优化索引的Tips

1. 是否值得建索引的三个考虑因素：选择性（符合条件的记录数/总记录数目）、数据密度（1/键值惟一的记录数）、数据分布（代表数据记录是平均散布在一段范围中，还是集中在部分区块）。
2. 某一列是否适合作为索引的键（选择性是否小、数据密度是否小、数据分布是否是不平均分布，优先级从左向右）。
3. 当索引的键由多个列组成时，（选择性小的、数据密度小的、数据分布较不均匀的，优先级从左向右）列要放在前面。
4. 为什么某个查询语句用不上索引或者用不上索引Seek呢（可能的原因是利用此索引的选择性并不高，例如，表中有1000条记录，此查询却取出了900条记录）。
5. Where后各个列的顺序与索引中键值列的顺序没有任何关系（例如，“ Where 列A=XX and 列B=XX  ”与“ Where 列B=XX and 列A=XX ”都同样能用上索引“ Idx_列A_列B ”）。
6. Where后所有的列不需要全部成为索引的键值列。
7. 索引Seek不能跳过列去Seek（例如：建有索引“ Idx_列A_列B_列C ”，有一查询“ Where 列A=XX and 列C=XX ”，此时在查询执行计划中，会看到利用索引的Seek谓词为“ 列A=XX ”；建有索引“ Idx_列A_列B_列C ”，有一查询“ Where 列A=XX and 列B=XX ”，此时在查询执行计划中，会看到利用索引的Seek谓词为“ 列A=XX，列B=XX ”；建有索引“ Idx_列A_列B ”，有一查询“ Where 列B=XX ”，此时在查询执行计划中，会看到无法利用索引Seek；）。
8. 某个查询通过非聚集索引Seek后，还要进行聚集索引Seek，出现这种问题的原因是非聚集索引中并没有包含查询要取出的、要使用的所有列，此时可以通过将这些未包含的列加入索引的Include列，从而避免进行聚集索引Seek。
9. 永恒的真理：看查询语句的效率是否有提升，从而判断出索引的好坏。