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yangvxin1 2003-08-24
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视图可以被看成是虚拟表。
索引对数据仓库的性能具有重要作用。每个维度表都必须在主键上建立索引。在其它列（如标识层次结构级别的列）上，索引对某些专用查询的性能也很有用。
索引对数据仓库的性能具有重要作用。每个维度表都必须在主键上建立索引。在其它列（如标识层次结构级别的列）上，索引对某些专用查询的性能也很有用。
happy_0325 2003-08-24
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视图是数据库数据的特定子集。
索引是对数据库表中一个或多个列的值进行排序的结构。
视图相当于查询，进立适当的索引有利于提高视图查询和查找数据的效率。
索引是对数据库表中一个或多个列的值进行排序的结构。
视图相当于查询，进立适当的索引有利于提高视图查询和查找数据的效率。
lettermail4 2003-08-23
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不是很明白
shaken 2003-08-23
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视图是数据库数据的特定子集。
索引是对数据库表中一个或多个列的值进行排序的结构。
索引是对数据库表中一个或多个列的值进行排序的结构。
kittyzheng 2003-08-23
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引用：shaken(shaken)
视图是数据库数据的特定子集。
索引是对数据库表中一个或多个列的值进行排序的结构。
视图相当于查询，进立适当的索引有利于提高视图查询和查找数据的效率。
视图是数据库数据的特定子集。
索引是对数据库表中一个或多个列的值进行排序的结构。
视图相当于查询，进立适当的索引有利于提高视图查询和查找数据的效率。
txlicenhe 2003-08-23
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簇索引
簇索引对表的物理数据页中的数据按列进行排序然后再重新存储到磁盘上即簇索
引与数据是混为一体的它的叶节点中存储的是实际的数据由于簇索引对表中的数据一
一进行了排序因此用簇索引查找数据很快但由于簇索引将表的所有数据完全重新排列
了它所需要的空间也就特别大大概相当于表中数据所占空间的120% 表的数据行只
能以一种排序方式存储在磁盘上所以一个表只能有一个簇索引
非簇索引
非簇索引具有与表的数据完全分离的结构使用非簇索引不用将物理数据页中的数据
按列排序非簇索引的叶节点中存储了组成非簇索引的关键字的值和行定位器行定位器
的结构和存储内容取决于数据的存储方式如果数据是以簇索引方式存储的则行定位器
中存储的是簇索引的索引键如果数据不是以簇索引方式存储的这种方式又称为堆存储
方式Heap Structure 则行定位器存储的是指向数据行的指针非簇索引将行定位器
按关键字的值用一定的方式排序这个顺序与表的行在数据页中的排序是不匹配的
由于非簇索引使用索引页存储因此它比簇索引需要更多的存储空间且检索效率较
低但一个表只能建一个簇索引当用户需要建立多个索引时就需要使用非簇索引了
从理论上讲一个表最多可以建249 个非簇索引
索引与系统性能
索引可以加快数据检索的速度但它会使数据的插入删除和更新变慢尤其是簇索
引数据是按照逻辑顺序存放在一定的物理位置当变更数据时根据新的数据顺序需
要将许多数据进行物理位置的移动这将增加系统的负担对非簇索引数据更新时也需
要更新索引页这也需要占用系统时间因此在一个表中使用太多的索引会影响数据库
的性能对于一个经常会改变的表应该尽量限制表只使用一个簇索引和不超过3~4 个
非簇索引对事务处理特别繁重的表其索引应尽量不超过3 个
索引调整向导Index Tuning Wizard
索引调整向导可以帮助选择并创建一个最优化的索引集合以提高数据库的性能
要使用索引调整向导需要一个工作负荷记录Workload 工作负荷记录由SQL 脚
本或SQL Server Profiler 创建的存储在文件或表中的跟踪组成如果没有现存的针对要进
行索引调整的数据库或表的工作负荷记录可以通过SQL Server Profiler 来创建一个其
具体方法请参见第19 章中SQL Server Profiler 的用法可以用Sample 1 – TSQL 跟踪定
义来创建或新建一个跟踪索引调整向导可以使用查询优化器根据工作负荷记录分析索引
