第十章“SQL基礎”向你初步介紹了SQL。你學會了如何用SELECT語句進行查詢，你還學會了如何建立自己的表。在這一章裡，你將加深你的SQL知識。你將學習如何建立索引來加快查詢速度。你還將學會如果用更多的SQL語句和函數來操作表中的數據。
建立索引
假設你想找到本書中的某一個句子。你可以一頁一頁地逐頁搜索，但這會花很多時間。而通過使用本書的索引，你可以很快地找到你要搜索的主題。
表的索引與附在一本書後面的索引非常相似。它可以極大地提高查詢的速度。對一個較大的表來說，通過加索引，一個通常要花費幾個小時來完成的查詢只要幾分鐘就可以完成。因此沒有理由對需要頻繁查詢的表增加索引。
注意：
當你的內存容量或硬盤空間不足時，也許你不想給一個表增加索引。對於包含索引的數據庫，SQL Sever需要一個可觀的額外空間。例如，要建立一個聚簇索引，需要大約１.２倍於數據大小的空間。要看一看一個表的索引在數據庫中所占的空間大小，你可以使用系統存儲過程sp_spaceused，對象名指定為被索引的表名。
聚簇索引和非聚簇索引
假設你已經通過本書的索引找到了一個句子所在的頁碼。一旦已經知道了頁碼後，你很可能漫無目的翻尋這本書，直至找到正確的頁碼。通過隨機的翻尋，你最終可以到達正確的頁碼。但是，有一種找到頁碼的更有效的方法。
首先，把書翻到大概一半的地方，如果要找的頁碼比半本書處的頁碼小，就書翻到四分之一處，否則，就把書翻到四分之三的地方。通過這種方法，你可以繼續把書分成更小的部分，直至找到正確的頁碼附近。這是找到書頁的非常有效的一種方法。
SQL Sever的表索引以類似的方式工作。一個表索引由一組頁組成，這些頁構成了一個樹形結構。根頁通過指向另外兩個頁，把一個表的記錄從邏輯上分成和兩個部分。而根頁所指向的兩個頁又分別把記錄分割成更小的部分。每個頁都把記錄分成更小的分割，直至到達葉級頁。
索引有兩種類型：聚簇索引和非聚簇索引。在聚簇索引中，索引樹的葉級頁包含實際的數據：記錄的索引順序與物理順序相同。在非聚簇索引中，葉級頁指向表中的記錄：記錄的物理順序與邏輯順序沒有必然的聯系。
聚簇索引非常象目錄表，目錄表的順序與實際的頁碼順序是一致的。非聚簇索引則更象書的標准索引表，索引表中的順序通常與實際的頁碼順序是不一致的。一本書也許有多個索引。例如，它也許同時有主題索引和作者索引。同樣，一個表可以有多個非聚簇索引。
通常情況下，你使用的是聚簇索引，但是你應該對兩種類型索引的優缺點都有所理解。
每個表只能有一個聚簇索引，因為一個表中的記錄只能以一種物理順序存放。通常你要對一個表按照標識字段建立聚簇索引。但是，你也可以對其它類型的字段建立聚簇索引，如字符型，數值型和日期時間型字段。
從建立了聚簇索引的表中取出數據要比建立了非聚簇索引的表快。當你需要取出一定范圍內的數據時，用聚簇索引也比用非聚簇索引好。例如，假設你用一個表來記錄訪問者在你網點上的活動。如果你想取出在一定時間段內的登錄信息，你應該對這個表的DATETIME型字段建立聚簇索引。
對聚簇索引的主要限制是每個表只能建立一個聚簇索引。但是，一個表可以有不止一個非聚簇索引。實際上，對每個表你最多可以建立249個非聚簇索引。你也可以對一個表同時建立聚簇索引和非聚簇索引。
假如你不僅想根據日期，而且想根據用戶名從你的網點活動日志中取數據。在這種情況下，同時建立一個聚簇索引和非聚簇索引是有效的。你可以對日期時間字段建立聚簇索引，對用戶名字段建立非聚簇索引。如果你發現你需要更多的索引方式，你可以增加更多的非聚簇索引。
非聚簇索引需要大量的硬盤空間和內存。另外，雖然非聚簇索引可以提高從表中 取數據的速度，它也會降低向表中插入和更新數據的速度。每當你改變了一個建立了非聚簇索引的表中的數據時，必須同時更新索引。因此你對一個表建立非聚簇索引時要慎重考慮。如果你預計一個表需要頻繁地更新數據，那麼不要對它建立太多非聚簇索引。另外，如果硬盤和內存空間有限，也應該限制使用非聚簇索引的數量。
索引屬性
這兩種類型的索引都有兩個重要屬性：你可以用兩者中任一種類型同時對多個字段建立索引（復合索引）；兩種類型的索引都可以指定為唯一索引。
你可以對多個字段建立一個復合索引，甚至是復合的聚簇索引。
