1.Top排序問題
　　我們經(jīng)常要對表某個字段進(jìn)行排序，然后取前N名。所以我們會寫如下的SQL語句：
　　select top 100 * from 表 order by Score desc
　　如果表非常大的話，那么這樣的操作是非常消耗資源的，因?yàn)镾QL SERVER要對整個表進(jìn)行排序，然后取前N條記錄。這樣的造作是在Temdb里邊進(jìn)行的，所以極端的時候會報Log已滿這樣的錯誤。為了避免進(jìn)行全表的排序，我們要做的僅僅是在Score上建立索引，這樣因?yàn)镾core索引的葉級是有序的，只要在Score所以的頁級取前100個，然后根據(jù)書簽查找到實(shí)際的記錄，這樣對DB的性能就會有極大的提升。
2.同一天問題
　　我們經(jīng)常要查找和一個日期同一天的記錄，所以我們回寫如下的SQL語句：
　　declare @DateTime datetime
　　set @DateTime=getdate()
　　select * from 表
　　where convert(char(10),F_Time,120)=convert(char(10),@DateTime,120)

　　但是這樣寫的SQL語句帶來的問題就是不能使用F_Time上的索引了。為了近可能的使用F_Time上的索引，我們可以使用時間段查詢的方式來代替上邊的語句。

　　declare @start datetime
　　declare @end datetime
　　declare @datetime datetime
　　set @datetime=getdate()
　　set @start=convert(char(10),@datetime,120)  --  一天的其始時間
　　set @end=dateadd(ss,-1,dateadd(d,1,@start))  --  一天的結(jié)束時間

　　select *
　　from 表
　　where F_Time between @start and @end

　　這樣就解決了使用不上索引的問題.

 3.利用索引進(jìn)行分組操作
　　我們經(jīng)常要對某一字段進(jìn)行分組，而對另外一些字段進(jìn)行聚合操作。如果我們對分組的字段合理的使用索引，可以加快我們分組的速度.下邊以Northwind的Orders表為例：

　　--  orders表的EmployeeID上建有索引。
　　select EmployeeID,count(*)
　　from orders
　　group by EmployeeID

　　--  查看執(zhí)行計劃，此查詢利用了EmployeeID上的索引。如改成如下查詢：
　　select EmployeeID,sum(Freight)
　　from orders
　　group by EmployeeID

　　--  查看執(zhí)行計劃，此查詢則沒有使用EmployeeID上的索引。而是使用了全表掃描。那么原因是什么呢？是因?yàn)镕reight沒有在EmployeeID的索引上，所以通過索引不能得到結(jié)果。而如果通過書簽查詢的成本太高，所以SQL SERVER選擇了使用全表掃描。而如果我們執(zhí)行在EmployeeID和Freight上建立復(fù)合索引呢？

　　create index idx_EmployeeID on Orders(EmployeeID,Freight)

　　--  再次執(zhí)行第二個查詢。查看執(zhí)行計劃。SQL SERVER使用的我們建立的索引。只需要使用索引就可以查詢到結(jié)果，極大的提高了我們的查詢速度。

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