1. 建表：
create table site_user
(
id int IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
[name] varchar(20),
code varchar(20),
date datetime
)
2. 插入8万条数据
declare @m int
set @m=1
while @m<80000
begin
INSERT INTO [demo].[dbo].[site_user]
(
[name]
,[code],date)
VALUES
('name'+CAST(@m AS VARCHAR(20))
,'code'+CAST(@m AS VARCHAR(20)),GETUTCDATE())
select @m=@m+1
END
--小技巧：推荐使用类似sqlassist的工具来提高敲写sql语句的速度
3. 设置打开一些参数的设置
SET STATISTICS IO on -- 查看磁盘IO
set statistics time on -- 查看sql语句分析编译和执行时间
SELECT * FROM site_user -- 查看效果
4. 查看表索引情况：
sp_helpindex site_user
5. 执行sql语句
SELECT * FROM site_user su WHERE su.name='name1'表 'site_user'。
扫描计数 1，逻辑读取 446 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次
ctrl+L 快捷键查看执行计划：
6. 优化第一步：聚集索引扫描开销占了100%，可以考虑优化为索引查找，在查询条件name上建立非聚集索引
create index name_index on site_user(name)
sp_helpindex site_user -- 多出来我们新建立的索引
此时再运行上面的查询语句：
SELECT * FROM site_user su WHERE su.name='name1'
表 'site_user'。扫描计数 1，逻辑读取 4 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
磁盘逻辑读取次数明显下降，然后查看执行计划：
新建的索引已经起到了作用，但是还是去扫描了主键的聚集索引，如果能在一个索引上完成查询性能会更高，因为这个查询
所以考虑进一步优化：
7. 优化第二步： 建立组合索引
create index name_index4 on site_user(name,code,[date])
表 'site_user'。扫描计数 1，逻辑读取 3 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
-- 磁盘逻辑读取次数又下降了
然后查看执行计划：
这样直接走索引查找就快很多了，使用了index4
8. 优化第三步：我们还可以考虑使用覆盖索引，将使用到的条件都写在索引括号内，其他查询出来的字段放入include中，
create index name_index5 on site_user(name)include(id,code,[date])表 'site_user'。
扫描计数 1，逻辑读取 3 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
-- 磁盘逻辑读取次数没有明显变化然后查看执行计划：
同样走索引查找使用了index5
此时： index4和index5如何选择？
利用dbcc进行数据分析：
DBCC SHOW_STATISTICS('site_user','name_index4')
DBCC SHOW_STATISTICS('site_user','name_index5')
可以看到，同样的数据量，average key length：覆盖索引index5，占用的空间相对少些，所以我们应该优先选择覆盖索引来进行优化
鉴于此文so easy，大家可以多多提点
作者：gaobanana
出处：http://www.cnblogs.com/gaobanana