的性能并提出相应的调整建议可以立即让系统根据建议修改索引也可以将任务列入
计划以后再创建
SQL Server中有几个可以让你检测、调整和优化SQL Server性能的工具。在本文中，我将说明如何用SQL Server的工具来优化数据库索引的使用，本文还涉及到有关索引的一般性知识。
关于索引的常识
影响到数据库性能的最大因素就是索引。由于该问题的复杂性，我只可能简单的谈谈这个问题，不过关于这方面的问题，目前有好几本不错的书籍可供你参阅。我在这里只讨论两种SQL Server索引，即clustered索引和nonclustered索引。当考察建立什么类型的索引时，你应当考虑数据类型和保存这些数据的column。同样，你也必须考虑数据库可能用到的查询类型以及使用的最为频繁的查询类型。
索引的类型
如果column保存了高度相关的数据，并且常常被顺序访问时，最好使用clustered索引，这是因为如果使用clustered索引，SQL Server会在物理上按升序（默认）或者降序重排数据列，这样就可以迅速的找到被查询的数据。同样，在搜寻控制在一定范围内的情况下，对这些column也最好使用clustered索引。这是因为由于物理上重排数据，每个表格上只有一个clustered索引。
与上面情况相反，如果columns包含的数据相关性较差，你可以使用nonculstered索引。你可以在一个表格中使用高达249个nonclustered索引——尽管我想象不出实际应用场合会用的上这么多索引。
当表格使用主关键字（primary keys），默认情况下SQL Server会自动对包含该关键字的column(s)建立一个独有的cluster索引。很显然，对这些column(s)建立独有索引意味着主关键字的唯一性。当建立外关键字（foreign key）关系时，如果你打算频繁使用它，那么在外关键字cloumn上建立nonclustered索引不失为一个好的方法。如果表格有clustered索引，那么它用一个链表来维护数据页之间的关系。相反，如果表格没有clustered索引，SQL Server将在一个堆栈中保存数据页。
数据页
当索引建立起来的时候，SQLServer就建立数据页（datapage），数据页是用以加速搜索的指针。当索引建立起来的时候，其对应的填充因子也即被设置。设置填充因子的目的是为了指示该索引中数据页的百分比。随着时间的推移，数据库的更新会消耗掉已有的空闲空间，这就会导致页被拆分。页拆分的后果是降低了索引的性能，因而使用该索引的查询会导致数据存储的支离破碎。当建立一个索引时，该索引的填充因子即被设置好了，因此填充因子不能动态维护。
为了更新数据页中的填充因子，我们可以停止旧有索引并重建索引，并重新设置填充因子（注意：这将影响到当前数据库的运行，在重要场合请谨慎使用）。DBCC INDEXDEFRAG和DBCC DBREINDEX是清除clustered和nonculstered索引碎片的两个命令。INDEXDEFRAG是一种在线操作（也就是说，它不会阻塞其它表格动作，如查询），而DBREINDEX则在物理上重建索引。在绝大多数情况下，重建索引可以更好的消除碎片，但是这个优点是以阻塞当前发生在该索引所在表格上其它动作为代价换取来得。当出现较大的碎片索引时，INDEXDEFRAG会花上一段比较长的时间，这是因为该命令的运行是基于小的交互块（transactional block）。
填充因子
当你执行上述措施中的任何一个，数据库引擎可以更有效的返回编入索引的数据。关于填充因子（fillfactor）话题已经超出了本文的范畴，不过我还是提醒你需要注意那些打算使用填充因子建立索引的表格。
在执行查询时，SQL Server动态选择使用哪个索引。为此，SQL Server根据每个索引上分布在该关键字上的统计量来决定使用哪个索引。值得注意的是，经过日常的数据库活动（如插入、删除和更新表格），SQL Server用到的这些统计量可能已经“过期”了，需要更新。你可以通过执行DBCC SHOWCONTIG来查看统计量的状态。当你认为统计量已经“过期”时，你可以执行该表格的UPDATE STATISTICS命令，这样SQL Server就刷新了关于该索引的信息了。
建立数据库维护计划
SQL Server提供了一种简化并自动维护数据库的工具。这个称之为数据库维护计划向导（Database Maintenance Plan Wizard ，DMPW）的工具也包括了对索引的优化。如果你运行这个向导，你会看到关于数据库中关于索引的统计量，这些统计量作为日志工作并定时更新，这样就减轻了手工重建索引所带来的工作量。如果你不想自动定期刷新索引统计量，你还可以在DMPW中选择重新组织数据和数据页，这将停止旧有索引并按特定的填充因子重建索引。
簇集索引=聚集索引:
聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列（组合索引），就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。
聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后，便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。例如，如果应用程序执行的一个查询经常检索某一日期范围内的记录，则使用聚集索引可以迅速找到包含开始日期的行，然后检索表中所有相邻的行，直到到达结束日期。这样有助于提高此类查询的性能。同样，如果对从表中检索的数据进行排序时经常要用到某一列，则可以将该表在该列上聚集（物理排序），避免每次查询该列时都进行排序，从而节省成本。
非簇集索引:
非聚集索引与聚集索引一样有 B 树结构，但是有两个重大差别：
数据行不按非聚集索引键的顺序排序和存储。
非聚集索引的叶层不包含数据页。
相反，叶节点包含索引行。每个索引行包含非聚集键值以及一个或多个行定位器，这些行定位器指向有该键值的数据行（如果索引不唯一，则可能是多行）。
非聚集索引可以在有聚集索引的表、堆集或索引视图上定义。在 Microsoft® SQL Server™ 2000 中，非聚集索引中的行定位器有两种形式：
如果表是堆集（没有聚集索引），行定位器就是指向行的指针。该指针用文件标识符 (ID)、页码和页上的行数生成。整个指针称为行 ID。
如果表没有聚集索引，或者索引在索引视图上，则行定位器就是行的聚集索引键。如果聚集索引不是唯一的索引，SQL Server 2000 将添加在内部生成的值以使重复的键唯一。用户看不到这个值，它用于使非聚集索引内的键唯一。SQL Server 通过使用聚集索引键搜索聚集索引来检索数据行，而聚集索引键存储在非聚集索引的叶行内。
由于非聚集索引将聚集索引键作为其行指针存储，因此使聚集索引键尽可能小很重要。如果表还有非聚集索引，请不要选择大的列作为聚集索引的键。
唯一索引:
唯一索引可以确保索引列不包含重复的值。在多列唯一索引的情况下，该索引可以确保索引列中每个值组合都是唯一的。
唯一索引既是索引也是约束。
复合索引：
索引项是多个的就叫组合索引，也叫复合索引。
复合索引使用时需要注意索引项的次序。
簇索引对表的物理数据页中的数据按列进行排序然后再重新存储到磁盘上即簇索
引与数据是混为一体的它的叶节点中存储的是实际的数据由于簇索引对表中的数据一
一进行了排序因此用簇索引查找数据很快但由于簇索引将表的所有数据完全重新排列
了它所需要的空间也就特别大大概相当于表中数据所占空间的120% 表的数据行只
能以一种排序方式存储在磁盘上所以一个表只能有一个簇索引
非簇索引
非簇索引具有与表的数据完全分离的结构使用非簇索引不用将物理数据页中的数据
按列排序非簇索引的叶节点中存储了组成非簇索引的关键字的值和行定位器行定位器
的结构和存储内容取决于数据的存储方式如果数据是以簇索引方式存储的则行定位器
中存储的是簇索引的索引键如果数据不是以簇索引方式存储的这种方式又称为堆存储
方式Heap Structure 则行定位器存储的是指向数据行的指针非簇索引将行定位器
按关键字的值用一定的方式排序这个顺序与表的行在数据页中的排序是不匹配的
由于非簇索引使用索引页存储因此它比簇索引需要更多的存储空间且检索效率较
低但一个表只能建一个簇索引当用户需要建立多个索引时就需要使用非簇索引了
从理论上讲一个表最多可以建249 个非簇索引
索引与系统性能
索引可以加快数据检索的速度但它会使数据的插入删除和更新变慢尤其是簇索
引数据是按照逻辑顺序存放在一定的物理位置当变更数据时根据新的数据顺序需
要将许多数据进行物理位置的移动这将增加系统的负担对非簇索引数据更新时也需
要更新索引页这也需要占用系统时间因此在一个表中使用太多的索引会影响数据库
的性能对于一个经常会改变的表应该尽量限制表只使用一个簇索引和不超过3~4 个
非簇索引对事务处理特别繁重的表其索引应尽量不超过3 个
索引调整向导Index Tuning Wizard
索引调整向导可以帮助选择并创建一个最优化的索引集合以提高数据库的性能
要使用索引调整向导需要一个工作负荷记录Workload 工作负荷记录由SQL 脚
本或SQL Server Profiler 创建的存储在文件或表中的跟踪组成如果没有现存的针对要进
行索引调整的数据库或表的工作负荷记录可以通过SQL Server Profiler 来创建一个其
具体方法请参见第19 章中SQL Server Profiler 的用法可以用Sample 1 – TSQL 跟踪定
义来创建或新建一个跟踪索引调整向导可以使用查询优化器根据工作负荷记录分析索引
的性能并提出相应的调整建议可以立即让系统根据建议修改索引也可以将任务列入
计划以后再创建
