2.1.1 整表扫描和索引扫描

整表扫描和索引扫描是Sql Server数据库检索到数据的唯一的两种方式。除此之外，没有第三种方式供Sql Server检索到数据。

整表扫描

最直接的检索方式， Sql Server进行表扫描时，会从表头开始扫描，直到整个表结束。 当找到符合条件的记录，便把该记录存在结果集中。对于小数据量的表，这是一种很快捷的方式。如果没有为表创建索引，那么Sql server便按这种方式检索数据。

索引扫描

如果为表创建了索引，在进行检索前，Sql Server优化器会根据查询条件，从可用的索引中选择最优化的索引。检索时，便会遍历B树，当找到符合条件的记录，便把该记录存在结果集中。因此，检索大数据量的表，使用索引相对于整表扫描会显著地提高性能。

2.1.2 B-Tree

2.2.3 聚集索引

叶子节点存放的是实际的数据。索引的入口点存放在master- sys.indexes中。

2.2.4 非聚集索引

2．4．1 堆上的非聚集索引（Non-clustered index on heap）

与聚集索引很类似。不同处在：叶子节点存放的不是实际数据，而是指向实际数据的指针。检索速度非常接近于聚集索引，比起聚集索引，实际上只是多一步由根据指针检索到实际数据的过程。

2．4．2 聚集表上的非聚集索引

3． 管理索引

3．1 创建

CREATE [UNIQUE] [CLUSTERED|NONCLUSTERED]
INDEX index name ON table or view name 
( column name [ASC|DESC] [,...n])
INCLUDE ( column name [, ...n])
[WITH
[PAD_INDEX = { ON | OFF }]
[[,] FILLFACTOR = fillfactor ]
[[,] IGNORE_DUP_KEY = { ON | OFF }]
[[,] DROP_EXISTING = { ON | OFF }]
[[,] STATISTICS_NORECOMPUTE = { ON | OFF }]
[[,] SORT_IN_TEMPDB = { ON | OFF }]
[[,] ONLINE = { ON | OFF }
[[,] ALLOW_ROW_LOCKS = { ON | OFF }
[[,] ALLOW_PAGE_LOCKS = { ON | OFF }
[[,] MAXDOP = maximum degree of parallelism 
]
[ON { filegroup | partition scheme name | DEFAULT }]

3．2 修改

ALTER INDEX { name of index | ALL }
ON table or view name 
{ REBUILD
[ [ WITH (
[ PAD_INDEX = { ON | OFF } ]
| [[,] FILLFACTOR = fillfactor 
| [[,] SORT_IN_TEMPDB = { ON | OFF } ]
| [[,] IGNORE_DUP_KEY = { ON | OFF } ]
| [[,] STATISTICS_NORECOMPUTE = { ON | OFF } ]
| [[,] ONLINE = { ON | OFF } ]
| [[,] ALLOW_ROW_LOCKS = { ON | OFF } ]
| [[,] ALLOW_PAGE_LOCKS = { ON | OFF } ]
| [[,] MAXDOP = max degree of parallelism 
) ]
| [ PARTITION = partition number 
[ WITH ( partition rebuild index option 
[ ,...n ] ) ] ] ]
| DISABLE
| REORGANIZE
[ PARTITION = partition number ]
[ WITH ( LOB_COMPACTION = { ON | OFF } ) ]
| SET ([ ALLOW_ROW_LOCKS= { ON | OFF } ]
| [[,] ALLOW_PAGE_LOCKS = { ON | OFF } ]
| [[,] IGNORE_DUP_KEY = { ON | OFF } ]
| [[,] STATISTICS_NORECOMPUTE = { ON | OFF } ]
)
} [ ; ]

3．3 删除

DROP INDEX table name . index name 

4． 使用索引应注意十么

1）聚集索引通常速度优于非聚集索引

2) 建索引时应考虑是否有足够的空间。索引占据空间,平均约1.2倍数据库本身大小。

3) 在经常用于查询或聚合条件的字段上建立聚集索引。这类查询条件包括 between, , ,group by, max,min, count等。

4) 不要在经常作为插入，且插入字段无序的列上建立聚集索引。 插入数据行会涉及分页，rebuild索引会消耗大量时间。参考文末\"一个不恰当使用聚集索引的例子\"。

5) 在值高度的唯一性字段上建立索引。不能在诸如性别的字段上建立索引。

6) 只有作为索引的第一个列包含在查询条件中，该索引才的作用。

打个比方，我们用偏旁+部首来查汉字，那么偏旁首先必须包括在查询条件中，只有先定位偏旁，再结合部首，才能发挥偏旁+部首来检索的快速功效。

7) 删除一直不用的索引。特别是对于删除和修改比较频繁的数据表，必须考虑如何精华索引。