在SQL中，如果在創(chuàng)建表的時(shí)候創(chuàng)建了primary key，沒有為primary key指定名稱，數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)自動(dòng)的為你創(chuàng)建一個(gè)以‘PK’打頭的約束名。創(chuàng)建主鍵后，還會(huì)自動(dòng)生成一個(gè)“唯一聚集索引”。刪除主鍵后，此索引同時(shí)也被刪除。
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一、建立索引
二、建立存儲(chǔ)過(guò)程
三、只查詢您所需要的數(shù)據(jù)，不要把所有數(shù)據(jù)都查詢出來(lái)，防止數(shù)據(jù)冗余。
四、對(duì)于大量及海量數(shù)據(jù)一般還要建立分區(qū)
1、聚簇索引是一種對(duì)磁盤上實(shí)際數(shù)據(jù)重新組織以按指定的一個(gè)或多個(gè)列的值排序。由于聚簇索引的索引頁(yè)面指針指向數(shù)據(jù)頁(yè)面，所以使用聚簇索引查找數(shù)據(jù)幾乎總是比使用非聚簇索引快。每張表只能建一個(gè)聚簇索引，并且建聚簇索引需要至少相當(dāng)該表120%的附加空間，以存放該表的副本和索引中間頁(yè)。
建立聚簇索引的思想是：
1.1、大多數(shù)表都應(yīng)該有聚簇索引或使用分區(qū)來(lái)降低對(duì)表尾頁(yè)的競(jìng)爭(zhēng)，在一個(gè)高事務(wù)的環(huán)境中，對(duì)最后一頁(yè)的封鎖嚴(yán)重影響系統(tǒng)的吞吐量。
1.2、在聚簇索引下，數(shù)據(jù)在物理上按順序排在數(shù)據(jù)頁(yè)上，重復(fù)值也排在一起，因而在那些包含范圍檢查(between、、=、 gt;、=)或使用group by或order by的查詢時(shí)，一旦找到具有范圍中第一個(gè)鍵值的行，具有后續(xù)索引值的行保證物理上毗連在一起而不必進(jìn)一步搜索，避免了大范圍掃描，可以大大提高查詢速度。
1.3、在一個(gè)頻繁發(fā)生插入操作的表上建立聚簇索引時(shí)，不要建在具有單調(diào)上升值的列(如IDENTITY)上，否則會(huì)經(jīng)常引起封鎖沖突。
1.4、在聚簇索引中不要包含經(jīng)常修改的列，因?yàn)榇a值修改后，數(shù)據(jù)行必須移動(dòng)到新的位置。
1.5、選擇聚簇索引應(yīng)基于where子句和連接操作的類型。
聚簇索引的侯選列是：
1、主鍵列,該列在where子句中使用并且插入是隨機(jī)的。
2、按范圍存取的列，如pri_order 100 and pri_order 200。
3、在group by或order by中使用的列。
4、不經(jīng)常修改的列。
5、在連接操作中使用的列。
2、SQLServer缺省情況下建立的索引是非聚簇索引，由于非聚簇索引不重新組織表中的數(shù)據(jù)，而是對(duì)每一行存儲(chǔ)索引列值并用一個(gè)指針指向數(shù)據(jù)所在的頁(yè)面。換句話說(shuō)非聚簇索引具有在索引結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)本身之間的一個(gè)額外級(jí)。一個(gè)表如果沒有聚簇索引時(shí),可有250個(gè)非聚簇索引。每個(gè)非聚簇索引提供訪問數(shù)據(jù)的不同排序順序。在建立非聚簇索引時(shí)，要權(quán)衡索引對(duì)查詢速度的加快與降低修改速度之間的利弊。另外，還要考慮這些問題：
2.1、索引需要使用多少空間。
2.2、合適的列是否穩(wěn)定。
2.3、索引鍵是如何選擇的，掃描效果是否更佳。
2.4、是否有許多重復(fù)值。
對(duì)更新頻繁的表來(lái)說(shuō)，表上的非聚簇索引比聚簇索引和根本沒有索引需要更多的額外開銷。對(duì)移到新頁(yè)的每一行而言，指向該數(shù)據(jù)的每個(gè)非聚簇索引的頁(yè)級(jí)行也必須更新，有時(shí)可能還需要索引頁(yè)的分理。從一個(gè)頁(yè)面刪除數(shù)據(jù)的進(jìn)程也會(huì)有類似的開銷，另外，刪除進(jìn)程還必須把數(shù)據(jù)移到頁(yè)面上部，以保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性。所以，建立非聚簇索引要非常慎重。
