比如“张三”的“contactid”是001，那么“张三”的订单信息必须都放在这张表的第一个数据页上，如果今天“张三”新下了一个订单，那该订单信息不能放在表的最后一页，而是第一页！如果第一页放满了呢？很抱歉，该表所有数据都要往后移动为这条记录腾地方。
SQL Server的索引和Oracle的索引是不同的，SQL Server的聚集索引实际上是对表按照聚集索引字段的顺序进行了排序，相当于oracle的索引组织表。SQL Server的聚集索引就是表本身的一种组织形式，所以它的效率是非常高的。也正因为此，插入一条记录，它的位置不是随便放的，而是要按照顺序放在该放的数据页，如果那个数据页没有空间了，就引起了页分裂。所以很显然，聚集索引没有建在表的顺序字段上，该表容易发生页分裂。
曾经碰到过一个情况，一位哥们的某张表重建索引后，插入的效率大幅下降了。估计情况大概是这样的。该表的聚集索引可能没有建在表的顺序字段上，该表经常被归档，所以该表的数据是以一种稀疏状态存在的。比如张三下过20张订单，而最近3个月的订单只有5张，归档策略是保留3个月数据，那么张三过去的15张订单已经被归档，留下15个空位，可以在insert发生时重新被利用。在这种情况下由于有空位可以利用，就不会发生页分裂。但是查询性能会比较低，因为查询时必须扫描那些没有数据的空位。
重建聚集索引后情况改变了，因为重建聚集索引就是把表中的数据重新排列一遍，原来的空位没有了，而页的填充率又很高，插入数据经常要发生页分裂，所以性能大幅下降。
对于聚集索引没有建在顺序字段上的表，是否要给与比较低的页填充率？是否要避免重建聚集索引？是一个值得考虑的问题！
使用复合索引提高多个where条件的查询速度
复合索引通常拥有比单一索引更好的选择性。而且，它是特别针对某个where条件所设立的索引，它已经进行了排序，所以查询速度比单索引更快。复合索引的引导字段必须采用“选择性高”的字段。比如有3个字段：日期，性别，年龄。大家看，应该采用哪个字段作引导字段？显然应该采用“日期”作为引导字段。日期是3个字段中选择性最高的字段。
这里有一个例外，如果日期同时也是聚集索引的引导字段，可以不建复合索引，直接走聚集索引，效率也是比较高的。
不要把聚集索引建成“复合索引”，聚集索引越简单越好，选择性越高越好！聚集索引包括2个字段尚可容忍。但是超过2个字段，应该考虑建1个自增字段作为主键，聚集索引可以不做主键。
使用like进行模糊查询时应注意尽量不要使用前%
有的时候会需要进行一些模糊查询比如
Select * from contact where username like ‘%yue%’
关键词%yue%，由于yue前面用到了“%”，因此该查询必然走全表扫描，除非必要，否则不要在关键词前加%，
SQL Server 表连接的三种方式
(1) Merge Join
(2) Nested Loop Join
(3) Hash Join
SQL Server 2000只有一种join方式——Nested Loop Join，如果A结果集较小，那就默认作为外表，A中每条记录都要去B中扫描一遍，实际扫过的行数相当于A结果集行数x B结果集行数。所以如果两个结果集都很大，那Join的结果很糟糕。
SQL Server 2005新增了Merge Join，如果A表和B表的连接字段正好是聚集索引所在字段，那么表的顺序已经排好，只要两边拼上去就行了，这种join的开销相当于A表的结果集行数加上B表的结果集行数，一个是加，一个是乘，可见merge join 的效果要比Nested Loop Join好多了。
如果连接的字段上没有索引，那SQL2000的效率是相当低的，而SQL2005提供了Hash join，相当于临时给A，B表的结果集加上索引，因此SQL2005的效率比SQL2000有很大提高，我认为，这是一个重要的原因。
总结一下，在表连接时要注意以下几点：
(1) 连接字段尽量选择聚集索引所在的字段
(2) 仔细考虑where条件，尽量减小A、B表的结果集
(3) 如果很多join的连接字段都缺少索引，而你还在用SQL2000，干紧升级吧.
Row_number 会导致表扫描，用临时表分页更好
ROW_Number分页的测试结果：
使用ROW_Number来分页：CPU 时间= 317265 毫秒，占用时间= 423090 毫秒
使用临时表来分页：CPU 时间= 1266 毫秒，占用时间= 6705 毫秒
ROW_Number实现是基于order by的，排序对查询的影响显而易见。
其他
诸如有的写法会限制使用索引
Select * from tablename where chgdate +7 < sysdate
Select * from tablename where chgdate < sysdate -7
摘自 tearsmo的专栏