使用“索引微調向導”
“索引微調向導”除建議使用基表的索引之外，還建議使用索引視圖。使用該向導可提高管理員確定索引和索引視圖相結合的能力，從而優化針對數據庫執行的典型混合查詢的性能。
由于“索引微調向導”強制使用所有必需的 SET 選項（以確保結果集的正確性），其索引視圖將會成功創建。不過，如果您的應用程序的選項沒有按照要求設置，可能無法利用這些視圖。對那些參與索引視圖定義的表執行的插入、更新或刪除操作可能會失敗。
維護索引視圖
SQL Server 自動維護索引視圖，這與維護任何其它索引的情況類似。對于普通索引而言，每個索引都直接連接到單個表。通過對基礎表執行每個 INSERT、UPDATE 或 DELETE 操作，索引相應地進行了更新，以便使存儲在該索引中的值始終與表一致。
索引視圖的維護與此類似。不過，如果視圖引用了多個表，則對這些表中的任何一個進行更新都需要更新索引視圖。與普通索引不同的是，對任何一個參與的表執行一次行插入操作都可能導致在索引視圖中進行多次行插入操作。更新和刪除操作的情況也是如此。因此，較之于維護表的索引，維護索引視圖的代價更為高昂。
在 SQL Server 2000 中，某些視圖可以更新。如果某個視圖可以更新，則使用 INSERT、UPDATE 和 DELETE 語句可通過該視圖直接修改根本基表。為某個視圖創建索引并不會妨礙該視圖的更新。有關可更新視圖的詳細信息，請參閱關于 SQL Server 2000 的“SQL Server 聯機圖書”中的“通過視圖修改數據（英文）”。
維護成本的考慮因素
設計索引視圖時應該考慮以下幾點：
數據庫中需要有一個額外的存儲空間用于索引視圖。索引視圖的結果集以類似于典型表存儲空間的方式物理保存在數據庫中。
SQL Server 自動維護視圖。因此，對定義視圖所據的基表的任何更改都可能引起視圖索引的一處或多處更改，從而導致維護開銷的增加。
一個視圖獲得的凈性能提高就是視圖提供的查詢執行節約總計與存儲和維護該視圖耗費的成本之間的差。
估計視圖將占用的所需存儲空間要相對簡單一些。用 SQL 查詢分析器的“顯示估計的執行計劃”工具求視圖定義中 SELECT 語句的值。該工具將得出查詢返回的行數和行大小的近似值。將這兩個值相乘，即可估計出視圖的可能大小。不過這只是一個近似值。視圖索引的實際大小只能通過創建視圖索引來精確得出。
從 SQL Server 執行的自動維護考慮因素的觀點出發，“顯示估計的執行計劃”的功能可能會對此開銷的影響有所了解。如果用 SQL 查詢分析器評估修改視圖的語句（針對視圖的 UPDATE 語句、針對基表的 INSERT 語句），SHOWPLAN 將包括該語句的維護操作。同時考慮此成本和此操作將在生產環境中發生的次數，可以指示視圖維護的可能成本。
通常建議對視圖或基表進行的任何修改和更新都應該盡可能地成批執行，而不要單獨進行。這樣可以減少視圖維護的某些開銷。
創建索引視圖
創建索引視圖所需的步驟與視圖的成功實現密不可分。
確保將在視圖中引用的所有現有表的 SET 選項都正確。
創建任何新表和視圖之前，確保會話的 SET 選項已正確設置。
確保視圖定義是確定的。
使用 WITH SCHEMABINDING 選項創建視圖。
創建視圖的唯一群集索引。
使用 SET 選項以獲得一致的結果
如果在執行查詢時啟用不同的 SET 選項，則在 SQL Server 中對同一個表達式求值會產生不同的結果。例如，將 SET 選項 CONCAT_NULL_YIELDS_NULL 設置為 ON 之后，表達式 'abc' + NULL 返回的值是 NULL。而將 CONCAT_NULL_YIEDS_NULL 設置為 OFF 之后，該表達式得出的結果卻是 'abc'。索引視圖要求多個 SET 選項的值都固定，以確保這些視圖能夠得到正確維護并返回一致的結果。
只要出現以下情況，就必須將下表中的 SET 選項設置為要求的值列中所示的值：
創建了索引視圖。
對索引視圖中引用的任何表執行了任何 INSERT、UPDATE 或 DELETE 操作。
查詢優化器使用索引視圖來生成查詢計劃。
SET
選項 要求
的值 默認
服務器
的值 OLE DB
和
ODBC 的值 DB LIB
的值
ANSI_NULLS ON OFF ON OFF
ANSI_PADDING ON ON ON OFF
ANSI_WARNING ON OFF ON OFF
ARITHABORT ON OFF OFF OFF
CONCAT_NULL_YIELDS_NULL ON OFF ON OFF
