❶ 请问下sql中索引有什么限制，如何建立快速的索引
建立索引的时候需要看你的字段，首先字段要注意小于200，然后看你那些字段需要比对或者统计，按使用频率来建立索引顺序
❷ mysql有几种索引类型使用索引时都有那些地方要注意sql优化原则是什么
mysql的索引类型及使用索引时的注意事项有：
一、普通索引。这是最基本的索引，它没有任何限制。它有以下几种创建方式：
1、创建索引
代码如下:
CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));
如果是CHAR，VARCHAR类型，length可以小于字段实际长度；如果是BLOB和TEXT类型，必须指定 length，下同。
2、修改表结构
代码如下:
ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length)) -- 创建表的时候直接指定
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, INDEX [indexName] (username(length)) );
-- 删除索引的语法：
DROP INDEX [indexName] ON mytable;
二、唯一索引。它与前面的普通索引类似，不同的就是：索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一。它有以下几种创建方式：
代码如下:
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))
-- 修改表结构
ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length))
-- 创建表的时候直接指定
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, UNIQUE [indexName] (username(length)) );
三、主键索引。它是一种特殊的唯一索引，不允许有空值。一般是在建表的时候同时创建主键索引：
代码如下:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, PRIMARY KEY(ID) );
当然也可以用 ALTER 命令。记住：一个表只能有一个主键。
四、组合索引。为了形象地对比单列索引和组合索引，为表添加多个字段：
代码如下:
CREATE TABLE mytable( ID INT NOT NULL, username VARCHAR(16) NOT NULL, city VARCHAR(50) NOT NULL, age INT NOT NULL );
为了进一步榨取MySQL的效率，就要考虑建立组合索引。就是将 name, city, age建到一个索引里：
代码如下:
ALTER TABLE mytable ADD INDEX name_city_age (name(10),city,age);[code]
建表时，usernname长度为 16，这里用 10。这是因为一般情况下名字的长度不会超过10，这样会加速索引查询速度，还会减少索引文件的大小，提高INSERT的更新速度。
如果分别在 usernname，city，age上建立单列索引，让该表有3个单列索引，查询时和上述的组合索引效率也会大不一样，远远低于我们的组合索引。虽然此时有了三个索引，但MySQL只能用到其中的那个它认为似乎是最有效率的单列索引。
建立这样的组合索引，其实是相当于分别建立了下面三组组合索引：usernname,city,age usernname,city usernname 为什么没有 city，age这样的组合索引呢？这是因为MySQL组合索引“最左前缀”的结果。简单的理解就是只从最左面的开始组合。并不是只要包含这三列的查询都会用到该组合索引，下面的几个SQL就会用到这个组合索引：
[code]
SELECT * FROM mytable WHREE username="admin" AND city="郑州" SELECT * FROM mytable WHREE username="admin"
❸ 在SQL中怎样用指定索引查询
一般来说在条件中使用索引对应的第一个字段就可能会用到该索引。
微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。
索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。
数据搜索实现角度
索引也是另外一类文件/记录，它包含着可以指示出相关数据记录的各种记录。其中，每一索引都有一个相对应的搜索码，字符段的任意一个子集都能够形成一个搜索码。这样，索引就相当于所有数据目录项的一个集合，它能为既定的搜索码值的所有数据目录项提供定位所需的各种有效支持。
以上内容参考：网络-数据库索引
❹ sql语句中什么时候可以用索引什么时候不可以用
楼上的说的正确：那我就给你个例子把---use students --<指定库名>go/*--检查数据库是否存在索引（索引放在系统表中sysindexes中）--*/if exists(select name from sysindexes where name ='IX_stu_writtenexam') --<表名 --字段>drop index stu .IX_stu_writtenexam --如果存在删除索引gocreate nonclustered index ix_stu_writtenexam --创建非聚居索引 on stu(wriittenexam) with fillfactor =20 --填充因子go
