sql索引怎么用,SQLServer索引结构及其使用（一）
sql索引怎么用,SQLServer索引结构及其使用（一）详细介绍
本文目录一览： SQLServer索引结构及其使用（一）
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：每个表只能有一个聚集索引，因为目录只能按照一种方法进行排序。
二、何时使用聚集索引或非聚集索引
下面的表总结了何时使用聚集索引或非聚集索引（很重要）：
动作描述 使用聚集索引 使用非聚集索引 列经常被分组排序 应 应 返回某范围内的数据 应 不应 一个或极少不同值 不应 不应 小数目的不同值 应 不应 大数目的不同值 不应 应 频繁更新的列 不应 应 外键列 应 应 主键列 应 应 频繁修改索引列 不应 应
事实上，我们可以通过前面聚集索引和非聚集索引的定义的例子来理解上表。如：返回某范围内的数据一项。比如您的某个表有一个时间列，恰好您把聚合索引建立在了该列，这时您查询2004年1月1日至2004年10月1日之间的全部数据时，这个速度就将是很快的，因为您的这本字典正文是按日期进行排序的，聚类索引只需要找到要检索的所有数据中的开头和结尾数据即可；而不像非聚集索引，必须先查到目录中查到每一项数据对应的页码，然后再根据页码查到具体内容。
三、结合实际，谈索引使用的误区
理论的目的是应用。虽然我们刚才列出了何时应使用聚集索引或非聚集索引，但在实践中以上规则却很容易被忽视或不能根据实际情况进行综合分析。下面我们将根据在实践中遇到的实际问题来谈一下索引使用的误区，以便于大家掌握索引建立的方法。
1、主键就是聚集索引
这种想法笔者认为是极端错误的，是对聚集索引的一种浪费。虽然SQL SERVER默认是在主键上建立聚集索引的。
通常，我们会在每个表中都建立一个ID列，以区分每条数据，并且这个ID列是自动增大的，步长一般为1。我们的这个办公自动化的实例中的列Gid就是如此。此时，如果我们将这个列设为主键，SQL SERVER会将此列默认为聚集索引。这样做有好处，就是可以让您的数据在数据库中按照ID进行物理排序，但笔者认为这样做意义不大。
显而易见，聚集索引的优势是很明显的，而每个表中只能有一个聚集索引的规则，这使得聚集索引变得更加珍贵。
从我们前面谈到的聚集索引的定义我们可以看出，使用聚集索引的好处就是能够根据查询要求，迅速缩小查询范围，避免全表扫描。在实际应用中，因为ID号是自动生成的，我们并不知道每条记录的ID号，所以我们很难在实践中用ID号来进行查询。这就使让ID号这个主键作为聚集索引成为一种资源浪费。其次，让每个ID号都不同的字段作为聚集索引也不符合“大数目的不同值情况下不应建立聚合索引”规则；当然，这种情况只是针对用户经常修改记录内容，特别是索引项的时候会负作用，但对于查询速度并没有影响。
在办公自动化系统中，无论是系统首页显示的需要用户签收的文件、会议还是用户进行文件查询等任何情况下进行数据查询都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。
通常，办公自动化的首页会显示每个用户尚未签收的文件或会议。虽然我们的where语句可以仅仅限制当前用户尚未签收的情况，但如果您的系统已建立了很长时间，并且数据量很大，那么，每次每个用户打开首页的时候都进行一次全表扫描，这样做意义是不大的，绝大多数的用户1个月前的文件都已经浏览过了，这样做只能徒增数据库的开销而已。事实上，我们完全可以让用户打开系统首页时，数据库仅仅查询这个用户近3个月来未阅览的文件，通过“日期”这个字段来限制表扫描，提高查询速度。如果您的办公自动化系统已经建立的2年，那么您的首页显示速度理论上将是原来速度8倍，甚至更快。
在这里之所以提到“理论上”三字，是因为如果您的聚集索引还是盲目地建在ID这个主键上时，您的查询速度是没有这么高的，即使您在“日期”这个字段上建立的索引（非聚合索引）。下面我们就来看一下在1000万条数据量的情况下各种查询的速度表现（3个月内的数据为25万条）：
（1）仅在主键上建立聚集索引，并且不划分时间段：
Select gid,fariqi,neibuyonghu,title from tgongwen
用时：128470毫秒（即：128秒）
（2）在主键上建立聚集索引，在fariq上建立非聚集索引：
select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())
用时：53763毫秒（54秒）
（3）将聚合索引建立在日期列（fariqi）上：
select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())
用时：2423毫秒（2秒）
虽然每条语句提取出来的都是25万条数据，各种情况的差异却是巨大的，特别是将聚集索引建立在日期列时的差异。事实上，如果您的数据库真的有1000万容量的话，把主键建立在ID列上，就像以上的第1、2种情况，在网页上的表现就是超时，根本就无法显示。这也是我摒弃ID列作为聚集索引的一个最重要的因素。得出以上速度的方法是：在各个select语句前加：
declare @d datetime
set @d=getdate()
并在select语句后加：
