什么是索引
数据库索引是对表的一列或多列的值进行排序的一种结构，索引与表数据的关系类似于目录与书籍内容的关系。在SQL-Server中存在两种比较重要的索引,分别为聚集索引与非聚集索引，它们是以B+树组织保存的。
为什么要使用索引
数据查询是数据库一项使用非常频繁的操作，查询的快慢已成为了衡量系统好坏的一个重要标准，而合理地使用索引可以提高数据检索效率，改善数据库性能，加快数据访问速度。
- 预读：用估计信息，去硬盘读取数据到缓存。预读100次，也就是估计将要从硬盘中读取了100页数据到缓存。
- 物理读：查询计划生成好以后，如果缓存缺少所需要的数据，让缓存再次去读硬盘。物理读10页，从硬盘中读取10页数据到缓存。
- 逻辑读：从缓存中取出所有数据。逻辑读100次，也就是从缓存里取到100页数据。
聚集索引
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。
聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效
如果一个表没有聚集索引，那么它是以堆的方式存储，也就是表中的数据没什么顺序的。否则假如我们为表创建了聚集索引，那么其存储是有顺序的
聚集索引的最大好处就是能够根据查询要求，迅速缩小查询范围，避免全表扫描
非聚集索引
其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引，比如，我们要查"安"字，就会很自然的翻开字典的前几页，因为"安"的拼音是"an",而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母"a"开头并以"z"结尾的，那么"安"子就自然的排在字典的前部。如果您翻完了所有以“a”开头的部分仍然找不到这个字，那么就说明您的字典中没有这个字；同样的，如果查“张”字，那您也会将您的字典翻到最后部分，因为“张”的拼音是“zhang”。也就是说，字典的正文部分本身就是一个目录，您不需要再去查其他目录来找到您需要找的内容。我们把这种正文内容本身就是一种按照一定规则排列的目录称为“聚集索引”。
如果您认识某个字，您可以快速的从自动中查到这个字。但您也可能会遇到不认识的字，不知道它的发音，这时候，就不能按照刚才的方法来查字，而需要根据"偏旁部首"来查，我们把这种目录纯粹是目录，正文纯粹是正文的排序方式称为“非聚集索引”。
SQL SERVER默认是在主键上建立聚集索引
一个简单的例子说明主键建立聚合索引的劣势
（1）仅在主键上建立聚集索引，并且不划分时间段：
Select gid,fariqi,neibuyonghu,title from tgongwen
用时：128470毫秒（即：128秒）
（2）在主键上建立聚集索引，在fariq上建立非聚集索引：
select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())
用时：53763毫秒（54秒）
（3）将聚合索引建立在日期列（fariqi）上：
select gid,fariqi,neibuyonghu,title from Tgongwen
where fariqi> dateadd(day,-90,getdate())
用时：2423毫秒（2秒）
虽然每条语句提取出来的都是25万条数据，各种情况的差异却是巨大的，特别是将聚集索引建立在日期列时的差异。事实上，如果您的数据库真的有1000 万容量的话，把主键建立在ID列上，就像以上的第1、2种情况，在网页上的表现就是超时，根本就无法显示。这也是我摒弃ID列作为聚集索引的一个最重要的因素。得出以上速度的方法是：在各个select语句前加：
declare @d datetime
set @d=getdate()
并在select语句后加：
select [语句执行花费时间(毫秒)]=datediff(ms,@d,getdate())