NUMERIC_ROUNDABORT OFF OFF OFF OFF
QUOTED_IDENTIFIER ON OFF ON OFF
如果使用的是 OLE DB 或 ODBC 服務器連接，唯一必須修改的值是 ARITHABORT 的設置。所有 DB LIB 值都必須使用 sp_configure 在服務器級上正確設置或使用 SET 命令從應用程序正確設置。有關 SET 選項的詳細信息，請參閱關于 SQL Server 2000 的“SQL Server 聯機圖書”中的“使用 SQL Server 中的選項（英文）”。
使用確定性函數
索引視圖的定義必須是確定性的。如果選擇列表中的所有表達式以及 WHERE 和 GROUP BY 子句都是確定性的，則視圖就是確定性的。只要用特定的一組輸入值對確定性表達式進行求值，一定會返回同一個結果。只有確定性函數可以加入確定性表達式。例如，DATEADD 是確定性函數，因為將任何給定的一組變量值賦予它的三個參數進行求值，返回的總是同一個結果。而 GETDATE 則不是確定性函數，因為始終用同一個變量調用它，而它每次執行后返回的值都不相同。有關詳細信息，請參閱關于 SQL Server 2000 的“SQL Server 聯機圖書”中的“確定性和非確定性函數”。
即便某個表達式是確定性的，但如果其中包含浮動表達式，確切的結果就可能取決于處理器的體系結構或微代碼的版本。要確保 SQL Server 2000 中數據的完整性，此類表達式只能加入索引視圖的非關鍵列。不包含浮動表達式的確定性表達式被稱為精確的表達式。只有精確的確定性表達式可以加入索引視圖的關鍵列和 WHERE 或 GROUP BY 子句。
使用 COLUMNPROPERTY 函數和 IsDeterministic 屬性來確定視圖列是否是確定性的。使用 COLUMNPROPERTY 函數和 IsPrecise 屬性來確定包含架構綁定的視圖中的確定性列是否是精確的。如果為 TRUE，則 COLUMNPROPERTY 會返回 1，如果為 FALSE，則返回 0，如果是無效的輸入（列不是確定性的），則返回 NULL。例如，SELECT COLUMNPROPERTY(Object_Id('Vdiscount1'),'SumDiscountPrice','IsPrecise') 返回的是 0，因為 SumDiscountPrice 列引用了表 Order Details 中的浮動列 Discount。而同一視圖中的列 SumPrice 既是確定性的又是精確的。
注意： 該 SELECT 語句所基于的視圖能夠在示例部分找到（視圖 1）。
其它要求
除“設計準則”、“使用 SET 選項以獲得一致的結果”和“使用確定性函數”部分中列出的要求之外，還必須符合以下要求。
基表要求
基表在創建時必須正確設置 SET 選項，否則就不能被包含架構綁定的視圖引用。
表必須通過視圖定義中的兩部分名稱（所有者.表名）引用。
函數要求
用戶定義的函數必須使用 WITH SCHEMABINDING 選項創建。
用戶定義的函數必須通過兩部分名稱（所有者.函數）引用。
視圖要求
視圖必須使用 WITH SCHEMABINDING 選項創建。
視圖必須只引用同一數據庫中的基表，而不能引用其它視圖。
語法限制
對視圖定義的語法有幾個限制。視圖定義不能包含以下內容：
COUNT(*)
ROWSET 函數
派生表
自聯接
DISTINCT
STDEV、VARIANCE、AVG
Float* 列、文本列、ntext 列、圖像列
子查詢
全文謂詞（CONTAIN、FREETEXT）
可空表達式的 SUM
MIN、MAX
TOP
OUTER 聯接
UNION
注意： 索引視圖可以包含浮動列，不過，此類列不能包含在群集索引關鍵字中。
GROUP BY 限制
如果未使用 GROUP BY，表達式不能在選擇列表中使用。
如果使用了 GROUP BY，則 VIEW 定義：
必須包含 COUNT_BIG(*)。
不得包含 HAVING、CUBE 或 ROLLUP。
這些限制只適用于索引視圖定義。查詢可以在其執行計劃中使用索引視圖，即便該索引視圖并不符合這些 GROUP BY 限制。
索引要求
執行 CREATE INDEX 語句的用戶必須是視圖所有者。
如果視圖定義中包含 GROUP BY 子句，唯一群集索引的關鍵字只能引用 GROUP BY 子句中指定的列。
示例