select [语句执行花费时间(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())
2、只要建立索引就能显著提高查询速度
事实上，我们可以发现上面的例子中，第2、3条语句完全相同，且建立索引的字段也相同；不同的仅是前者在fariqi字段上建立的是非聚合索引，后者在此字段上建立的是聚合索引，但查询速度却有着天壤之别。所以，并非是在任何字段上简单地建立索引就能提高查询速度。
从建表的语句中，我们可以看到这个有着1000万数据的表中fariqi字段有5003个不同记录。在此字段上建立聚合索引是再合适不过了。在现实中，我们每天都会发几个文件，这几个文件的发文日期就相同，这完全符合建立聚集索引要求的：“既不能绝大多数都相同，又不能只有极少数相同”的规则。由此看来，我们建立“适当”的聚合索引对于我们提高查询速度是非常重要的。
3、把所有需要提高查询速度的字段都加进聚集索引，以提高查询速度
上面已经谈到：在进行数据查询时都离不开字段的是“日期”还有用户本身的“用户名”。既然这两个字段都是如此的重要，我们可以把他们合并起来，建立一个复合索引（compound index）。
很多人认为只要把任何字段加进聚集索引，就能提高查询速度，也有人感到迷惑：如果把复合的聚集索引字段分开查询，那么查询速度会减慢吗？带着这个问题，我们来看一下以下的查询速度（结果集都是25万条数据）：（日期列fariqi首先排在复合聚集索引的起始列，用户名neibuyonghu排在后列）：
（1）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where fariqi>''2004-5-5''
查询速度：2513毫秒
（2）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
where fariqi>''2004-5-5'' and neibuyonghu=''办公室''
查询速度：2516毫秒
（3）select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen where neibuyonghu=''办公室''
查询速度：60280毫秒
从以上试验中，我们可以看到如果仅用聚集索引的起始列作为查询条件和同时用到复合聚集索引的全部列的查询速度是几乎一样的，甚至比用上全部的复合索引列还要略快（在查询结果集数目一样的情况下）；而如果仅用复合聚集索引的非起始列作为查询条件的话，这个索引是不起任何作用的。当然，语句1、2的查询速度一样是因为查询的条目数一样，如果复合索引的所有列都用上，而且查询结果少的话，这样就会形成“索引覆盖”，因而性能可以达到。同时，请记住：无论您是否经常使用聚合索引的其他列，但其前导列一定要是使用最频繁的列。
四、其他书上没有的索引使用经验总结
1、用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快
下面是实例语句：（都是提取25万条数据）
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=''2004-9-16''
使用时间：3326毫秒
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where gid<=250000
使用时间：4470毫秒
这里，用聚合索引比用不是聚合索引的主键速度快了近1/4。
2、用聚合索引比用一般的主键作order by时速度快，特别是在小数据量情况下
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by fariqi
用时：12936
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen order by gid
用时：18843
这里，用聚合索引比用一般的主键作order by时，速度快了3/10。事实上，如果数据量很小的话，用聚集索引作为排序列要比使用非聚集索引速度快得明显的多；而数据量如果很大的话，如10万以上，则二者的速度差别不明显。
3、使用聚合索引内的时间段，搜索时间会按数据占整个数据表的百分比成比例减少，而无论聚合索引使用了多少个：
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>''2004-1-1''
用时：6343毫秒（提取100万条）
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi>''2004-6-6''
用时：3170毫秒（提取50万条）
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen where fariqi=''2004-9-16''
用时：3326毫秒（和上句的结果一模一样。如果采集的数量一样，那么用大于号和等于号是一样的）
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen
where fariqi>''2004-1-1'' and fariqi<''2004-6-6''
用时：3280毫秒
4、日期列不会因为有分秒的输入而减慢查询速度
