主要種類
SQL Server的B樹結構資料庫索引好比是一本書前面的目錄，能
加快資料庫的查詢速度。索引分為聚簇索引和非聚簇索引兩種，聚簇索引 是按照數據存放的物理位置為順序的，而非聚簇索引就不一樣了；聚簇索引能提高多行檢索的速度，而非聚簇索引對於單行的檢索很快。
根據資料庫的功能，可以在資料庫設計器中創建三種索引：唯一索引、主鍵索引和聚集索引。有關資料庫所支持的索引功能的詳細信息，請參見資料庫文檔。
提示：儘管唯一索引有助於定位信息，但為獲得最佳性能結果，建議改用主鍵或唯一約束。
唯一索引 唯一索引是不允許其中任何兩行具有相同索引值的索引。
當現有數據中存在重複的鍵值時，大多數資料庫不允許將新創建的唯一索引與表一起保存。資料庫還可能防止添加將在表中創建重複鍵值的新數據。例如，如果在employee表中職員的姓(lname)上創建了唯一索引，則任何兩個員工都不能同姓。
主鍵索引
資料庫表經常有一列或多列組合，其值唯一標識表中的每一行。該列稱為表的主鍵。
在資料庫關係圖中為表定義主鍵將自動創建主鍵索引，主鍵索引是唯一索引的特定類型。該索引要求主鍵中的每個值都唯一。當在查詢中使用主鍵索引時，它還允許對數據的快速訪問。
聚集索引
在聚集索引中，表中行的物理順序與鍵值的邏輯（索引）順序相同。一個表只能包含一個聚集索引。
如果某索引不是聚集索引，則表中行的物理順序與鍵值的邏輯順序不匹配。與非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的數據訪問速度。
索引列
可以基於資料庫表中的單列或多列創建索引。多列索引可以區分其中一列可能有相同值的行。
如果經常同時搜尋兩列或多列或按兩列或多列排序時，索引也很有幫助。例如，如果經常在同一查詢中為姓和名兩列設定判據，那么在這兩列上創建多列索引將很有意義。
確定索引的有效性：
檢查查詢的WHERE和JOIN子句。在任一子句中包括的每一列都是索引可以選擇的對象。
對新索引進行試驗以檢查它對運行查詢性能的影響。
考慮已在表上創建的索引數量。最好避免在單個表上有很多索引。
檢查已在表上創建的索引的定義。最好避免包含共享列的重疊索引。
檢查某列中唯一數據值的數量，並將該數量與表中的行數進行比較。比較的結果就是該列的可選擇性，這有助於確定該列是否適合建立索引，如果適合，確定索引的類型。
操作案例
最普通的情況，是為出現在where子句的欄位建一個索引。為方便講述，先建立一個如下的表。
CREATE TABLE mytable(
idserial primary key,
category_id int not null default0,
user_id int not null default0,
adddate int not null default0
);
如果在查詢時常用類似以下的語句：
SELECT * FROM mytable WHERE category_id=1;
最直接的應對之道，是為category_id建立一個簡單的索引：
CREATE INDEX mytable_categoryid ON mytable (category_id);
OK.如果有不止一個選擇條件呢？例如：
SELECT * FROM mytable WHERE category_id=1 AND user_id=2;
第一反應可能是，再給user_id建立一個索引。不好，這不是一個最佳的方法。可以建立多重的索引。
CREATE INDEX mytable_categoryid_userid ON mytable(category_id,user_id);
注意到在命名時的習慣了嗎？使用"表名_欄位1名_欄位2名"的方式。很快就會知道為什麼這樣做了。
現在已經為適當的欄位建立了索引，不過，還是有點不放心吧，可能會問，資料庫會真正用到這些索引嗎？測試一下就OK，對於大多數的資料庫來說，這是很容易的，只要使用EXPLAIN命令：
EXPLAIN
SELECT * FROM mytable
WHERE category_id=1 AND user_id=2;
This is what Postgres 7.1 returns (exactlyasI expected)
NOTICE:QUERY PLAN:
Index Scan using mytable_categoryid_userid on
mytable(cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)