SQL Server中有几个可以让你检测、调整和优化SQL Server性能的工具。在本文中，我将说明如何用SQL Server的工具来优化数据库索引的使用，本文还涉及到有关索引的一般性知识。
关于索引的常识
影响到数据库性能的最大因素就是索引。由于该问题的复杂性，我只可能简单的谈谈这个问题，不过关于这方面的问题，目前有好几本不错的书籍可供你参阅。我在这里只讨论两种SQL Server索引，即clustered索引和nonclustered索引。当考察建立什么类型的索引时，你应当考虑数据类型和保存这些数据的column。同样，你也必须考虑数据库可能用到的查询类型以及使用的最为频繁的查询类型。
索引的类型
如果column保存了高度相关的数据，并且常常被顺序访问时，最好使用clustered索引，这是因为如果使用clustered索引，SQL Server会在物理上按升序（默认）或者降序重排数据列，这样就可以迅速的找到被查询的数据。同样，在搜寻控制在一定范围内的情况下，对这些column也最好使用clustered索引。这是因为由于物理上重排数据，每个表格上只有一个clustered索引。
与上面情况相反，如果columns包含的数据相关性较差，你可以使用nonculstered索引。你可以在一个表格中使用高达249个nonclustered索引——尽管我想象不出实际应用场合会用的上这么多索引。
当表格使用主关键字（primary keys），默认情况下SQL Server会自动对包含该关键字的column(s)建立一个独有的cluster索引。很显然，对这些column(s)建立独有索引意味着主关键字的唯一性。当建立外关键字（foreign key）关系时，如果你打算频繁使用它，那么在外关键字cloumn上建立nonclustered索引不失为一个好的方法。如果表格有clustered索引，那么它用一个链表来维护数据页之间的关系。相反，如果表格没有clustered索引，SQL Server将在一个堆栈中保存数据页。
数据页
当索引建立起来的时候，SQLServer就建立数据页（datapage），数据页是用以加速搜索的指针。当索引建立起来的时候，其对应的填充因子也即被设置。设置填充因子的目的是为了指示该索引中数据页的百分比。随着时间的推移，数据库的更新会消耗掉已有的空闲空间，这就会导致页被拆分。页拆分的后果是降低了索引的性能，因而使用该索引的查询会导致数据存储的支离破碎。当建立一个索引时，该索引的填充因子即被设置好了，因此填充因子不能动态维护。
为了更新数据页中的填充因子，我们可以停止旧有索引并重建索引，并重新设置填充因子（注意：这将影响到当前数据库的运行，在重要场合请谨慎使用）。DBCC INDEXDEFRAG和DBCC DBREINDEX是清除clustered和nonculstered索引碎片的两个命令。INDEXDEFRAG是一种在线操作（也就是说，它不会阻塞其它表格动作，如查询），而DBREINDEX则在物理上重建索引。在绝大多数情况下，重建索引可以更好的消除碎片，但是这个优点是以阻塞当前发生在该索引所在表格上其它动作为代价换取来得。当出现较大的碎片索引时，INDEXDEFRAG会花上一段比较长的时间，这是因为该命令的运行是基于小的交互块（transactional block）。
填充因子
当你执行上述措施中的任何一个，数据库引擎可以更有效的返回编入索引的数据。关于填充因子（fillfactor）话题已经超出了本文的范畴，不过我还是提醒你需要注意那些打算使用填充因子建立索引的表格。
在执行查询时，SQL Server动态选择使用哪个索引。为此，SQL Server根据每个索引上分布在该关键字上的统计量来决定使用哪个索引。值得注意的是，经过日常的数据库活动（如插入、删除和更新表格），SQL Server用到的这些统计量可能已经“过期”了，需要更新。你可以通过执行DBCC SHOWCONTIG来查看统计量的状态。当你认为统计量已经“过期”时，你可以执行该表格的UPDATE STATISTICS命令，这样SQL Server就刷新了关于该索引的信息了。
建立数据库维护计划
SQL Server提供了一种简化并自动维护数据库的工具。这个称之为数据库维护计划向导（Database Maintenance Plan Wizard ，DMPW）的工具也包括了对索引的优化。如果你运行这个向导，你会看到关于数据库中关于索引的统计量，这些统计量作为日志工作并定时更新，这样就减轻了手工重建索引所带来的工作量。如果你不想自动定期刷新索引统计量，你还可以在DMPW中选择重新组织数据和数据页，这将停止旧有索引并按特定的填充因子重建索引。
簇集索引=聚集索引:
