name, Sex, Title)
GO
例： 在创建索引IX_Wage后，当表Employees中的数据量比较大时，执行下面的SELECT语句将会明显地改进查询效率。
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代码:
USEHrSystem
GO
SELECTEmp_name, Sex, Title, Wage
FROMEmployees
WHEREWage BETWEEN 1000 AND 3000
GO
普通索引的结构主要以B+树和哈希索引为主，用于实现对字段中数据的精确查找，比如查找某个字段值等于给定值的记录，A=10这种查询，因此适合数值型字段和短文本字段。
全文索引是用于检索字段中是否包含或不包含指定的关键字，有点像搜索引擎的功能，其内部的索引结构采用的是与搜索引擎相同的倒排索引结构，其原理是对字段中的文本进行分词，然后为每一个出现的单词记录一个索引项，这个索引项中保存了所有出现过该单词的记录的信息，也就是说在索引中找到这个单词后，就知道哪些记录的字段中包含这个单词了。因此适合用大文本字段的查找。