【数据库】使用Sql Server创建索引优化查询速度，一般2万多数据后，通过非索引时间字段排序查询出现超时情况

前言
[SQL 创建索引的基本语法和示例](#SQL 创建索引的基本语法和示例)
- 基本语法
- 常见索引创建示例
- - [1. 创建简单非聚集索引](#1. 创建简单非聚集索引)
  - [2. 创建唯一索引](#2. 创建唯一索引)
  - [3. 创建聚集索引](#3. 创建聚集索引)
  - [4. 创建复合索引(多列索引)](#4. 创建复合索引(多列索引))
  - [5. 包含额外列的索引(覆盖索引)](#5. 包含额外列的索引(覆盖索引))
  - [6. 使用筛选条件创建筛选索引](#6. 使用筛选条件创建筛选索引)
  - [7. 在线创建索引(减少锁影响)](#7. 在线创建索引(减少锁影响))
  - [8. 指定填充因子](#8. 指定填充因子)
- 高级选项
- - 并行创建索引
  - [使用 tempdb 排序](#使用 tempdb 排序)
  - 在特定文件组上创建索引
- 注意事项
实用查询小技巧
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前言

由于博主用的云服务器配置比较低，2M带宽，所以整体访问速度会比较慢，单达到一定内存和并发上限后会出现查询超时的情况。

此时就在硬件不变动情况下，就需要从软件层面优化，sql表索引就是常见的查询优化方向之一，

如果你用的是SSMS可视化工具操作sql server数据库，那么通过可视化方式去创建索引可能会失败，可以换成通过sql方式创建！

SQL 创建索引的基本语法和示例

以下是 SQL Server 中创建索引的完整语法和常见示例：

基本语法

复制代码

CREATE [UNIQUE] [CLUSTERED | NONCLUSTERED] INDEX index_name
ON table_name (column1 [ASC|DESC], column2 [ASC|DESC], ...)
[INCLUDE (column_name [, ...])]
[WITH (index_option [, ...])]
[ON filegroup_name | partition_scheme_name (column_name)]

常见索引创建示例

1. 创建简单非聚集索引

复制代码

CREATE INDEX IX_Customer_LastName ON Customers(LastName);

2. 创建唯一索引

复制代码

CREATE UNIQUE INDEX IX_Employee_Email ON Employees(Email);

3. 创建聚集索引

复制代码

CREATE CLUSTERED INDEX IX_Orders_OrderDate ON Orders(OrderDate);

4. 创建复合索引(多列索引)

复制代码

CREATE INDEX IX_Products_CategoryPrice ON Products(CategoryID, UnitPrice DESC);

5. 包含额外列的索引(覆盖索引)

复制代码

CREATE INDEX IX_Orders_CustomerDate 
ON Orders(CustomerID, OrderDate) 
INCLUDE (TotalAmount, Status);

6. 使用筛选条件创建筛选索引

复制代码

CREATE INDEX IX_ActiveProducts ON Products(ProductName)
WHERE Discontinued = 0;

7. 在线创建索引(减少锁影响)

复制代码

CREATE INDEX IX_Customer_Region ON Customers(Region) WITH (ONLINE = ON);

8. 指定填充因子

复制代码

CREATE INDEX IX_OrderDetails_ProductID 
ON OrderDetails(ProductID) 
WITH (FILLFACTOR = 70);

高级选项

并行创建索引

复制代码

CREATE INDEX IX_LargeTable_Column ON LargeTable(Column1) WITH (MAXDOP = 4);

使用 tempdb 排序

复制代码

CREATE INDEX IX_LargeTable_Column ON LargeTable(Column1) WITH (SORT_IN_TEMPDB = ON);

在特定文件组上创建索引

复制代码

CREATE INDEX IX_LargeTable_Column ON LargeTable(Column1) ON INDEX_FG;

注意事项

表名和列名区分大小写取决于数据库的排序规则设置
每个表只能有一个聚集索引
创建索引会占用系统资源，大型表上创建索引可能需要较长时间
索引会提高查询性能但会降低插入、更新和删除操作的性能
定期维护索引(重建或重组)以保持性能

实用查询小技巧

使用 WITH (NOLOCK) 减少阻塞

技巧说明

在SQL Server中，当需要快速查询数据而不需要绝对最新的数据或精确一致性时，可以使用WITH (NOLOCK)提示（也称为"脏读"）。这可以避免查询被其他事务阻塞，提高查询速度，特别是在高并发环境下。

基本语法

复制代码

SELECT 列名1, 列名2, ...
FROM 表名 WITH (NOLOCK)
WHERE 条件;

实际示例

复制代码

-- 普通查询（可能被其他事务阻塞）
SELECT OrderID, CustomerID, OrderDate 
FROM Orders
WHERE OrderDate > '2023-01-01';

-- 使用NOLOCK的查询（不会被阻塞，但可能读到未提交的数据）
SELECT OrderID, CustomerID, OrderDate 
FROM Orders WITH (NOLOCK)
WHERE OrderDate > '2023-01-01';

适用场景

报表查询，对实时性要求不高
大数据量分析查询
开发调试环境
系统监控查询

注意事项

可能读取到未提交的数据（脏读） - 如果其他事务回滚，你读到的数据可能不存在
不保证数据一致性 - 可能读到部分更新的数据
不适合财务等关键业务 - 对于需要精确数据的场景不应使用
不是表锁的替代品 - 不能解决所有并发问题

替代方案

如果担心脏读但需要减少阻塞，可以考虑：

复制代码

-- 使用READ UNCOMMITTED隔离级别（会话级设置）
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED;
SELECT OrderID, CustomerID, OrderDate 
FROM Orders
WHERE OrderDate > '2023-01-01';
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED; -- 恢复默认

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