聚集索引确定表中数据的物理顺序。聚集索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚集索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚集索引。但该索引可以包含多个列（组合索引），就像电话簿按姓氏和名字进行组织一样。
聚集索引对于那些经常要搜索范围值的列特别有效。使用聚集索引找到包含第一个值的行后，便可以确保包含后续索引值的行在物理相邻。例如，如果应用程序执行的一个查询经常检索某一日期范围内的记录，则使用聚集索引可以迅速找到包含开始日期的行，然后检索表中所有相邻的行，直到到达结束日期。这样有助于提高此类查询的性能。同样，如果对从表中检索的数据进行排序时经常要用到某一列，则可以将该表在该列上聚集（物理排序），避免每次查询该列时都进行排序，从而节省成本。
非簇集索引:
非聚集索引与聚集索引一样有 B 树结构，但是有两个重大差别：
数据行不按非聚集索引键的顺序排序和存储。
非聚集索引的叶层不包含数据页。
相反，叶节点包含索引行。每个索引行包含非聚集键值以及一个或多个行定位器，这些行定位器指向有该键值的数据行（如果索引不唯一，则可能是多行）。
非聚集索引可以在有聚集索引的表、堆集或索引视图上定义。在 Microsoft® SQL Server™ 2000 中，非聚集索引中的行定位器有两种形式：
如果表是堆集（没有聚集索引），行定位器就是指向行的指针。该指针用文件标识符 (ID)、页码和页上的行数生成。整个指针称为行 ID。
如果表没有聚集索引，或者索引在索引视图上，则行定位器就是行的聚集索引键。如果聚集索引不是唯一的索引，SQL Server 2000 将添加在内部生成的值以使重复的键唯一。用户看不到这个值，它用于使非聚集索引内的键唯一。SQL Server 通过使用聚集索引键搜索聚集索引来检索数据行，而聚集索引键存储在非聚集索引的叶行内。
由于非聚集索引将聚集索引键作为其行指针存储，因此使聚集索引键尽可能小很重要。如果表还有非聚集索引，请不要选择大的列作为聚集索引的键。
唯一索引:
唯一索引可以确保索引列不包含重复的值。在多列唯一索引的情况下，该索引可以确保索引列中每个值组合都是唯一的。
唯一索引既是索引也是约束。
复合索引：
索引项是多个的就叫组合索引，也叫复合索引。
复合索引使用时需要注意索引项的次序。
txlicenhe 2003-08-23
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视图只是保存在数据库中的 SELECT 查询。因此，可对查询执行的大多数操作也可在视图上执行。
视图使用方案
视图通常用来集中、简化和自定义每个用户对数据库的不同认识。视图可用作安全机制，方法是允许用户通过视图访问数据，而不授予用户直接访问视图基础表的权限。从（或向）Microsoft® SQL Server™ 2000 复制数据时也可使用视图来提高性能并分区数据。
着重于特定数据
视图让用户能够着重于他们所感兴趣的特定数据和所负责的特定任务。不必要的数据可以不出现在视图中。这同时增强了数据的安全性，因为用户只能看到视图中所定义的数据，而不是基础表中的数据。有关出于安全考虑使用视图的更多信息，请参见使用视图作为安全机制。
简化数据操作
视图可以简化用户操作数据的方式。可将经常使用的联接、投影、联合查询和选择查询定义为视图，这样，用户每次对特定的数据执行进一步操作时，不必指定所有条件和限定。例如，一个用于报表目的，并执行子查询、外联接及聚合以从一组表中检索数据的复合查询，就可以创建为一个视图。视图简化了对数据的访问，因为每次生成报表时无须写或提交基础查询，而是查询视图。有关数据操作的更多信息，请参见查询基础知识。
还可以创建内嵌的用户定义函数，在逻辑上作为参数化视图运行，或作为在 WHERE 子句搜索条件中含有参数的视图运行。有关更多信息，请参见内嵌用户定义函数。
自定义数据
视图允许用户以不同的方式查看数据，即使他们同时使用相同的数据时也如此。这在具有不同目的和技术水平的用户共享同一个数据库时尤为有利。例如，可定义一个视图以仅检索由客户经理处理的客户数据。视图可以根据使用该视图的客户经理的登录 ID 决定检索哪些数据。
导出和导入数据
可使用视图将数据导出至其它应用程序。例如，可能希望使用 pubs 数据库中的 stores 和 sales 表在 Microsoft® Excel 中分析销售数据。为此，可创建一个基于 stores 和 sales 表的视图。然后使用 bcp 实用工具导出由视图定义的数据。也可使用 bcp 实用工具或 BULK INSERT 语句将数据从数据文件中导入某些视图，条件是可以使用 INSERT 语句在视图中插入行。有关向视图中复制数据的限制的更多信息，请参见 INSERT。有关使用 bcp 实用工具和 BULK INSERT 语句从（或向）视图中复制数据的更多信息，请参见向（或从）视图中复制数据。
视图使用方案
