1. 索引的基本概念
很多人都听说过索引（Index），如何理解索引呢？简单地说，索引就是帮助数据库高效查询数据的一种数据结构。数据库中的数据是以类似于表格的形式存在的，一般来说数据库会用主键来对每一行进行唯一标识，但当需要对非主键进行查询的时候，由于非主键没有唯一性，因此需要进行全表扫描，查询效率非常低，此时索引就可以发挥作用了。
索引的本质是什么？根据数据结构的基本知识可以知道，索引本质上是一种数据结构，为了加快数据的查询速度而建立的一种数据结构，用于查询或者排序等操作。
2. 索引的原理剖析
2.1 B-Tree索引
B-Tree是一种多叉树结构，每个节点可以包含多个子节点。其中根节点和非叶子节点至少包含一个键值，非叶子节点除了键值外，还包含指向子节点的指针，这些指针指向的节点本身也是B-Tree类型的节点，叶子节点不包含指针，只包含数据记录。
B-Tree索引的基本原理是什么？当我们在一个有B-Tree索引的表中查询数据时，MySQL会根据查询条件走索引树，从根节点开始，按照B-Tree的方式进行查找。如果节点中的键值小于等于查询条件，就继续向下走；如果节点中的键值大于查询条件，就向左或向右查找，直到找到最后一个叶子节点，此时数据就被找到了。
SELECT * FROM test WHERE id = 1;
上面这条SQL语句使用了索引吗？第一步会到B-Tree的根节点，根据id进行查找，找到了id=1的节点，然后根据指针找到了真正存储数据的叶子节点，数据就被找到了。这个过程中使用了索引加速查询，查询效率会比全表扫描快很多。
2.2 B+Tree索引
B+Tree是一种特殊的B-Tree索引，其与B-Tree的区别在于：所有的关键字都在叶子节点上，而非叶子节点只存储关键字的索引信息，数据节点就存在叶子节点当中。并且在数的底层用指针将这些叶子节点按顺序连接起来。
B+Tree索引的基本原理是什么？与B-Tree不同，当我们在一个有B+Tree索引的表中查询数据时，MySQL会根据查询条件走索引树，从根节点开始，一直走到底层的叶子节点，然后根据叶子节点中存储的指针找到上层节点的下一个叶子节点，并且按顺序扫描这个叶子节点，以此类推，直到找到需要的数据。相比B-Tree，B+Tree的查询效率更高，因为在B+Tree中，叶子节点的数据都存储在B+Tree的叶子节点当中，而非在非叶子节点，因此查询数据的时候只需查找叶子节点即可。
SELECT * FROM test WHERE name = 'Lucy';
上面这条SQL语句使用了索引吗？如果在name列上建立了B+Tree索引，则MySQL会从根节点开始查找，一直走到底层的叶子节点，然后通过叶子节点中的指针找到下一个叶子节点，并且扫描这个叶子节点，以此类推，直到找到name等于'Lucy'的数据。这个过程中使用了索引加速查询，查询效率会比全表扫描快很多。
3. 索引的精妙运用
3.1 创建唯一索引
唯一索引是一种可以保证数据唯一性的索引，通过让MySQL保证索引列的唯一性，可以有效地避免数据重复。创建唯一索引使用的是CREATE UNIQUE INDEX语句。
CREATE UNIQUE INDEX idx_name ON test(name);
上面这条SQL语句创建了一个name列上的唯一索引，保证name列的值唯一。唯一索引的作用是可以在数据库中创建唯一性约束，在查询时，可以减少对重复数据的查询，提高查询效率。
3.2 组合索引
组合索引就是把多个列联合起来建立索引，这样可以提高查询的效率。比如，如果表中有两列，每一列的值都有很多重复的，但是一对组合起来，就可以保证唯一性。
CREATE INDEX idx_name_age ON test(name, age);
上面这条SQL语句创建了一个name和age列组合的索引，这个索引将在name列和age列上同时建立索引，如果查询语句中涉及到了name和age的筛选条件，那么这个索引就可以起到很好的优化作用。
3.3 建立前缀索引
前缀索引就是把一个字符串的一部分作为索引，比如只取一个字符串的前3个字符来作为索引。这样做的好处是可以减小索引的大小。但是需要注意的是，当使用前缀索引时，查询出来的数据有可能不完全准确，因为前缀相同的数据都会被查询出来。
CREATE INDEX idx_name ON test(name(3));
上面这条SQL语句创建了一个name列的前3个字符作为索引，这个索引将只保留name列前3个字符的值。这样可以减小索引的大小，提高查询速度。
4. 总结
本文通过对MSSQL索引的原理进行剖析，并且介绍了索引的精妙运用，包括创建唯一索引、组合索引和前缀索引等。希望读者可以通过本文学习到更多关于MSSQL索引的知识，为今后MSSQL的使用提供帮助。