下面的例子中，共有100万条数据，2004年1月1日以后的数据有50万条，但只有两个不同的日期，日期精确到日；之前有数据50万条，有5000个不同的日期，日期精确到秒。
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen
where fariqi>''2004-1-1'' order by fariqi
用时：6390毫秒
select gid,fariqi,neibuyonghu,reader,title from Tgongwen
where fariqi<''2004-1-1'' order by fariqi
用时：6453毫秒
五、其他注意事项
“水可载舟，亦可覆舟”，索引也一样。索引有助于提高检索性能，但过多或不当的索引也会导致系统低效。因为用户在表中每加进一个索引，数据库就要做更多的工作。过多的索引甚至会导致索引碎片。
所以说，我们要建立一个“适当”的索引体系，特别是对聚合索引的创建，更应精益求精，以使您的数据库能得到高性能的发挥。
当然，在实践中，作为一个尽职的数据库管理员，您还要多测试一些方案，找出哪种方案效率、最为有效。
在SQLServer中使用索引的技巧
在SQL Server中 为了查询性能的优化 有时我们就需要对数据表通过建立索引的方式 目的主要是根据查询要求 迅速缩小查询范围 避免全表扫描
索引有两种类型 分别是聚集索引(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)
聚集索引在一个表中只能有一个 默认情况下在主键建立的时候创建 它是规定数据在表中的物理存储顺序 我们也可以取消主键的聚集索引 所以必须考虑数据库可能用到的查询类型以及使用的最为频繁的查询类型 对其最常用的一个字段或者多个字段建立聚集索引或者组合的聚集索引 它就是SQL Server会在物理上按升序(默认)或者降序重排数据列 这样就可以迅速的找到被查询的数据
非聚集索主要是数据存储在一个地方 索引存储在另一个地方 索引带有指针指向数据的存储位置 索引中的项目按索引键值的顺序存储 而表中的信息按另一种顺序存储 可以在一个表格中使用高达 个非聚集的索引 在查询的过程中先对非聚集索引进行搜索 找到数据值在表中的位置 然后从该位置直接检索数据 这使非聚集索引成为精确匹配查询的最佳方法 因为索引包含描述查询所搜索的数据值在表中的精确位置的条目
所以我们在选择创建聚集索引的时候要注意以下几个方面
) 对表建立主键时 就会为主键自动添加了聚集索引 如自动编号字段 而我们没有必要把聚集索引浪费在主键上 除非你只按主键查询 所以会把聚集索引设置在按条件查询频率最高的那个字段或者组合的字段
) 索引的建立要根据实际应用的需求来进行 并非是在任何字段上建立索引就能提高查询速度 聚集索引建立遵循下面几个原则
包含大量非重复值的列
使用下列运算符返回一个范围值的查询 BEEEN > >= < 和 <=
被连续访问的列
返回大型结果集的查询
经常被使用联接或 GROUP BY 子句的查询访问的列;一般来说 这些是外键列 对ORDER BY 或 GROUP BY 子句中指定的列进行索引 可以使 SQL Server 不必对数据进行排序 因为这些行已经排序 这样可以提高查询性能
OLTP 类型的应用程序 这些程序要求进行非常快速的单行查找(一般通过主键) 应在主键上创建聚集索引
举例来说 银行交易日志中对交易日期建立聚合索引 数据物理上按顺序存于数据页上 重复值也排列在一起 因而在范围查找时 可以先找到这个范围的起末点 且只在这个范围内扫描数据页 避免了大范围扫描 提高了查询速度 而如果我们对员工的基本信息表中性别的字段列上建立聚集索引 就完全没有必要 因为内容里只涉及到 男 与 女 两个不同值
) 在聚集索引中按常用的组合字段建立索引 形成复合索引 一般在为表建立多个主键的时候就会产生 如果一个表中的数据在查询时有多个字段总是同时出现则这些字段就可以作为复合索引 这样能形成索引覆盖 提高where语句的查询效率
)索引对查询有一这的优化 但由于改变一个表的内容 将会引起索引的变化 频繁的对数据操作如insert update delete语句将导致系统花费较大的代价进行索引更新 引起整体性能的下降 一般来讲 在对查询性能的要求高于对数据维护性能要求时 应该尽量使用索引 有时在这种操作数据库比较频繁的某些极端情况下 可先删除索引 再对数据库表更新大量数据 最后再重建索引 新建立的索引总是比较好用
索引在使用了长久的时候 就会产生很多的碎片 查询的性能就会受到影响 这时候有两种方法解决 一是利用DBCC INDEXDEFRAG整理索引碎片 还有就是利用DBCC DBREINDEX重建索引
DBCC INDEXDEFRAG 命令是联机操作 所以索引只有在该命令正在运行时才可用 而且可以在不丢失已完成工作的情况下中断该操作 这种方法的缺点是在重新组织数据方面没有聚集索引的除去/重新创建操作有效
重新创建聚集索引将对数据进行重新组织 其结果是使数据页填满 填满程度可以使用 FILLFACTOR 选项进行配置 这种方法的缺点是索引在除去/重新创建周期内为脱机状态 并且操作属原子级 如果中断索引创建 则不会重新创建该索引
我们来看看索引重建使用的方法
