数据库优化|索引创建 后浪云MSSQL教程SQL CREATE INDEX 语句

给SQL Server加个"目录"有多重要？

大家好呀！我是后浪云的技术小哥，今天咱们聊聊数据库优化中特别实用的一个技能——创建索引，就像图书馆没有目录找书会疯掉一样，数据库没有索引查询也会慢到让你怀疑人生！

真实场景：电商平台的卡顿噩梦

上周有个做电商的朋友找我吐槽："我们促销活动时，用户查询商品列表要等5秒以上，客服电话都被打爆了！"我去他们数据库一看——好家伙，几百万条商品数据居然大部分字段都没建索引，数据库引擎每次都要全表扫描，能不慢吗？

这种情况其实特别常见,很多开发者只关心业务逻辑实现，却忽略了数据库优化，今天我就手把手教你用SQL Server的CREATE INDEX语句解决这类性能问题。

索引到底是什么？

简单说,索引就是数据的"快捷查找表"，想象一下：

• 没有索引：就像在一本没目录的字典里找字，必须一页页翻
• 有索引：直接查目录找到字在哪一页，效率提升N倍

在SQL Server中，索引主要分两种：

1. 聚集索引：数据实际按这个顺序存储（像字典正文按拼音排序）
2. 非聚集索引：单独存储的查找结构（像字典的偏旁部首检字表）

基础语法：CREATE INDEX

创建索引的基本命令很简单：

CREATE INDEX 索引名称 ON 表名 (列名1, 列名2...);

举个实际例子,假设我们有个电商商品表：

CREATE TABLE Products (
    ProductID INT PRIMARY KEY,
    ProductName NVARCHAR(100),
    CategoryID INT,
    Price DECIMAL(10,2),
    StockQuantity INT,
    CreatedDate DATETIME
);

场景1：加速商品搜索

用户经常按商品名称搜索,我们可以：

CREATE INDEX IX_Products_ProductName ON Products(ProductName);

场景2：加速分类+价格筛选

前台经常需要"手机分类下价格从低到高"的查询：

CREATE INDEX IX_Products_Category_Price ON Products(CategoryID, Price);

高级技巧：索引优化实战

包含列索引

SQL Server特有的"包含列"功能，可以把非键列包含在索引中：

CREATE INDEX IX_Products_Category_Price 
ON Products(CategoryID, Price)
INCLUDE (ProductName, StockQuantity);

这样当查询只需要这几个字段时,数据库引擎直接从索引取数据，不用回表查整行。

筛选索引（SQL Server特色）

只对部分数据建索引,特别适合大表中只有少量热点数据的情况：

-- 只为库存紧张的商品建索引
CREATE INDEX IX_Products_LowStock 
ON Products(ProductName)
WHERE StockQuantity < 10;

在线创建索引（企业版功能）

创建索引时会锁表,对于生产环境可以用在线创建：

CREATE INDEX IX_Products_ProductName 
ON Products(ProductName)
WITH (ONLINE = ON);

避坑指南：索引不是越多越好

常见新手误区：

• 过度索引：每个字段都建索引 → 写操作变慢
• 重复索引：(A,B)和(B,A)是两个不同索引
• 无用索引：从不用在查询条件的字段建索引

建议定期检查索引使用情况：

-- 查看未使用的索引
SELECT OBJECT_NAME(i.object_id) AS 表名,
       i.name AS 索引名
FROM sys.indexes i
INNER JOIN sys.objects o ON i.object_id = o.object_id
WHERE i.index_id NOT IN (
    SELECT s.index_id 
    FROM sys.dm_db_index_usage_stats s
    WHERE s.object_id = i.object_id
    AND i.index_id = s.index_id
    AND database_id = DB_ID()
)
AND o.type = 'U'; -- 用户表

真实案例：5秒→0.1秒的蜕变

回到开头的电商案例,我们做了这些优化：

1. 为商品名称、分类ID、价格创建组合索引
2. 为热销商品单独创建筛选索引
3. 删除3个从未使用的旧索引

结果？商品查询从5秒降到0.1秒，活动期间系统稳稳的！

索引是数据库优化的第一利器,记住几个要点：

• 优先为高频查询条件建索引
• 组合索引的列顺序很重要（把区分度高的放前面）
• 定期维护索引,删除无用的
• 生产环境创建大表索引建议在低峰期进行

后浪云提醒：索引优化是个持续过程，随着业务变化要不断调整，下次遇到查询慢，先别急着加服务器，看看索引是不是该优化啦！