SQL Server 索引结构及其使用
一、深入浅出理解索引结构
实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的sql server提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别：
其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母“a”开头并以“z”结尾的，那么“安”字就自然地排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。
如果您认识某个字，您可以快速地从自动中查到这个字。但您也可能会遇到您不认识的字，不知道它的发音，这时候，您就不能按照刚才的方法找到您要查的字，而需要去根据“偏旁部首”查到您要找的字，然后根据这个字后的页码直接翻到某页来找到您要找的字。但您结合“部首目录”和“检字表”而查到的字的排序并不是真正的正文的排序方法，比如您查“张”字，我们可以看到在查部首之后的检字表中“张”的页码是672页，检字表中“张”的上面是“驰”字，但页码却是63页，“张”的下面是“弩”字，页面是390页。很显然，这些字并不是真正的分别位于“张”字的上下方，现在您看到的连续的“驰、张、弩”三字实际上就是他们在非聚集索引中的排序，是字典正文中的字在非聚集索引中的映射。我们可以通过这种方式来找到您所需要的字，但它需要两个过程，先找到目录中的结果，然后再翻到您所需要的页码。我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。
通过以上例子，我们可以理解到什么是“聚集索引”和“非聚集索引”。进一步引申一下，我们可以很容易的理解�
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转自：http://jianghaifeng.blogchina.com/3841741.html
SQL结构化查询字符串的改写，是实现数据库查询性能提升的最现实、最有效的手段，有时甚至是唯一的手段，比如在不允许大幅度修改现有数据库结构的情况下。
通过优化SQL语句提高查询性能的关键是：
根据实际需求情况，建立合适的索引；
&# ......
返回 Variant (Long) 的值，表示两个指定日期间的时间间隔数目。
语法
DateDiff(interval, date1, date2[, firstdayofweek[, firstweekofyear]])
DateDiff 函数语法中有下列命名参数：
部分 描述
interval 必要。字符串表达式，表示用来计算date1 和 date2 的时间差的时间间隔
Date1 ......
方法一：
DB1 tb1
DB2 tb2
选择DB1 到表的列表那里
选择tb1表 右键 所有任务 数据导出
下一步 选择你要导出的数据库DB1 下一步 选择你要导入的数据库DB2
下一步 选择你要导的表（前面画勾）tb1， 后面对应的是新数据库的表名tb2（默认是相同表名，可修改） 下一步 完了 ......
存储过程中常用到的SQL事务处理语句格式可能会有如下几种:
第一种:
set xact_abort on
begin tran
insert ...
update ...
......
成员名称说明
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Int64。64 位的有符号整数。
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Char
String。非 Unicode 字符的固定长度流，范围在 1 ......
