一、前言

索引设计不佳和缺少索引是提高数据库和应用程序性能的主要障碍。设计高效的索引对于获得良好的数据库和应用程序性能极为重要。本索引设计指南包含关于索引体系结构的信息，以及有助于设计有效索引以满足应用程序需求的最佳做法。

二、索引设计背景知识

就像一本书，书本末尾有一个索引，可帮助快速查找书籍内的信息。索引是按顺序排列的关键字列表，每个关键字旁边是一组页码，这些页码指向可在其中找到每个关键字的页面。

行存储索引也一样：它是按顺序排列的值列表，每个值都有指向这些值所在的数据页面的指针。索引本身存储在页上，称为索引页。

索引是与表或视图关联的磁盘上或内存中结构，可以加快从表或视图中检索行的速度。行存储索引包含由表或视图中的一列或多列生成的键。对于行存储索引，这些键以树结构（B+ 树）存储，使数据库引擎可以快速高效地找到与键值关联的一行或多行。

行存储索引将逻辑组织的数据存储为包含行和列的表，物理上以行数据格式（称为行存储1）存储，或以名为列存储的列数据格式存储。

为数据库及其工作负荷选择正确的索引是一项需要在查询速度与更新所需开销之间取得平衡的复杂任务。如果基于磁盘的行存储索引较窄，或者说索引关键字中只有很少的几列，则需要的磁盘空间和维护开销都较少。而另一方面，宽索引可覆盖更多的查询。您可能需要试验若干不同的设计，才能找到最有效的索引。可以添加、修改和删除索引而不影响数据库架构或应用程序设计。因此，应试验多个不同的索引而无需犹豫。

数据库引擎的查询优化器可在大多数情况下可靠地选择最高效的索引。总体索引设计策略应为查询优化器提供可供选择的多个索引，并依赖查询优化器做出正确的决定。这在多种情况下可减少分析时间并获得良好的性能。

不要总是将索引的使用等同于良好的性能，或者将良好的性能等同于索引的高效使用。如果只要使用索引就能获得最佳性能，那查询优化器的工作就简单了。但事实上，不正确的索引选择并不能获得最佳性能。因此，查询优化器的任务是只在索引或索引组合能提高性能时才选择它，而在索引检索有碍性能时则避免使用它。

行存储是存储关系表数据的传统方法。 “行存储”是指基础数据存储格式为堆、B+ 树（聚集索引）或内存优化表的表。 “基于磁盘的行存储”排除了内存优化表。

2.1、索引设计策略包括的任务

了解数据库本身的特征。例如，内存优化表和索引提供无闩锁设计，尤其适用于数据库是否是频繁修改数据的联机事务处理 (OLTP) 数据库的应用场景。或者，列存储索引尤其适用于典型的数据仓库数据集。列存储索引可以通过为常见数据仓库查询（如筛选、聚合、分组和星型联接查询）提供更快的性能，以转变用户的数据仓库体验。
了解最常用的查询的特征。例如，了解到最常用的查询联接两个或多个表将有助于决定要使用的最佳索引类型。
了解查询中使用的列的特征。例如，某个索引对于含有整数数据类型同时还是唯一的或非空的列是理想索引。
确定哪些索引选项可在创建或维护索引时提高性能。例如，对某个现有大型表创建聚集索引将会受益于 ONLINE 索引选项。 ONLINE 选项允许在创建索引或重新生成索引时继续对基础数据执行并发活动。
确定索引的最佳存储位置。非聚集索引可以与基础表存储在同一个文件组中，也可以存储在不同的文件组中。索引的存储位置可通过提高磁盘 I/O 性能来提高查询性能。
使用动态管理视图 (DMV)（例如 sys.dm_db_missing_index_details 和 sys.dm_db_missing_index_columns）识别缺失索引时，可能会在同一个表和列上获得类似的索引变体。检查表上的现有索引以及缺失索引建议，以防止创建重复索引。

三、常规索引设计

了解数据库、查询和数据列的特征可以帮助设计出最佳索引。

3.1、数据库注意事项

设计索引时，应考虑以下数据库准则：

对表编制大量索引会影响 INSERT、UPDATE、DELETE 和 MERGE 语句的性能，因为当表中的数据更改时，所有索引都须适当调整。避免对经常更新的表进行过多的索引，并且索引应保持较窄，就是说，列要尽可能少；使用多个索引可以提高更新少而数据量大的查询的性能。大量索引可以提高不修改数据的查询（例如 SELECT 语句）的性能，因为查询优化器有更多的索引可供选择，从而可以确定最快的访问方法。
对小表进行索引可能不会产生优化效果，因为查询优化器在遍历用于搜索数据的索引时，花费的时间可能比执行简单的表扫描还长。因此，小表的索引可能从来不用，但仍必须在表中的数据更改时进行维护。
视图包含聚合、表联接或聚合和联接的组合时，视图的索引可以显著地提升性能。若要使查询优化器使用视图，并不一定非要在查询中显式引用该视图。
可以选择启用自动索引优化。
查询存储有助于识别性能不佳的查询，并提供查询执行计划的历史记录，其中记录由优化器选择的索引。