EXPLAIN
以上是postgres的數據，可以看到該資料庫在查詢的時候使用了一個索引（一個好開始），而且它使用的是創建的第二個索引。看到上面命名的好處了吧，馬上知道它使用適當的索引了。
接著，來個稍微複雜一點的，如果有個ORDERBY 子句呢？不管你信不信，大多數的資料庫在使用orderby的時候，都將會從索引中受益。
SELECT * FROM mytable
WHERE category_id=1 AND user_id=2
ORDER BY adddate DESC;
很簡單，就像為where子句中的欄位建立一個索引一樣，也為ORDER BY的字句中的欄位建立一個索引：
CREATE INDEX mytable_categoryid_userid_adddate ON mytable (category_id,user_id,adddate);
注意:"mytable_categoryid_userid_adddate"將會被截短為"mytable_categoryid_userid_addda"
CREATE
EXPLAIN SELECT * FROM mytable
WHERE category_id=1 AND user_id=2
ORDER BY adddate DESC;
NOTICE:QUERY PLAN:
Sort(cost=2.03..2.03 rows=1 width=16)
->Index Scanusing mytable_categoryid_userid_addda
on mytable(cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)
EXPLAIN
看看EXPLAIN的輸出，資料庫多做了一個沒有要求的排序，這下知道性能如何受損了吧，看來對於資料庫的自身運作是有點過於樂觀了，那么，給資料庫多一點提示吧。
為了跳過排序這一步，並不需要其它另外的索引，只要將查詢語句稍微改一下。這裡用的是postgres，將給該資料庫一個額外的提示--在ORDER BY語句中，加入where語句中的欄位。這只是一個技術上的處理，並不是必須的，因為實際上在另外兩個欄位上，並不會有任何的排序操作，不過如果加入，postgres將會知道哪些是它應該做的。
EXPLAIN SELECT * FROM mytable
WHERE category_id=1 AND user_id=2
ORDER BY category_id DESC,user_id DESC,adddate DESC;
NOTICE:QUERY PLAN:
Index Scan Backward using
mytable_categoryid_userid_addda on mytable(cost=0.00..2.02 rows=1 width=16)
EXPLAIN
現在使用料想的索引了，而且它還挺聰明，知道可以從索引後面開始讀，從而避免了任何的排序。
以上說得細了一點，不過如果資料庫非常巨大，並且每日的頁面請求達上百萬算，想會獲益良多的。不過，如果要做更為複雜的查詢呢，例如將多張表結合起來查詢，特別是where限制字句中的欄位是來自不止一個表格時，應該怎樣處理呢？通常都儘量避免這種做法，因為這樣資料庫要將各個表中的東西都結合起來，然後再排除那些不合適的行，搞不好開銷會很大。
如果不能避免，應該查看每張要結合起來的表，並且使用以上的策略來建立索引，然後再用EXPLAIN命令驗證一下是否使用了料想中的索引。如果是的話，就OK。不是的話，可能要建立臨時的表來將他們結合在一起，並且使用適當的索引。
要注意的是，建立太多的索引將會影響更新和插入的速度，因為它需要同樣更新每個索引檔案。對於一個經常需要更新和插入的表格，就沒有必要為一個很少使用的where字句單獨建立索引了，對於比較小的表，排序的開銷不會很大，也沒有必要建立另外的索引。
以上介紹的只是一些十分基本的東西，其實裡面的學問也不少，單憑EXPLAIN是不能判定該方法是否就是最最佳化的，每個資料庫都有自己的一些最佳化器，雖然可能還不太完善，但是它們都會在查詢時對比過哪種方式較快，在某些情況下，建立索引的話也未必會快，例如索引放在一個不連續的存儲空間時，這會增加讀磁碟的負擔，因此，哪個是最優，應該通過實際的使用環境來檢驗。
在剛開始的時候，如果表不大，沒有必要作索引，意見是在需要的時候才作索引，也可用一些命令來最佳化表，例如MySQL可用"OPTIMIZETABLE"。
