数据库查询性能调优和索引优化的知识是本文我们主要要介绍的内容，了解了这方面的知识有助于提高SQL查询的效率。
查询性能调优是个很棘手的问题，这里面涉及到的技术非常广，但是一般可以把它大致分为以下几个层次：
1、减少数据访问
相关的技术就是建立合适的索引，将全表扫描、索引扫描（scan）等耗时的操作转化为索引查找（seek）。建立正确的索引，能让数据库查询性能提升100-1000倍甚至更高，就好比一本非常厚的词典，如果没有任何索引，你要查一个东西，那可是相当费尽，需要整本书查一遍，有索引就可以直接根据索引定位了。这是最重要的改善性能的途径。
2、减少返回的数据
在网络中传输数据，带宽是有限的，如果能按需提取最少量的数据，会起到不错的作用。这里需要注意的是，在SQL中，不要出现select *，而是需要什么字段，就提取什么字段。
3、减少与数据库交互次数
网络资源有限，显然，频繁与数据库交互，也是制约性能的一个因素。一个良好的建议就是，使用存储过程，或者批处理语句，这样能减少与数据库的交互，提升一部分性能。
4、减少CPU的负荷
这里，主要是使用缓存计划。在查询中，尽量使用参数化的查询。这样的话，数据库会对查询参数进行缓存，从而复用查询计划。
5、提升硬件性能
这是最后一招了，如果其他方面都已经做得非常不错了，性能瓶颈在CPU，内存和磁盘上，那采取提升硬件性能的方案就会显得比较合适了，否则还是先去优化其他的地方吧。
以上5个层次的优化带来的性能改善，是依次下降的，是一个倒置的金字塔。
下边详细讨论一下索引的知识。
数据库索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
索引，分为聚集索引（clustered index）和非聚集索引（nonclustered index）两种：
1、聚集索引
含有聚集索引的表，叫做聚集表，它的数据行的组织方式，是跟聚集索引的顺序是一致的。聚集索引覆盖的列，叫做聚集键。
用新华字典来比喻的话，正文的每一个字就是一个数据行，他们的组织顺序是根据拼音，如果拼音相同，就会根据笔画（不一定准确，见谅），因此，新华字典里的聚集索引覆盖的列就是拼音和笔画。
很容易理解的是，正文只能按照一种既定的顺序去排序，同理，在一张表里，只能有一个聚集索引，从而决定着数据行的组织方式。
2、非聚集索引
非聚集索引，用新华字典来比喻的话，就是字典正文之前的那些按拼音查找，按部首查找，按笔画查找的附录。它们描述了正文中的文字的排序位置，但是他们跟正文是分开的。非聚集索引，它跟数据的组织顺序是毫无关系的，它用一系列指针来指向数据行，从而来描述数据行的位置。
不含有聚集索引的表，叫做堆表，它的数据行组织顺序，是没有特定顺序的，类似于一堆书，增加一本书就放在这堆书的上面（在堆表中，具体实现方式可能不一样）。
聚集索引对查询性能影响非常大。聚集表中，非聚集索引是根据聚集键来定位的，而堆表中，非聚集索引是根据数据行号来定位的。这将有很大的性能区别，前者的性能大大优于后者。所以，建立合适的聚集索引，是非常必要的。一个好的建议是，使用小字段的且值唯一的列来建立索引，而且最好是单列，可以是代理键。因为如果字段太大太多，用来进行排序的开销将会很大，得不偿失；如果列值不唯一，数据库会为该重复值附加4字节的信息来标识重复值，增加了不必要的开销。
通常，我们在创建表的时候会指定主键，如果不显式指定索引类型的话，将默认创建聚集索引。比如：add constraint pk_tbl primary key （sid），将创建以sid为序的聚集索引。可以显式指定主键上的索引类型，比如，add constraint pk_tbl primary key nonclustered （sid），将创建一个非聚集索引的主键。所以，在创建主键的时候，一定得小心了，有多主键的情况，要注意显式指定索引类型。
索引能大幅度提高查询和排序性能，但是，在插入，删除，以及修改了主键的操作中，是需要维护索引顺序的。如果一张频繁变更的表，是不宜建立过多的索引的，索引带来的负面性能影响，将会得不偿失。
索引优化，是一个很考究的事情，它需要找到一个平衡点。
一般来说，有以下几个建议来创建合适的索引：
1、超过300行的数据表要创建索引。
2、聚集索引字段不能过多，最好是单字段，而且列值唯一。
3、对于数据字段特别多的表，而且这些字段有很多出现在where中，不宜在每一个字段上建立单独的索引，而是创建组合索引。组合索引中，列的顺序是很讲究的，越是选择性大而且唯一的列要放在前面，这对查询优化器优化有很大的帮助。不宜在那些大量重复的列值上建立索引，比如在一个true，false的列上建索引，是毫无意义的。
4、如果查询中，查询的字段不多，可以考虑建立覆盖索引，将字段都包含在索引里，可以仅仅访问索引就能查询到所有数据，而不用表扫描。