非聚簇索引常被用在以下情況:
1、某列常用于集合函數(shù)(如Sum,....)。
2、某列常用于join,order by,group by。
3、查尋出的數(shù)據(jù)不超過(guò)表中數(shù)據(jù)量的20%。
可以的。貼一片網(wǎng)上的資料給你，具體參考地址：
物化視圖 sql server
物化視圖，所謂視圖實(shí)際上是不存儲(chǔ)物理信息的（同表相區(qū)別，表存儲(chǔ)實(shí)際的數(shù)據(jù)和表的索引信息等。），視圖僅僅存儲(chǔ) 一個(gè)select語(yǔ)句而已。而物化視圖就要視圖也存儲(chǔ)實(shí)際的數(shù)據(jù)，這種實(shí)際數(shù)據(jù)，就是索引。oracle 8imssqlserver2000中引入的。比如oracle的函數(shù)索引和sqlserver2000的索引視圖都是物化視圖。原因是這種視圖能夠顯著提高性能，舉個(gè)例子
一個(gè)表:
create table mytable (id int not null,name varchar(20) not null)
create index idx_mytable on mytable.name
當(dāng)我們查詢的時(shí)候，
select * from mytable where name like 'j%',
優(yōu)化器能夠使用索引來(lái)提高性能，然而我們遇到這種情況就不能使用索引了，如：
select * from mytable where name like '%bing%'
或者
select * from mytable where substring(name,1,5)='jiang'
這樣的情況不能使用索引
但引入物化視圖就不同了
create view myview(vid,vname) as select id,substring(name,1,5) from myview.
然后再vname上建立索引即可顯著提高查詢性能。
oracle的函數(shù)索引亦是如此。
create index idx_mytable on mytable(upper(name))
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就是這樣的
1.6.2 物化視圖
SQL Server 2005增強(qiáng)了索引化視圖，也叫做物化視圖。現(xiàn)在你可以使用一個(gè)能索引化的視圖擴(kuò)展集合了。在SQL Server中還有一些可以被索引化的視圖類型，如使用下列選項(xiàng)的視圖：
外部連接（Outer Joins）。
級(jí)聯(lián)集合（Scalar Aggregates）。
ROLLUP和CUBE。
當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)管理員或者開發(fā)者在視圖上創(chuàng)建索引時(shí)，這個(gè)視圖就被物化（執(zhí)行）了，并且結(jié)果集被永久地保存在唯一聚簇索引（Clustered Index）中，保存方式與一個(gè)有聚簇索引的表的保存方式相同。可以在第一級(jí)唯一聚簇索引創(chuàng)建之后添加非聚簇的第二級(jí)索引。
索引視圖有以下兩個(gè)優(yōu)點(diǎn)。
減除了為引用視圖的查詢動(dòng)態(tài)建立結(jié)果集的管理開銷。
優(yōu)化人員可以在查詢中使用視圖索引，而不需要在FROM子句中直接指定視圖。
引用索引化視圖中的相關(guān)列的現(xiàn)有查詢可以受益于提高了的在索引化視圖中獲取數(shù)據(jù)的效率，而且不需要重新編寫代碼。關(guān)于它們更多的介紹，請(qǐng)見第3章。代碼舉例，請(qǐng)見第6章“代碼章節(jié)”。
重慶分公司
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