用SQL建立索引
假设你想找书中的某一个句子。你可以一页一页地逐页搜索，但这会花很多时间。而通过使用索引，你可以很快地找到你要搜索的主题。
表的索引与附在一本书后面的索引非常相似。它可以极大地提高查询的速度。对一个较大的表来说，通过加索引，一个通常要花费几个小时来完成的查询只要几分钟就可以完成。因此没有理由对需要频繁查询的表增加索引。
注意：
当你的内存容量或硬盘空间不足时，也许你不想给一个表增加索引。对于包含索引的数据库，SQL Sever需要一个可观的额外空间。例如，要建立一个聚簇索引，需要大约1.2倍于数据大小的空间。要看一看一个表的索引在数据库中所占的空间大小，你可以使用系统存储过程sp_spaceused，对象名指定为被索引的表名。
聚簇索引和非聚簇索引
假设你已经书的索引找到了一个句子所在的页码。一旦已经知道了页码后，你很可能漫无目的翻寻这本书，直至找到正确的页码。通过随机的翻寻，你最终可以到达正确的页码。但是，有一种找到页码的更有效的方法。
首先，把书翻到大概一半的地方，如果要找的页码比半本书处的页码小，就书翻到四分之一处，否则，就把书翻到四分之三的地方。通过这种方法，你可以继续把书分成更小的部分，直至找到正确的页码附近。这是找到书页的非常有效的一种方法。
SQL Sever的表索引以类似的方式工作。一个表索引由一组页组成，这些页构成了一个树形结构。根页通过指向另外两个页，把一个表的记录从逻辑上分成和两个部分。而根页所指向的两个页又分别把记录分割成更小的部分。每个页都把记录分成更小的分割，直至到达叶级页。
索引有两种类型：聚簇索引和非聚簇索引。在聚簇索引中，索引树的叶级页包含实际的数据：记录的索引顺序与物理顺序相同。在非聚簇索引中，叶级页指向表中的记录：记录的物理顺序与逻辑顺序没有必然的联系。
聚簇索引非常象目录表，目录表的顺序与实际的页码顺序是一致的。非聚簇索引则更象书的标准索引表，索引表中的顺序通常与实际的页码顺序是不一致的。一本书也许有多个索引。例如，它也许同时有主题索引和作者索引。同样，一个表可以有多个非聚簇索引。
通常情况下，你使用的是聚簇索引，但是你应该对两种类型索引的优缺点都有所理解。
每个表只能有一个聚簇索引，因为一个表中的记录只能以一种物理顺序存放。通常你要对一个表按照标识字段建立聚簇索引。但是，你也可以对其它类型的字段建立聚簇索引，如�
相关文档：
Use equality first.
使用等连接
Use range operators only where equality does not apply.
只有在等连接不可用的情况下事由区间连接
Avoid use of negatives in the form of !=
or NOT.
避免使用 ！= 或者 not
Avoid LIKE pattern matching.
避免使用 LIKE匹配
Try to retrieve specific rows and in small n ......
创建雇员表：
create table emp(deptno number(10),ename varchar2(100),sal number(10,2))；
插入数据
begin
insert into emp values('10','KING',5000);
insert into emp values('10','CLARK',2450);
insert into emp values('10','MILLER',1300);
insert into emp values('20','SCOTT',3000);
insert into emp v ......
1.查询的模糊匹配
尽量避免在一个复杂查询里面使用 LIKE '%parm1%'—— 红色标识位置的百分号会导致相关列的索引无法使用，最好不要用.
解决办法:
其实只需要对该脚本略做改进，查询速度便会提高近百倍。改进方法如下：
a、修改前台程序——把查询条件的供应商名称一栏由原来的文本输入改为下拉列� ......
文本 nvarchar(n)
备注 ntext
数字(长整型) int
数字(整型) smallint
数字(单精度) real
数字(双精度) float
数字(字节) tinyint
货币 money
日期 smalldatetime
布尔 bit
附：转换成SQL的脚本。
ALTER TABLE tb ALTER COLUMN aa Byte 数字[字节]
ALTER TABLE tb ALTER COLUMN aa Long 数字[长整型]
ALTER T ......