语法 DBCC DBREINDEX ( [ TableName [ index_name [ fillfactor ] ] ] )
参数 TableName
是要重建其指定的索引的表名 数据库 所有者和表名必须符合标识符的规则 有关更多信息 请参见使用标识符 如果提供 database 或 owner 部分 则必须使用单引号 ( )
将整个 database owner table_name 括起来 如果只指定 table_name 则不需要单引号
index_name 是要重建的索引名 索引名必须符合标识符的规则 如果未指定 index_name 或指定为 就要对表的所有索引进行重建
fillfactor 是创建索引时每个索引页上要用于存储数据的空间百分比 fillfactor替换起始填充因子以作为索引或任何其它重建的非聚集索引(因为已重建聚集索引)的新默认值 如果 fillfactor 为 DBCC DBREINDEX 在创建索引时将使用指定的起始fillfactor
我们在查询分析器中输入如下的命令
DBCC DBREINDEX ( MyTable )
lishixinzhi/Article/program/SQLServer/201311/22210
SQL创建索引的目的是什么(sql建立索引有什么用)
一、SQL创建索引的目的如下：
1、通过唯一性索引（unique）可确保数据的唯一性；
2、加快数据的检索速度；
3、加快表之间的连接；
4、减少分组和排序时间；
5、使用优化隐藏器提高系统性能。
二、创建SQL索引的语法：
CREATE[UNIQUE][CLUSTERED|]（索引类型）INDEX
<索引名<on<表名<(<列名<[asc|desc][,<列名<[asc|desc]...])。
扩展资料：
索引的类别介绍：
1、唯一索引：
唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。
2、主键索引：
数据库表经常有一列或多列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。
</索引名<on<表名<(<列名<[asc|desc][,<列名<[asc|desc]...])。
sql怎么建立索引？
进入查询窗口后，输入下面的语句：\x0d\x0a\x0d\x0aCREATE INDEX mycolumn_index ON mytable (myclumn)\x0d\x0a\x0d\x0a这个语句建立了一个名为mycolumn_index的索引。你可以给一个索引起任何名字，但你应该在索引名中包含所索引的字段名，这对你将来弄清楚建立该索引的意图是有帮助的。\x0d\x0a\x0d\x0a注意：\x0d\x0a\x0d\x0a在本书中你执行任何SQL语句，都会收到如下的信息：\x0d\x0a\x0d\x0aThis command did not return data,and it did not return any rows\x0d\x0a\x0d\x0a这说明该语句执行成功了。\x0d\x0a\x0d\x0a索引mycolumn_index对表mytable的mycolumn字段进行。这是个非聚簇索引，也是个非唯一索引。（这是一个索引的缺省属性）\x0d\x0a\x0d\x0a如果你需要改变一个索引的类型，你必须删除原来的索引并重建 一个。建立了一个索引后，你可以用下面的SQL语句删除它：\x0d\x0a\x0d\x0aDROP INDEX mytable.mycolumn_index\x0d\x0a\x0d\x0a注意在DROP INDEX 语句中你要包含表的名字。在这个例子中，你删除的索引是mycolumn_index，它是表mytable的索引。\x0d\x0a\x0d\x0a要建立一个聚簇索引，可以使用关键字CLUSTERED。）记住一个表只能有一个聚簇索引。（这里有一个如何对一个表建立聚簇索引的例子：\x0d\x0a\x0d\x0aCREATE CLUSTERED INDEX mycolumn_clust_index ON mytable(mycolumn)\x0d\x0a\x0d\x0a如果表中有重复的记录，当你试图用这个语句建立索引时，会出现错误。但是有重复记录的表也可以建立索引；你只要使用关键字ALLOW_DUP_ROW把这一点告诉SQL Sever即可：\x0d\x0a\x0d\x0aCREATE CLUSTERED INDEX mycolumn_cindex ON mytable(mycolumn)\x0d\x0a\x0d\x0aWITH ALLOW_DUP_ROW\x0d\x0a\x0d\x0a这个语句建立了一个允许重复记录的聚簇索引。你应该尽量避免在一个表中出现重复记录，但是，如果已经出现了，你可以使用这种方法。\x0d\x0a\x0d\x0a要对一个表建立唯一索引，可以使用关键字UNIQUE。对聚簇索引和非聚簇索引都可以使用这个关键字。这里有一个例子：\x0d\x0a\x0d\x0aCREATE UNIQUE COUSTERED INDEX myclumn_cindex ON mytable(mycolumn)\x0d\x0a\x0d\x0a这是你将经常使用的索引建立语句。无论何时，只要可以，你应该尽量对一个对一个表建立唯一聚簇索引来增强查询操作。