表的索引与字典中的索引非常相似。它可以极大地提高查询的速度。对一个较大的表来说，通过加索引，一个通常要花费几个小时来完成的查询只要几分钟就可以完成。（对于包含索引的数据库，SQL Sever需要一个可观的额外空间。例如，要建立一个聚簇索引，需要大约１.２倍于数据大小的空间。速度是需要付出代价的。）

聚簇索引和非聚簇索引

假设你已经通过字典的索引找到了一个字所在的页码。一旦已经知道了页码后，你很可能随机的翻寻字典，直至找到正确的页码。这里还有一种找到页码的更有效的方法。
首先，把字典翻到大概一半的地方，如果要找的页码比半本字典处的页码小，就翻到四分之一处，否则，就把书翻到四分之三的地方。通过这种方法，你可以继续把字典分成更小的部分，直至找到正确的页码附近。这是找到书页的非常有效的一种方法。（呵呵，到处都是这个例子，跟Hello world有一拼）SQL Sever的表索引以类似的方式工作。一个表索引由一组页组成，这些页构成了一个树形结构。根页通过指向另外两个页，把一个表的记录从逻辑上分成和两个部分。而根页所指向的两个页又分别把记录分割成更小的部分。每个页都把记录分成更小的分割，直至到达叶级页。

索引有两种类型：聚簇索引和非聚簇索引。

在聚簇索引中，索引树的叶级页包含实际的数据：记录的索引顺序与物理顺序相同。
在非聚簇索引中，叶级页指向表中的记录：记录的物理顺序与逻辑顺序没有必然的联系。

聚簇索引非常象目录表，目录表的顺序与实际的页码顺序是一致的。非聚簇索引则更象书的标准索引表，索引表中的顺序通常与实际的页码顺序是不一致的。一本书也许有多个索引。例如，它也许同时有主题索引和作者索引。同样，一个表可以有多个非聚簇索引。

通常情况下，你使用的是聚簇索引，但是你应该对两种类型索引的优缺点都有所理解。

每个表只能有一个聚簇索引，因为一个表中的记录只能以一种物理顺序存放。通常你要对一个表按照标识字段建立聚簇索引。但是，你也可以对其它类型的字段建立聚簇索引，如字符型，数值型和日期时间型字段。
从建立了聚簇索引的表中取出数据要比建立了非聚簇索引的表快。当你需要取出一定范围内的数据时，用聚簇索引也比用非聚簇索引好。例如，假设你用一个表来记录访问者在你网点上的活动。如果你想取出在一定时间段内的登录信息，你应该对这个表的DATETIME型字段建立聚簇索引。
对聚簇索引的主要限制是每个表只能建立一个聚簇索引。但是，一个表可以有不止一个非聚簇索引。实际上，对每个表你最多可以建立249个非聚簇索引。你也可以对一个表同时建立聚簇索引和非聚簇索引。
假如你不仅想根据日期，而且想根据用户名从你的网点活动日志中取数据。在这种情况下，同时建立一个聚簇索引和非聚簇索引是有效的。你可以对日期时间字段建立聚簇索引，对用户名字段建立非聚簇索引。如果你发现你需要更多的索引方式，你可以增加更多的非聚簇索引。
非聚簇索引需要大量的硬盘空间和内存。另外，虽然非聚簇索引可以提高从表中 取数据的速度，它也会降低向表中插入和更新数据的速度。每当你改变了一个建立了非聚簇索引的表中的数据时，必须同时更新索引。因此你对一个表建立非聚簇索引时要慎重考虑。如果你预计一个表需要频繁地更新数据，那么不要对它建立太多非聚簇索引。另外，如果硬盘和内存空间有限，也应该限制使用非聚簇索引的数量。

索引属性

这两种类型的索引都有两个重要属性：
你可以用两者中任一种类型同时对多个字段建立索引（复合索引）；
两种类型的索引都可以指定为唯一索引。
你可以对多个字段建立一个复合索引，甚至是复合的聚簇索引。假如有一个表记录了你的网点访问者的姓和名字。如果你希望根据完整姓名从表中取数据，你需要建立一个同时对姓字段和名字字段进行的索引。这和分别对两个字段建立单独的索引是不同的。当你希望同时对不止一个字段进行查询时，你应该建立一个对多个字段的索引。如果你希望对各个字段进行分别查询，你应该对各字段建立独立的索引。
两种类型的索引都可以被指定为唯一索引。如果对一个字段建立了唯一索引，你将不能向这个字段输入重复的值。一个标识字段会自动成为唯一值字段，但你也可以对其它类型的字段建立唯一索引。假设你用一个表来保存你的网点的用户密码，你当然不希望两个用户有相同的密码。通过强制一个字段成为唯一值字段，你可以防止这种情况的发生。