❺ sql 什么时候用聚集索引和非聚集索引
1 聚集索引：该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。
聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列（组合索引），就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。
2 聚集索引使用注意事项
定义聚集索引键时使用的列越少越好。
• 包含大量非重复值的列。
.• 使用下列运算符返回一个范围值的查询：BETWEEN、>、>=、< 和 <=。
• 被连续访问的列。
• 回大型结果集的查询。
• 经常被使用联接或 GROUP BY 子句的查询访问的列；一般来说，这些是外键列。对 ORDER BY 或
GROUP BY 子句中指定的列进行索引，可以使 SQL Server 不必对数据进行排序，因为这些行已经排序。这样可以提高查询性能。
• OLTP 类型的应用程序，这些程序要求进行非常快速的单行查找（一般通过主键）。应在主键上创建聚集索引。
3 聚集索引不适用于：
• 频繁更改的列 。这将导致整行移动（因为 SQL Server
必须按物理顺序保留行中的数据值）。这一点要特别注意，因为在大数据量事务处理系统中数据是易失的。
• 宽键 。来自聚集索引的键值由所有非聚集索引作为查找键使用，因此存储在每个非聚集索引的叶条目内。
4 非聚集索引：数据存储在一个地方，索引存储在另一个地方，索引带有指针指向数据的存储位置。
非聚集索引中的项目按索引键值的顺序存储，而表中的信息按另一种顺序存储（这可以由聚集索引规定）。对于非聚集索引，可以为在表非聚集索引中查找数据时常
用的每个列创建一个非聚集索引。有些书籍包含多个索引。例如，一本介绍园艺的书可能会包含一个植物通俗名称索引，和一个植物学名索引
❻ 在SQL数据库中设置索引的原则是什么（注意是设置不是创建）
其实索引的好坏还和你的查询语句有关系,就是where后边的列有关.如果两者协调不好的话,同样应用索引也得不到什么好处.下边的文章希望对你有益:
索引的设计
A:尽量避免表扫描检查你的查询语句的where子句，因为这是优化器重要关注的地方。包含在where里面的每一列（column)都是可能的侯选索引，为能达到最优的性能，考虑在下面给出的例子：对于在where子句中给出了column1这个列。下面的两个条件可以提高索引的优化查询性能！第一：在表中的column1列上有一个单索引第二：在表中有多索引，但是column1是第一个索引的列避免定义多索引而column1是第二个或后面的索引，这样的索引不能优化服务器性能例如：下面的例子用了pubs数据库。
SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors
WHERE au_lname = 'White'按下面几个列上建立的索引将会是对优化器有用的索引
au_lname
au_lname, au_fname而在下面几个列上建立的索引将不会对优化器起到好的作用
au_address
au_fname, au_lname考虑使用窄的索引在一个或两个列上，窄索引比多索引和复合索引更能有效。用窄的索引，在每一页上将会有更多的行和更少的索引级别（相对与多索引和复合索引而言），这将推进系统性能。对于多列索引，SQL Server维持一个在所有列的索引上的密度统计（用于联合）和在第一个索引上的
histogram（柱状图）统计。根据统计结果，如果在复合索引上的第一个索引很少被选择使用，那么优化器对很多查询请求将不会使用索引。有用的索引会提高select语句的性能，包括insert,uodate,delete。但是，由于改变一个表的内容，将会影响索引。每一个insert,update,delete语句将会使性能下降一些。实验表明，不要在一个单表上用大量的索引，不要在共享的列上（指在多表中用了参考约束）使用重叠的索引。在某一列上检查唯一的数据的个数，比较它与表中数据的行数做一个比较。这就是数据的选择性，这比较结果将会帮助你决定是否将某一列作为侯选的索引列，如果需要，建哪一种索引。你可以用下面的查询语句返回某一列的不同值的数目。
select count(distinct cloumn_name) from table_name假设column_name是一个10000行的表，则看column_name返回值来决定是否应该使用，及应该使用什么索引。
Unique values Index
5000 Nonclustered index
20 Clustered index
3 No index
镞索引和非镞索引的选择
<1:>镞索引是行的物理顺序和索引的顺序是一致的。页级，低层等索引的各个级别上都包含实际的数据页。一个表只能是有一个镞索引。由于update,delete语句要求相对多一些的读操作，因此镞索引常常能加速这样的操作。在至少有一个索引的表中，你应该有一个镞索引。在下面的几个情况下，你可以考虑用镞索引：例如：某列包括的不同值的个数是有限的（但是不是极少的）顾客表的州名列有50个左右的不同州名的缩写值，可以使用镞索引。例如：对返回一定范围内值的列可以使用镞索引，比如用between,>,>=,<,<=等等来对列进行操作的列上。