\x0d\x0a\x0d\x0a最后，要建立一个对多个字段的索引——复合索引——在索引建立语句中同时包含多个字段名。下面的例子对firstname和lastname两个字段建立索引：\x0d\x0a\x0d\x0aCREATE INDEX name_index ON username(firstname,lastname)\x0d\x0a\x0d\x0a这个例子对两个字段建立了单个索引。在一个复合索引中，你最多可以对16个字段进行索引。\x0d\x0a\x0d\x0a用事务管理器建立索引\x0d\x0a\x0d\x0a用事务管理器建立索引比用SQL语句容易的多。使用事务管理器，你可以看到已经建立的索引的列表，并可以通过图形界面选择索引选项。\x0d\x0a\x0d\x0a使用事务管理器你可以用两种方式建立索引：使用Manage Tables窗口或使用Manage Indexes窗口。\x0d\x0a\x0d\x0a要用Manage Tables 窗口建立一个新索引，单击按钮Advanced Options(它看起来象一个前面有一加号的表)。这样就打开了Advanced Options对话框。这个对话框有一部分标名为Primary Key（见图11.1）。\x0d\x0a\x0d\x0a图11。1\x0d\x0a\x0d\x0a要建立一个新索引，从下拉列表中选择你想对之建立索引的字段名。如果你想建立一个对多字段的索引，你可以选择多个字段名。你还可以选择索引是聚簇的还是非聚簇的。在保存表信息后，索引会自动被建立。在Manage Tables窗口中的字段名旁边，会出现一把钥匙。\x0d\x0a\x0d\x0a你已经为你的表建立了“主索引”。主索引必须对不包含空值的字段建立。另外，主索引强制一个字段成为唯一值字段。\x0d\x0a\x0d\x0a要建立没有这些限制的索引，你需要使用Manage Indexes窗口。从菜单中选择Manage|Indexes，打开Manage Indexes 窗口。在Manage Indexes 窗口中，你可以通过下拉框选择表和特定的索引。（见图11.2）。要建立一个新索引，从Index下拉框中选择New Index.，然后就可以选择要对之建立索引的字段。单击按钮Add，把字段加人到索引中。\x0d\x0a\x0d\x0a图11。2\x0d\x0a\x0d\x0a你可以为你的索引选择许多不同的选项。例如，你可以选择该索引是聚簇的还是非聚簇的。你还可以指定该索引为唯一索引。设计好索引后，单击按钮Build，建立该索引。\x0d\x0a\x0d\x0a注意：\x0d\x0a\x0d\x0a唯一索引是指该字段不能有重复的值，而不是只能建立这一个索引。\x0d\x0a\x0d\x0aSQL核心语句\x0d\x0a\x0d\x0a在第十章，你学会了如何用SQL SELECT 语句从一个表中取数据。但是，到现在为止，还没有讨论如何添加，修改或删除表中的数据。在这一节中，你将学习这些内容。\x0d\x0a\x0d\x0a插入数据\x0d\x0a\x0d\x0a向表中添加一个新记录，你要使用SQL INSERT 语句。这里有一个如何使用这种语句的例子：\x0d\x0a\x0d\x0aINSERT mytable (mycolumn) VALUES (‘some data')\x0d\x0a\x0d\x0a这个语句把字符串'some data'插入表mytable的mycolumn字段中。将要被插入数据的字段的名字在第一个括号中指定，实际的数据在第二个括号中给出。\x0d\x0a\x0d\x0aINSERT 语句的完整句法如下：\x0d\x0a\x0d\x0aINSERT [INTO] {table_name|view_name} [(column_list)] {DEFAULT VALUES |\x0d\x0a\x0d\x0aValues_list | select_statement}\x0d\x0a\x0d\x0a如果一个表有多个字段，通过把字段名和字段值用逗号隔开，你可以向所有的字段中插入数据。假设表mytable有三个字段first_column,second_column,和third_column。下面的INSERT语句添加了一条三个字段都有值的完整记录：\x0d\x0a\x0d\x0aINSERT mytable (first_column,second_column,third_column)\x0d\x0a\x0d\x0aVALUES (‘some data','some more data','yet more data')\x0d\x0a\x0d\x0a注意：\x0d\x0a\x0d\x0a你可以使用INSERT语句向文本型字段中插入数据。但是，如果你需要输入很长的字符串，你应该使用WRITETEXT语句。这部分内容对本书来说太高级了，因此不加讨论。要了解更多的信息，请参考Microsoft SQL Sever 的文档。\x0d\x0a\x0d\x0a如果你在INSERT 语句中只指定两个字段和数据会怎么样呢？换句话说，你向一个表中插入一条新记录，但有一个字段没有提供数据。在这种情况下，有下面的四种可能：\x0d\x0a\x0d\x0a如果该字段有一个缺省值，该值会被使用。例如，假设你插入新记录时没有给字段third_column提供数据，而这个字段有一个缺省值'some value'。