MSSQL里各种索引类型到底怎么用，帮你搞懂提高查询速度那些事儿

想象一下，你有一本非常厚的电话簿，但是没有按姓氏排序，也没有按街道名称分类，你要找“张三”的电话，只能从第一页开始一页一页地翻，这得花多长时间？这就是数据库没有索引时的样子，我们称之为“全表扫描”,速度非常慢。

我们给这本电话簿加上索引。

聚集索引：电话簿本身的排序方式

这本电话簿默认就是按“姓氏拼音”排序的，A-Z，这个“姓氏拼音”就是聚集索引,它的特点是：

• 决定了数据真实的物理存储顺序。 数据行就是按照这个索引的键值（比如姓氏）在磁盘上排队的。
• 一张表只能有一个聚集索引。 就像电话簿只能选择一种主要排序方式（要么按姓氏，要么按名字，不能同时两种都作为主要排序）。
• 怎么用？ 你会把聚集索引放在最常用于查询、而且顺序性很好的列上。
  • 主键（ID列），因为ID通常是自增的,顺序插入很快。
  • 日期列，如果你经常按日期范围查询（比如查上个月的订单）。
  • 来源参考：微软官方文档将聚集索引描述为表数据的存储基础,决定了数据的物理顺序。

关键点： 因为一张表只能有一个聚集索引，所以选择哪个列来创建需要慎重考虑，如果选错了，比如把一个经常变化的列设为主键（聚集索引），会导致数据行频繁地在磁盘上移动位置,反而降低性能。

非聚集索引：书后面的附录索引

电话簿后面可能还有一个附录，是按“街道名称”排序的，列出了每条街道上所有住户的姓名和对应的页码，这个附录就是一个非聚集索引,它的特点是：

• 它和真实的数据是分开存储的。 就像附录在书的最后面,和正文分开。
• 它只包含索引列的数据和指向真实数据行的“指针”（也叫行定位符）。 在附录里，你看到的是街道名和页码,你需要根据页码再去翻到正文。
• 一张表可以有多个非聚集索引。 你可以同时有“街道索引”、“职业索引”等多个附录。
• 怎么用？ 这是提高查询速度最常用的手段，为你经常用在WHERE子句、JOIN条件、ORDER BY里的列创建非聚集索引。
  • 给“用户表”的“邮箱”字段加索引,这样用邮箱登录时超快。
  • 给“订单表”的“客户ID”加索引,这样查某个客户的所有订单就很快。
  • 来源参考：SQL Server技术专家常将非聚集索引比作书籍的目录，通过目录找到主题对应的页码,再翻到该页。

这里有个重要的概念：“键查找”（Key Lookup） 继续用电话簿的例子，如果你用“街道附录”找“人民路123号”的“张三”的电话号码，附录告诉你张三在第50页，你翻到第50页，发现这一页上住了好几个“张三”（张三、张三丰、张三四），你得挨个看哪个是住在“人民路123号”的。 在数据库里，这个过程就叫“键查找”或“RID查找”，当你的非聚集索引包含了过滤条件（街道=人民路123号），但没有包含你想要查询的所有数据（电话号码）时，数据库就得用索引里的“指针”回到真实的数据页（聚集索引）里去把剩下的数据找出来，这个“回表”操作如果次数太多,会很慢。

如何避免讨厌的“键查找”？——覆盖索引

怎么解决上面“键查找”慢的问题呢？很简单，让那个“附录”包含所有你需要的信息。 我们在“街道附录”里，不仅列出街道名和页码，直接把住户的“姓名”和“电话号码”也印在旁边，这样，当你查“人民路123号”的电话时，直接在附录里就看到“张三”和他的电话号码了，根本不需要再翻到正文的第50页。 在数据库里，这就叫“覆盖索引”，意思是：一个非聚集索引包含了查询所需要的所有字段，这个查询会被索引“覆盖”，速度极快,因为数据库不用再去访问真实的数据页了。

• 怎么创建覆盖索引？ 有两种方法：
  1. 在创建索引时使用INCLUDE子句。 为“街道”创建索引，并把“姓名”和“电话号码”包含进来。INCLUDE进来的列不会用于排序和查找，但会存储在索引的叶子节点，用于直接返回，避免键查找,这是推荐的做法。
  2. 直接创建一个包含多列的复合索引。 比如索引是（街道，姓名，电话号码），这样这个索引既可以按街道快速查找,也因为包含了电话号码而成为覆盖索引。

其他有用的索引类型

• 唯一索引： 这个很好理解，就是要求索引列的值必须是唯一的，主键自动就是唯一索引，你也可以给“身份证号”、“邮箱”这种列创建唯一索引，保证数据不重复,同时也加快了查询速度。
• 筛选索引： 只对一部分数据创建索引，你的订单表99%的订单状态都是“已完成”，你只关心查询“进行中”的订单，那么你可以创建一个筛选索引，只包含“状态=进行中”的数据，这样索引非常小，维护成本低，查询“进行中”订单的速度极快。
• 列存储索引： 这是针对大数据分析（数据仓库）的“大杀器”，它不再是按行存储，而是按列存储，对于那种需要扫描数百万行、但只关心其中几个列的分析查询（计算去年每个产品的销售总额”），列存储索引可以将性能提升十倍甚至百倍,但它不适合频繁增删改的日常业务系统。

总结一下怎么用：

1. 主键通常是聚集索引的好选择，但如果不是自增ID或经常范围查询的列,可以考虑其他方案。
2. 为高频查询的WHERE条件列创建非聚集索引。
3. 尽量让非聚集索引成为“覆盖索引”，通过INCLUDE关键字把查询需要的其他列包含进来，这是避免键查找、大幅提升性能的关键技巧。
4. 索引不是越多越好，每个索引都会占用空间，并且每次增删改数据时，数据库都需要更新相关的索引，索引太多会降低写入速度,只创建那些真正能带来性能提升的索引。
5. 对于大量数据的分析报表，研究一下列存储索引。

理解索引就像理解如何高效地整理书籍和资料，目的就是为了用最快的速度找到你想要的东西，先从非聚集索引和覆盖索引这两个最实用的概念入手,你的查询速度就会有立竿见影的提升。