SQL SERVER索引操作数据库
索引操作
数据库中的索引与书籍中的索引类似，在一本书中，利用索引可以快速查找所需信息，无须阅读整本书。在数据库中，索引使数据库程序无须对整个表进行扫描，就可以在其中找到所需数据。书中的索引是一个词语列表，其中注明了各个词的页码。而数据库中的索引是某个表中一列或者若干列值的集合，和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。当SQL Eerver进行数据查询时，查询优化器会自动计算现有的几种执行查询方案中，哪种方案的开销最小，速度最快，然后SQL Server会按照该方案来查询。它可以扫描整个表格以搜索查询结果，如果有索引存在，它就可以通过索引快速的找到查询的结果。扫描整个表格是从存储表格的起始地址开始，依次比较记录，直到找到位置。而通过索引来查找，因为索引是有序排列的，所以，可以通过高效的有序查找算法（如折半查找等）找到索引项，再根据索引项记录的物理地址，找到查询结果的存储位置。使用索引可以大大提高系统的性能，其具体表现在：
(1)通过创建唯一索引，可以保证数据记录的唯一性。
(2)可以大大加快数据检索速度。
(3)可以加速表与表之间的连接，这一点在实现数据的参照完整性方面有特别的意义。
(4)在使用ORDER BY和GROUP BY子句进行检索数据时，可以显著减少查询中分组和排列的时间。
(5)使用索引可以在检索数据的过程中使用优化隐藏器，提高系统性能。
但是，索引带来的查找效率提高也是有代价的，因为索引也要占用存储空间，而且为了维护索引的有效性，当往表格中插入新的数据或者更新数据时，数据库还要执行额外的操作来维护索引。所以，过多的索引不一定能提高数据库的性能，必须科学地设计索引，才能带来数据库性能的提高。
索引采用B树结构。索引包含一个条目，该条目有来自表中每一行的一个或多个列（搜索关键字）。B树按搜索关键字排序，可以在搜索关键字的任何子词条集合上进行高效搜索。例如，对于一个A，B，C列上的索引，可以在A以及A，B和A，B，C上对其进行高效搜索。
在SQL Server的数据库中按照存储结构的不同可以将索引分为两类：聚集索引和非聚集索引。
聚集索引对表在物理数据页中的数据按列进行排序，然后再重新存储到磁盘上，即聚集索引与数据是混为一体的，它的叶节点中存储的是实际数据。由于聚集索引将表的所有数据完全重新排列，它所需要的空间也就特别大，大概相当于表中数据所占空间的120%。表的数据行只能以一种排序方式存储在磁盘上，所以一个表只能�
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纵表结构:
fname ftype fvalue
小乔 zaocan 10
小乔 zhongcan 20
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转换后的表结构:
fname zaocan_value zhongcan_value wancan_value
小乔 10 20 5
纵表转横表SQL示例:
select Fname, sum(case ......
在介绍GROUP BY 和 HAVING 子句前，我们必需先讲讲sql语言中一种特殊的函数：聚合函数，例如SUM, COUNT, MAX, AVG等。这些函数和其它函数的根本区别就是它们一般作用在多条记录上。
SELECT SUM(population) from bbc
这里的SUM作用在所有返回记录的population字段上，结果就是该查� ......
这些函数在系统函数可以找到。下面是我练习时写的代码，包含了常用的字符串操作函数
/*********************************
常用字符串函数:sql中没有数组这一说
*********************************/
--int charindex('要找的字符串','源字符串',开始位置)，获取字符串中指定字符串的位置
declare @str varchar(50)
set ......
基本上就是这些步骤：
下载你要连接的数据库的JDBC驱动程序（driver）。通常都是一个jar文件，复制到你的project里面，确保识别这个库就可以了。
加载驱动， 不同的数据库需要不同 JDBC driver。
连接数据库，不同的数据库同样需要不同的JDBC URL。
下面给出连接不同数据库的例子
连接 mini SQL
// Establish a ......
存储过程
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