在这种情况下，当新记录建立时会插入值'some value'。\x0d\x0a如果该字段可以接受空值，而且没有缺省值，则会被插入空值。\x0d\x0a如果该字段不能接受空值，而且没有缺省值，就会出现错误。你会收到错误信息：\x0d\x0aThe column in table mytable may not be null.\x0d\x0a\x0d\x0a最后，如果该字段是一个标识字段，那么它会自动产生一个新值。当你向一个有标识字段的表中插入新记录时，只要忽略该字段，标识字段会给自己赋一个新值。\x0d\x0a注意：\x0d\x0a\x0d\x0a向一个有标识字段的表中插入新记录后，你可以用SQL变量@@identity来访问新记录\x0d\x0a\x0d\x0a的标识字段的值。考虑如下的SQL语句：\x0d\x0a\x0d\x0aINSERT mytable (first_column) VALUES(‘some value')\x0d\x0a\x0d\x0aINSERT anothertable(another_first,another_second)\x0d\x0a\x0d\x0aVALUES(@@identity,'some value')\x0d\x0a\x0d\x0a如果表mytable有一个标识字段，该字段的值会被插入表anothertable的another_first字段。这是因为变量@@identity总是保存最后一次插入标识字段的值。\x0d\x0a\x0d\x0a字段another_first应该与字段first_column有相同的数据类型。但是，字段another_first不能是应该标识字段。Another_first字段用来保存字段first_column的值。\x0d\x0a\x0d\x0a删除记录\x0d\x0a\x0d\x0a要从表中删除一个或多个记录，需要使用SQL DELETE语句。你可以给DELETE 语句提供WHERE 子句。WHERE子句用来选择要删除的记录。例如，下面的这个DELETE语句只删除字段first_column的值等于'Delete Me'的记录：\x0d\x0a\x0d\x0aDELETE mytable WHERE first_column='Deltet Me'\x0d\x0a\x0d\x0aDELETE 语句的完整句法如下：\x0d\x0a\x0d\x0aDELETE [FROM] {table_name|view_name} [WHERE clause]\x0d\x0a\x0d\x0a在SQL SELECT 语句中可以使用的任何条件都可以在DELECT 语句的WHERE子句中使用。例如，下面的这个DELETE语句只删除那些first_column字段的值为'goodbye'或 second_column字段的值为 'so long'的记录：\x0d\x0a\x0d\x0aDELETE mytable WHERE first_column='goodbyOR second_column='so long'\x0d\x0a\x0d\x0a如果你不给DELETE 语句提供WHERE 子句，表中的所有记录都将被删除。你不应该有这种想法。如果你想删除应该表中的所有记录，应使用第十章所讲的TRUNCATE TABLE语句。\x0d\x0a\x0d\x0a注意：\x0d\x0a\x0d\x0a为什么要用TRUNCATE TABLE 语句代替DELETE语句？当你使用TRUNCATE TABLE语句时，记录的删除是不作记录的。也就是说，这意味着TRUNCATE TABLE 要比DELETE快得多
在SQL中怎样用指定索引查询？
一般来说在条件中使用索引对应的第一个字段就可能会用到该索引。
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）。
索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。
数据搜索实现角度
索引也是另外一类文件/记录，它包含着可以指示出相关数据记录的各种记录。其中，每一索引都有一个相对应的搜索码，字符段的任意一个子集都能够形成一个搜索码。这样，索引就相当于所有数据目录项的一个集合，它能为既定的搜索码值的所有数据目录项提供定位所需的各种有效支持。
以上内容参考：百度百科-数据库索引
MySQL怎么使用索引 较为详细的分析和例子
MySQL 如何使用索引 较为详细的分析和例子 在数据库表中，使用索引可以大大提高查询速度。 假如我们创建了一个 testIndex 表： CREATE TABLE testIndex(i_testID INT NOT NULL,vc_Name VARCHAR(16) NOTNULL); 我们随机向里面插入了 1000 条记录，其中有一条 i MySQL 如何使用索引较为详细的分析和例子在数据库表中，使用索引可以大大提高查询速度。假如我们创建了一个 testIndex表：CREATE TABLE testIndex(i_testID INT NOT NULL,vc_Name VARCHAR(16) NOTNULL);我们随机向里面插入了 1000条记录，其中有一条 i_testID vc_Name 555 erquan在查找 vc_Name="erquan"的记录 SELECT *FROM testIndex WHERE vc_Name='erquan'; 时，如果在vc_Name 上已经建立了索引，MySql 无须任何扫描，即准确可找到该记录！