本部分的示例闡述索引視圖在兩種主要查詢（聚合和聯接）中的使用問題。同時還說明查詢優化器在確定某個索引視圖是否可用時使用的條件。有關這些條件的完整列表，請參閱查詢優化器如何使用索引視圖。
查詢基于 Northwind（SQL Server 2000 中提供的數據庫樣本）中的表，并可以寫入的方式執行。創建視圖的前后，最好使用 SQL 查詢優化器中的“顯示執行計劃”工具來查看查詢優化器選定的計劃。盡管示例中闡述了優化器是如何選擇成本最低的執行計劃的，但因為 Northwind 數據庫樣本太小，因此無法體現性能的提高。
以下查詢顯示如何從 Order Details 表中返回具有最大總折扣的五種產品的兩個方法。
查詢 1
SELECT TOP 5 ProductID, SUM(UnitPrice*Quantity) -
SUM(UnitPrice*Quantity*(1.00-Discount))AS Rebate
FROM [Order Details]
GROUP BY ProductID
ORDER BY Rebate DESC
查詢 2
SELECT TOP 5 ProductID, SUM(UnitPrice*Quantity*Discount)AS Rebate
FROM [Order Details]
GROUP BY ProductID
ORDER BY Rebate DESC
查詢優化器選定的執行計劃包含：
對 Order Details 表的群集索引掃描，估計有 2,155 行。
哈希匹配/聚合運算符，該運算符基于 GROUP BY 列將選定的行放入哈希表，然后計算每行的 SUM 聚合。
基于 ORDER BY 子句的 TOP 5 排序運算符。
視圖 1
添加包括 Rebate 列所需聚合的索引視圖將更改查詢 1 的查詢執行計劃。在數百萬行的大表上，查詢的性能也將明顯提高。
CREATE VIEW Vdiscount1 WITH SCHEMABINDING
AS
SELECT SUM(UnitPrice*Quantity)AS SumPrice,
SUM(UnitPrice*Quantity*(1.00-Discount))
AS SumDiscountPrice, COUNT_BIG(*) AS Count, ProductID
FROM dbo.[Order Details]
GROUP BY ProductID
GO
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX VDiscountInd ON Vdiscount1 (ProductID)
第一個查詢的執行計劃顯示 Vdiscount1 視圖由查詢優化器使用。不過，由于該視圖不包含 SUM(UnitPrice*Quantity*Discount) 聚合，因此不會被第二個查詢使用。可以創建另一個可以同時滿足上述兩個查詢的索引視圖。
視圖 2
CREATE VIEW Vdiscount2 WITH SCHEMABINDING
AS
SELECT SUM(UnitPrice*Quantity)AS SumPrice,
SUM(UnitPrice*Quantity*(1.00-Discount))AS SumDiscountPrice,
SUM(UnitPrice*Quantity*Discount)AS SumDiscountPrice2, COUNT_BIG(*)
AS Count, ProductID
FROM dbo.[Order Details]
GROUP BY ProductID
GO
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX VDiscountInd ON Vdiscount2 (ProductID)
有了該索引視圖，現在兩個查詢的查詢執行計劃包含：
對 Vdiscount2 視圖的群集索引掃描，估計有 77 行
基于 ORDER BY 子句的 TOP 5 排序函數
查詢優化器選擇該視圖是因為它提供了最低的執行成本，盡管在查詢中并未引用該視圖。
查詢 3
查詢 3 類似于前幾個查詢，只是 ProductID 已被 OrderID 所取代，視圖定義中沒有包括該列。這違背了以下條件：查詢選擇列表中的所有表達式都必須能從未包括在視圖定義內的表的視圖選擇列表中派生。
SELECT TOP 3 OrderID, SUM(UnitPrice*Quantity*Discount) OrderRebate
FROM dbo.[Order Details]
GROUP BY OrderID