3.2、查询注意事项

设计索引时，应考虑以下查询准则：

为经常用于查询中的谓词和联接条件的列创建非聚集索引。但是，应避免添加不必要的列。添加太多索引列可能对磁盘空间和索引维护性能产生负面影响。
涵盖索引可以提高查询性能，因为符合查询要求的全部数据都存在于索引本身中。也就是说，只需要索引页，而不需要表的数据页或聚集索引来检索所需数据，因此，减少了总体磁盘 I/O。
将插入或修改尽可能多的行的查询写入单个语句内，而不要使用多个查询更新相同的行。仅使用一个语句，就可以利用优化的索引维护。
评估查询类型以及如何在查询中使用列。例如，在完全匹配查询类型中使用的列就适合用于非聚集索引或聚集索引。

3.3、列注意事项

设计索引时，应考虑以下列准则：

对于聚集索引，请保持较短的索引键长度。另外，对唯一列或非空列创建聚集索引可以使聚集索引获益。
无法指定 ntext、 text、 image、 varchar(max) 、 nvarchar(max) 和 varbinary(max) 数据类型的列为索引键列。不过， varchar(max) 、 nvarchar(max) 、 varbinary(max) 和 xml 数据类型的列可以作为非键索引列参与非聚集索引。
xml 数据类型的列只能在 XML 索引中用作键列。
检查列的唯一性。在同一个列组合的唯一索引而不是非唯一索引提供了有关使索引更有用的查询优化器的附加信息。
在列中检查数据分布。通常情况下，为包含很少唯一值的列创建索引或在这样的列上执行联接将导致长时间运行的查询。
考虑对具有定义完善的子集的列（例如，稀疏列、大部分值为 NULL 的列、含各类值的列以及含不同范围的值的列）使用筛选索引。设计良好的筛选索引可以提高查询性能，降低索引维护成本和存储成本。
如果索引包含多个列，则应考虑列的顺序。 WHERE 子句中使用的列应位于等于 (=) 、大于 (>) 、小于 (<) 或 BETWEEN 搜索条件或参与联接的列。其他列应该基于其非重复级别进行排序，就是说，从最不重复的列到最重复的列。
考虑对计算列进行索引。

3.4、索引的特征

在确定某一索引适合某一查询之后，可以选择最适合具体情况的索引类型。索引包含以下特性：

聚集还是非聚集
唯一还是非唯一
单列还是多列
索引中的列是升序排序还是降序排序
非聚集索引是全表还是经过筛选
列存储与行存储
内存优化表的哈希索引与非聚集索引

也可以通过SQL Server的设置选项自定义索引的初始存储特征以优化其性能或维护。而且，通过使用文件组或分区方案可以确定索引存储位置来优化性能。

3.5、索引排序顺序设计指南

定义索引时，请考虑索引键列的数据是按升序还是按降序存储。CREATE INDEX、CREATE TABLE 和 ALTER TABLE 语句的语法在索引和约束中的各列上支持关键字 ASC（升序）和 DESC（降序）：

当引用表的查询包含用以指定索引中键列的不同方向的 ORDER BY 子句时，指定键值存储在该索引中的顺序很有用。在这些情况下，索引就无需在查询计划中使用 SORT 运算符。因此，使得查询更有效。
检索数据以满足此条件需要将 Purchasing.PurchaseOrderDetail 表中的 RejectedQty 列按降序（由大到小）排序，并且将 ProductID 列按升序（由小到大）排序，比如：

SELECT RejectedQty, ((RejectedQty/OrderQty)*100) AS RejectionRate,  
    ProductID, DueDate  
FROM Purchasing.PurchaseOrderDetail  
ORDER BY RejectedQty DESC, ProductID ASC;
GO

此查询的下列执行计划显示了查询优化器使用 SORT 运算符按 ORDER BY 子句指定的顺序返回结果集。
在这里插入图片描述
如果使用与查询的 ORDER BY 子句中的键列匹配的键列创建基于磁盘的行存储索引，则无需在查询计划中使用 SORT 运算符，从而使查询计划更有效。

CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_PurchaseOrderDetail_RejectedQty  
ON Purchasing.PurchaseOrderDetail  
    (RejectedQty DESC, ProductID ASC, DueDate, OrderQty);
GO

再次执行查询后，下列执行计划显示未使用 SORT 运算符，而使用了新创建的非聚集索引。
在这里插入图片描述

总结

覆盖索引是针对非聚集索引的指定，它直接解析一个或几个类似的查询结果，而不访问其基表，并且不会引发查找。这意味着，由 SELECT 子句以及所有 WHERE 和 JOIN 参数返回的列都被索引所覆盖。当与表本身的行和列相比，如果索引足够窄，那么执行查询的 I/O 可能会少得多，这意味着它是总列的一个真正子集。如果选择大型表的一小部分，请考虑覆盖索引，其中的小部分是由一个固定谓词定义，比如一个稀疏列，例如它只包含几个非 NULL 值。

在这里插入图片描述