相反，MySql 会扫描所有记录，即要查询 1000。以索引将查询速度提高 100 倍。一、索引分单列索引和组合索引单列索引：即一个索引只包含单个列，一个表可以有多个单列索引，但这不是组合索引。组合索引：即一个索包含多个列。二、介绍一下索引的类型1、普通索引。这是最基本的索引，它没有任何限制。它有以下几种创建方式：（1）创建索引：CREATE INDEX indexName ONtableName(tableColumns(length));如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度;如果是 BLOB 和 TEXT 类型，必须指定 length，下同。（2）修改表结构：ALTER tableName ADD INDEX[indexName] ON (tableColumns(length))（3）创建表的时候直接指定：CREATE TABLE tableName ( [...],INDEX [indexName] (tableColumns(length)) ;2、唯一索引。它与前面的"普通索引"类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式：（1）创建索引：CREATE UNIQUE INDEX indexName ONtableName(tableColumns(length))（2）修改表结构：ALTER tableName ADD UNIQUE[indexName] ON (tableColumns(length))（3）创建表的时候直接指定：CREATE TABLE tableName ( [...],UNIQUE [indexName] (tableColumns(length));3、主键索引它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引：CREATE TABLE testIndex(i_testID INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,vc_NameVARCHAR(16) NOT NULL,PRIMARY KEY(i_testID));当然也可以用ALTER 命令。记住：一个表只能有一个主键。4、全文索引MySQL从 3.23.23 版开始支持全文索引和全文检索。删除索引的语法：DROP INDEX index_name ON tableName三、单列索引和组合索引为了形象地对比两者，再建一个表：CREATE TABLE myIndex ( i_testID INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, vc_NameVARCHAR(50) NOT NULL, vc_City VARCHAR(50) NOT NULL, i_Age INT NOT NULL,i_SchoolID INT NOT NULL, PRIMARY KEY (i_testID) );在这 10000条记录里面 7 上 8 下地分布了 5 条 vc_Name="erquan" 的记录，只不过 city,age,school 的组合各不相同。来看这条 T-SQL：SELECT i_testID FROM myIndex WHEREvc_Name='erquan' AND vc_City='郑州' AND i_Age=25;首先考虑建单列索引：在 vc_Name列上建立了索引。执行 T-SQL 时，MYSQL 很快将目标锁定在了 vc_Name=erquan 的 5 条记录上，取出来放到一中间结果集。在这个结果集里，先排除掉 vc_City 不等于"郑州"的记录，再排除 i_Age 不等于 25 的记录，最后筛选出唯一的符合条件的记录。虽然在 vc_Name上建立了索引，查询时MYSQL不用扫描整张表，效率有所提高，但离我们的要求还有一定的距离。同样的，在 vc_City 和 i_Age 分别建立的单列索引的效率相似。为了进一步榨取 MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。就是将 vc_Name,vc_City，i_Age 建到一个索引里：ALTER TABLE myIndex ADD INDEX name_city_age(vc_Name(10),vc_City,i_Age);建表时，vc_Name长度为 50，这里为什么用 10 呢？因为一般情况下名字的长度不会超过 10，这样会加速索引查询速度，还会减少索引文件的大小，提高 INSERT 的更新速度。执行 T-SQL时，MySQL 无须扫描任何记录就到找到唯一的记录！！肯定有人要问了，如果分别在 vc_Name,vc_City，i_Age 上建立单列索引，让该表有 3 个单列索引，查询时和上述的组合索引效率一样吗？大不一样，远远低于我们的组合索引。