ORDER BY OrderRebate desc
要求單獨的索引視圖來滿足該查詢。可以對 Vdiscount2 進行修改，使它包括 OrderID，但是所生成視圖的行數將與原表的行數相同，因此，提供的性能也不會高于使用基表所提供的性能。
查詢 4
該查詢可生成每個產品的平均價格。
SELECT ProductName, od.ProductID,
AVG(od.UnitPrice*(1.00-Discount)) AS AvgPrice, SUM(od.Quantity) AS Units
FROM [Order Details] od, Products p
WHERE od.ProductID=p.ProductID
GROUP BY ProductName, od.ProductID
索引視圖的定義中不能包括復雜的聚合（例如，STDEV、VARIANCE、AVG），不過，如果索引視圖中包括幾個聯合起來執行復雜聚合的簡單聚合函數，即可用于執行包含 AVG 的查詢。
視圖 3
該索引視圖包含執行 AVG 函數所需的簡單聚合函數。在創建了視圖 3 后執行查詢 4 時，執行計劃會顯示正被使用的視圖。優化器可以從視圖的簡單聚合列 Price 和 Count 中導出 AVG 表達式。
CREATE VIEW View3 WITH SCHEMABINDING
AS
SELECT ProductID, SUM(UnitPrice*(1.00-Discount))AS Price,
COUNT_BIG(*)AS Count, SUM(Quantity)AS Units
FROM dbo.[Order Details]
GROUP BY ProductID
Go
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX iv3 ON View3 (ProductID)
查詢 5
該查詢與查詢 4 相同，只不過包括一個附加搜索條件。即使該附加搜索條件只引用未包括在視圖定義內的表中的列，視圖 3 也將用于該查詢。
SELECT ProductName, od.ProductID, AVG(od.UnitPrice*(1.00-Discount))
AS AvgPrice, SUM(od.Quantity)AS Units
FROM [Order Details] AS od, Products AS p
WHERE od.ProductID=p.ProductID
AND p.ProductName like '%Tofu%'
GROUP BY ProductName, od.ProductID
查詢 6
查詢優化器不能將視圖 3 用于該查詢。附加搜索條件 od.UnitPrice>10 包含視圖定義內的表中的列，而該列卻不出現在 GROUP BY 列表中，搜索謂詞也不出現在視圖定義中。
SELECT ProductName, od.ProductID, AVG(od.UnitPrice*(1.00-Discount))
AS AvgPrice, SUM(od.Quantity) AS Units
FROM [Order Details] od, Products p
WHERE od.ProductID = p.ProductID
AND od.UnitPrice > 10
GROUP BY ProductName, od.ProductID
查詢 7
相反，查詢優化器可以將視圖 3 用于查詢 7，原因是新搜索條件 od.ProductID in (1,2,13,41) 中定義的列包括在視圖定義內的 GROUP BY 子句中。
SELECT ProductName, od.ProductID, AVG(od.UnitPrice*(1.00-Discount))
AS AvgPrice, SUM(od.Quantity) AS Units
FROM [Order Details] AS od, Products AS p
WHERE od.ProductID = p.ProductID
AND od.ProductID in (1,2,13,41)
GROUP BY ProductName, od.ProductID
視圖 4
該視圖在視圖定義中包括了列 od.Discount，可以滿足查詢 6 的條件。
CREATE VIEW View4 WITH SCHEMABINDING
AS
