索引分類：從物理結構上可分為兩種：聚集索引和非聚集索引 (此外還有空間索引、篩選索引、XML索引)
因為聚集索引是索引順序與物理存儲順序一致，所以只能建一個。
- 聚集索引就是把數據按主鍵順序存儲；
- 因為一張表中的數據只能有一個物理順序，所以一張表只能有一個主鍵/聚集索引。
非聚集索引可以建1或者N個。
並不是所有字段上都可以建索引，有的字段類型如text、image、nvarchar(max)等是不可以建索引的。
sql語句有多個條件用and連接時，多個字段都有索引的話，順序很重要。
索引是存在磁盤的文件，一個表上如果有100個列，但是不能建太多索引，因為進行插入，修改，刪除時都需要對索引文件進行修改，會影響增刪改的效率，所以要平衡索引的個數。
索引的數據結構長什么樣子呢？
講了索引概念和結構。
在SQL Server數據庫中，索引的存儲是以B+樹（注意和二叉樹的區別）結構來存儲的，又稱索引樹，其節點類型為如下兩種：
- 索引節點；
- 葉子節點
索引節點按照層級關系，有時又可以分為根節點和中間節點，其本質是一樣的，都只包含下一層節點的入口值和入口指針；
葉子節點就不同了，它包含數據，這個數據可能是表中真實的數據行，也有可能是索引列值和行書簽，前者對應於聚集索引，后者對應於非聚集索引。
通過DBCC IND命令來查看索引的情況
DBCC IND ([PCT], [DBO.Employee], -1)
具體例子可以到上文的博客處查看。
非聚集索引的include理解，這個索引的數據結構息息相關。
- 索引覆蓋和非聚集索引的根節點和中間節點一樣，都是索引頁，都只包含下一層的入口指針和入口值。
- 索引覆蓋的葉節點卻稍有不同，多了一列DepartmentCode，此列即為索引覆蓋列，而且此列只在葉節點出現，如果查詢時，只需返回鍵值列和索引覆蓋列，則只需索引查找，肯本無需訪問數據頁，不僅提高了性能，而且節省占用空間。
本次優化記錄：
1，把多個and order_State<>2 and order_State<>-1and order_State<>-10and order_State<>-20等修改成，and order_State not in(-20,-10,-1,2)查詢速度快了很多。
2，在DateTime字段上建了索引，又提高了幾秒。
下面的表格闡述了什么時候應該用非簇聚索引，什么時候用簇聚索引：
| 動作描述 | 使用聚集索引 | 使用非聚集索引 |
| 列經常被分組排序 | 應 | 應 |
| 返回某范圍內的數據 | 應 | 不應 |
| 一個或極少不同值 | 不應 | 不應 |
| 小數目的不同值 | 應 | 不應 |
| 大數目的不同值 | 不應 | 應 |
| 頻繁更新的列 | 不應 | 應 |
| 外鍵列 | 應 | 應 |
| 主鍵列 | 應 | 應 |
| 頻繁修改索引列 | 不應 | 應 |
把流水表修改成一個單表，增加字段數,嘗試優化。
文章：SQL Server基礎之索引 待閱讀。