虽然此时有了三个索引，但 MySQL 只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了vc_Name,vc_City,i_Agevc_Name,vc_Cityvc_Name这样的三个组合索引！为什么没有 vc_City，i_Age 等这样的组合索引呢？这是因为 mysql 组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这三列的查询都会用到该组合索引，下面的几个 T-SQL 会用到：SELECT * FROM myIndex WHREE vc_Name="erquan" ANDvc_City="郑州"SELECT * FROM myIndex WHREEvc_Name="erquan"而下面几个则不会用到：SELECT * FROM myIndex WHREE i_Age=20 AND vc_City="郑州"SELECT * FROM myIndex WHREE vc_City="郑州"四、使用索引到此你应该会建立、使用索引了吧？但什么情况下需要建立索引呢？一般来说，在 WHERE和 JOIN 中出现的列需要建立索引，但也不完全如此，因为 MySQL 只对 =，BETWEEN，IN，以及某些时候的LIKE(后面有说明)才会使用索引。SELECT t.vc_Name FROM testIndex t LEFT JOIN myIndex m ONt.vc_Name=m.vc_Name WHERE m.i_Age=20 AND m.vc_City='郑州'时，有对 myIndex 表的 vc_City 和 i_Age 建立索引的需要，由于testIndex 表的 vc_Name 开出现在了 JOIN 子句中，也有对它建立索引的必要。刚才提到了，只有某些时候的 LIKE才需建立索引？是的。因为在以通配符 % 和 _ 开头作查询时，MySQL 不会使用索引，如 SELECT * FROM myIndex WHERE vc_Name like'erquan%'会使用索引，而 SELECT * FROM myIndex WHEREt vc_Namelike'%erquan' 就不会使用索引了。五、索引的不足之处上面说了那么多索引的好话，它真的有像传说中那么优秀么？当然会有缺点了。1、虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行 INSERT、UPDATE 和DELETE。因为更新表时，MySQL 不仅要保存数据，还要保存一下索引文件。2、建立索引会占用磁盘空间的索引文件。一般情况这个问题不太严重，但如果你在一个大表上创建了多种组合索引，索引文件的会膨胀很快。讲了这么多，无非是想利用索引提高数据库的执行效率。不过索引只是提高效率的一个因素。如果你的MySQL有大数据的表，就需要花时间研究建立最优秀的索引或优化查询语句。
在sql中,建立索引用的命令是
创建索引的操作，可以使用alter命令或者create命令，其语法如下
alter table 表名 add index 索引名 (column_list) ;
alter table 表名 add unique (column_list) ;
alter table 表名 add primary key (column_list) ;
这三个分别为创建一般索引，唯一索引，主键索引，其中column_list为表的 字段名称，多个字段可以使用逗号隔开。
create的方式创建索引，不能创建主键索引
create index 索引名on 表名 (column_list) ;
create unique index 索引名 on 表名 (column_list) ;
sql server索引怎么用
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
1、打开 SQL Server Management Studio并连接到数据库引擎数据库。
2、在“对象资源管理器”窗格中展开“数据库”节点。再打开“数据库”节点下的“表”节点，再展开dbo.格式的表。
3、右击“索引”选项，在弹出的快捷菜单中选择“新建索引”命令。
4、在打开的“新建索引”对话框中，设置索引的名称，索引类型为“聚集”， 然后单击“添加”按钮。
5、在打开的 “从dbo.表 中选择列” 对话框中选择要添加到索引键的表列。 然后点击“确定”按钮。
6、选择索引键后的“新建索引”对话框中，设置索引列的排序为“升序/降序”，设置完成后，单击“新建索引”对话框的“确定”按钮，这样就为表创建了索引。
如何使用SQL Server中的全文索引
一般情况，使用SQL Server中的全文索引，经过大体4个步骤：
1). 安装full text search全文索引服务；
2). 为数据表建立full text catalog全文索引目录；
3). 进行full text catalog的population操作（使全文索引与数据表内容同步)；
4). 使用全文索引进行查询。
为了在数据表内容更新时全文索引数据库的内容也保持最新，可以通过第5步建立full text catalog 的Population自动操作Schedule.
http://jingyan.baidu.com/article/a681b0de0cc4023b1943467a.html