SELECT ProductName, od.ProductID, SUM(od.UnitPrice*(1.00-Discount))
AS AvgPrice, SUM(od.Quantity) AS Units, COUNT_BIG(*) AS Count
FROM dbo.[Order Details] AS od, dbo.Products AS p
WHERE od.ProductID = p.ProductID
AND od.UnitPrice > 10
GROUP BY ProductName, od.ProductID
GO
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX VdiscountInd on View4 (ProductName, ProductID)
查詢 8
視圖 4 的同一個索引還將用于一個添加了與表 Orders 的聯接的查詢。該查詢符合以下條件：查詢 FROM 子句中列出的表是索引視圖的 FROM 子句中表的超集。
SELECT ProductName, od.ProductID, AVG(od.UnitPrice*(1.00-Discount))
AS AvgPrice, SUM(od.Quantity) AS Units
FROM dbo.[Order Details] AS od, dbo.Products AS p, dbo.Orders AS o
WHERE od.ProductID = p.ProductID and o.OrderID = od.OrderID
AND od.UnitPrice > 10
GROUP BY ProductName, od.ProductID
最后兩個查詢是查詢 8 的變體。每個變體都違背了一個優化器條件，因此與查詢 8 不同，不能使用視圖 4。
查詢 8a
由于視圖定義中的 UnitPrice > 10 與查詢中的 UnitPrice > 25 之間的 WHERE 子句不匹配，所以 Q8a 不能使用索引視圖。查詢搜索條件謂詞必須是視圖定義中搜索條件謂詞的超集。
SELECT ProductName, od.ProductID, AVG(od.UnitPrice*(1.00-Discount)) AvgPrice,
SUM(od.Quantity) AS Units
FROM dbo.[Order Details] AS od, dbo.Products AS p, dbo.Orders AS o
WHERE od.ProductID = p.ProductID and o.OrderID = od.OrderID
AND od.UnitPrice > 25
GROUP BY ProductName, od.ProductID
查詢 8b
注意，表 Orders 沒有參與索引視圖 V4 的定義。盡管如此，在該表中添加謂詞將禁止使用索引視圖，原因是添加的謂詞可能會消除聚合中的其它行（如查詢 8b 中所示）。
SELECT ProductName, od.ProductID, AVG(od.UnitPrice*(1.00-Discount))
AS AvgPrice, SUM(od.Quantity) AS Units
FROM dbo.[Order Details] AS od, dbo.Products AS p, dbo.Orders AS o
WHERE od.ProductID = p.ProductID and o.OrderID = od.OrderID
AND od.UnitPrice > 10
AND o.OrderDate > '01/01/1998'
GROUP BY ProductName, od.ProductID
有關詳細信息
Microsoft SQL Server 2000 聯機圖書包含索引視圖的詳細信息。有關其它信息，請參閱以下資源：
Microsoft SQL Server Web 站點（英文）。
Microsoft SQL Server 開發人員中心（英文）。
SQL Server 雜志（英文）。
Microsoft.public.sqlserver.server 和 microsoft.public.sqlserver.datawarehouse 新聞組，其站點是：news://news.microsoft.com（英文）。
關于 SQL Server 的 Microsoft 正式課程。有關最新的課程信息，請參閱 Microsoft 培訓和服務站點（英文）。