视图通常用来集中、简化和自定义每个用户对数据库的不同认识。视图可用作安全机制，方法是允许用户通过视图访问数据，而不授予用户直接访问视图基础表的权限。从（或向）Microsoft® SQL Server™ 2000 复制数据时也可使用视图来提高性能并分区数据。
着重于特定数据
视图让用户能够着重于他们所感兴趣的特定数据和所负责的特定任务。不必要的数据可以不出现在视图中。这同时增强了数据的安全性，因为用户只能看到视图中所定义的数据，而不是基础表中的数据。有关出于安全考虑使用视图的更多信息，请参见使用视图作为安全机制。
简化数据操作
视图可以简化用户操作数据的方式。可将经常使用的联接、投影、联合查询和选择查询定义为视图，这样，用户每次对特定的数据执行进一步操作时，不必指定所有条件和限定。例如，一个用于报表目的，并执行子查询、外联接及聚合以从一组表中检索数据的复合查询，就可以创建为一个视图。视图简化了对数据的访问，因为每次生成报表时无须写或提交基础查询，而是查询视图。有关数据操作的更多信息，请参见查询基础知识。
还可以创建内嵌的用户定义函数，在逻辑上作为参数化视图运行，或作为在 WHERE 子句搜索条件中含有参数的视图运行。有关更多信息，请参见内嵌用户定义函数。
自定义数据
视图允许用户以不同的方式查看数据，即使他们同时使用相同的数据时也如此。这在具有不同目的和技术水平的用户共享同一个数据库时尤为有利。例如，可定义一个视图以仅检索由客户经理处理的客户数据。视图可以根据使用该视图的客户经理的登录 ID 决定检索哪些数据。
导出和导入数据
可使用视图将数据导出至其它应用程序。例如，可能希望使用 pubs 数据库中的 stores 和 sales 表在 Microsoft® Excel 中分析销售数据。为此，可创建一个基于 stores 和 sales 表的视图。然后使用 bcp 实用工具导出由视图定义的数据。也可使用 bcp 实用工具或 BULK INSERT 语句将数据从数据文件中导入某些视图，条件是可以使用 INSERT 语句在视图中插入行。有关向视图中复制数据的限制的更多信息，请参见 INSERT。有关使用 bcp 实用工具和 BULK INSERT 语句从（或向）视图中复制数据的更多信息，请参见向（或从）视图中复制数据。
eminena 2003-08-23
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lettermail4(dasdg):
woshihai(大海) 说的够明白了,结贴吧!
woshihai(大海) 说的够明白了,结贴吧!
Stone444 2003-08-23
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就會明白的
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lettermail4 2003-08-23
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呵呵， 不明
erigido 2003-08-23
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视图可以被看成是虚拟表。
索引对数据仓库的性能具有重要作用。每个维度表都必须在主键上建立索引。在其它列（如标识层次结构级别的列）上，索引对某些专用查询的性能也很有用。
索引对数据仓库的性能具有重要作用。每个维度表都必须在主键上建立索引。在其它列（如标识层次结构级别的列）上，索引对某些专用查询的性能也很有用。
woshihai 2003-08-23
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视图可以被看成是虚拟表或存储查询。可通过视图访问的数据不作为独特的对象存储在数据库内。数据库内存储的是 SELECT 语句。SELECT 语句的结果集构成视图所返回的虚拟表。用户可以用引用表时所使用的方法，在 Transact-SQL 语句中通过引用视图名称来使用虚拟表
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索引对数据仓库的性能具有重要作用。每个维度表都必须在主键上建立索引。在其它列（如标识层次结构级别的列）上，索引对某些专用查询的性能也很有用。
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索引对数据仓库的性能具有重要作用。每个维度表都必须在主键上建立索引。在其它列（如标识层次结构级别的列）上，索引对某些专用查询的性能也很有用。
lettermail4 2003-08-23
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