select * from sales where ord_date between Ƌ/1/93' and ƌ/1/93'例如：对查询时返回大量结果的列可以使用镞索引。
SELECT * FROM phonebook WHERE last_name = 'Smith'
当有大量的行正在被插入表中时，要避免在本表一个自然增长（例如，identity列）的列上建立镞索引。如果你建立了镞的索引，那么insert的性能就会大大降低。因为每一个插入的行必须到表的最后，表的最后一个数据页。当一个数据正在被插入（这时这个数据页是被锁定的），所有的其他插入行必须等待直到当前的插入已经结束。一个索引的叶级页中包括实际的数据页，并且在硬盘上的数据页的次序是跟镞索引的逻辑次序一样的。
<2:>一个非镞的索引就是行的物理次序与索引的次序是不同的。一个非镞索引的叶级包含了指向行数据页的指针。在一个表中可以有多个非镞索引，你可以在以下几个情况下考虑使用非镞索引。在有很多不同值的列上可以考虑使用非镞索引例如：一个part_id列在一个part表中select * from employee where emp_id = 'pcm9809f'查询语句中用order by子句的列上可以考虑使用镞索引
三、查询语句的设计
SQL Server优化器通过分析查询语句，自动对查询进行优化并决定最有效的执行方案。优化器分析查询语句来决定那个子句可以被优化，并针对可以被优化查询的子句来选择有用的索引。最后优化器比较所有可能的执行方案并选择最有效的一个方案出来。在执行一个查询时，用一个where子句来限制必须处理的行数，除非完全需要，否则应该避免在一个表中无限制地读并处理所有的行。例如下面的例子，select qty from sales where stor_id=7131是很有效的比下面这个无限制的查询select qty from sales避免给客户的最后数据选择返回大量的结果集。允许SQL Server运行满足它目的的函数限制结果集的大小是更有效的。这能减少网络I/O并能提高多用户的相关并发时的应用程序性能。因为优化器关注的焦点就是where子句的查询，以利用有用的索引。在表中的每一个索引都可能成为包括在where子句中的侯选索引。为了最好的性能可以遵照下面的用于一个给定列column1的索引。第一：在表中的column1列上有一个单索引第二：在表中有多索引，但是column1是第一个索引的列不要在where子句中使用没有column1列索引的查询语句，并避免在where子句用一个多索引的非第一个索引的索引。这时多索引是没有用的。
For example, given a multicolumn index on the au_lname, au_fname columns of the authors table in
the pubs database,下面这个query语句利用了au_lname上的索引
SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors
WHERE au_lname = 'White'
AND au_fname = 'Johnson'
SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors
WHERE au_lname = 'White'下面这个查询没有利用索引，因为他使用了多索引的非第一个索引的索引
SELECT au_id, au_lname, au_fname FROM authors
WHERE au_fname = 'Johnson'
❼ mysql索引优化的规则注意事项
常见的简化规则如下：
1）不要有超过5个以上的表连接（JOIN）
2）考虑使用临时表或表变量存放中间结果。
3）少用子查询
4）视图嵌套不要过深,一般视图嵌套不要超过2个为宜。
连接的表越多，其编译的时间和连接的开销也越大，性能越不好控制。最好是把连接拆开成较小的几个部分逐个顺序执行。优先执行那些能够大量减少结果的连接。拆分的好处不仅仅是减少SQL Server优化的时间，更使得SQL语句能够以你可以预测的方式和顺序执行。
如果一定需要连接很多表才能得到数据，那么很可能意味着设计上的缺陷。
连接是outer join，非常不好。因为outer join意味着必须对左表或右表查询所有行。如果表很大而没有相应的where语句，那么outer join很容易导致table scan或index scan。要尽量使用inner join避免scan整个表。
优化建议：
1）使用临时表存放t1表的结果,能大大减少logical reads（或返回行数）的操作要优先执行。 仔细分析语句，你会发现where中的条件全是针对表t1的，所以直接使用上面的where子句查询表t1，然后把结果存放再临时表＃t1中：
Select t1….. into #tt1 from t1 where…(和上面的where一样)
2）再把＃tt1和其他表进行连接:
Select #t1…
Left outer join …
Left outer join…
3）修改 like 程序，去掉前置百分号。like语句却因为前置百分号而无法使用索引
4）从系统设计的角度修改语句，去掉outer join。
5）考虑组合索引或覆盖索引消除clustered index scan。
上面1和2点建议立即消除了worktable，性能提高了几倍以上，效果非常明显。
❽ sql使用复合索引要注意什么
sql复合索引一定要注意搜索条件的设置。
还有就是看你用的是什么数据库，mysql和oracle，sqlserver都有各自的设定，需要自己去学