1. 优化原则
针对SQL Server查询语句的优化，其基本的优化原则是：尽可能使用索引。因为索引本质上是一种数据结构，可以使得查询时的IO次数大大减少，从而提高查询速度。同时，索引也可以帮助数据库系统判断是否可以使用覆盖索引（即，只使用索引而不需要访问表数据）。
2. 索引的分类
2.1 聚集索引与非聚集索引
SQL Server的索引可以分为聚集索引和非聚集索引。
聚集索引，又称主索引，是按照索引列的顺序排列记录的，并且一个表只能有一个聚集索引。聚集索引是一种物理上的排序方式，它确定了表的物理存储顺序。因此，聚集索引可以避免排序操作，提高查询效率。
非聚集索引，又称次要索引，不会影响表的物理存储顺序，但是它可以帮助查询加速。非聚集索引的叶子节点存储了索引列的值及对应的行指针，行指针指向记录所在的数据页。因此，非聚集索引的查询需要先定位到索引值对应的数据页，然后才能查询到行数据。
2.2 覆盖索引与非覆盖索引
另一种索引的分类方式是覆盖索引和非覆盖索引。
覆盖索引，是指查询语句只需要访问索引就可以得到需要的数据，而不需要再去查询表。这种情况下，查询语句的效率是非常高的，因为直接访问索引数据的IO次数要少于查询表数据。
例如，下面的查询语句需要查询表中的两个字段，如果对这两个字段建立联合索引，查询语句就可以直接访问索引，而不需要再去查询表数据，从而提高查询效率。
SELECT col1, col2 FROM table1 WHERE col3 = 'value';
非覆盖索引，则需要除了访问索引外，还需要再去查询表数据才能得到需要的结果。这种情况下，查询语句的效率就会降低。
3. 索引的设计与优化
3.1 索引的设计
在设计索引时，需要考虑索引列的选择、索引类型的选择、索引的覆盖等问题。
3.1.1 索引列的选择
在设计索引时，需要选择建立索引的列。一般来说，选择那些在查询语句中使用频率比较高的列作为索引列，可以提高查询效率。
一般来说，建议选择以下类型的列作为索引列：
唯一性列：例如主键列。
查询频率高的列：例如经常出现在where条件和join条件中的列。
少数值列：例如性别、状态等只有几个取值的列。
大小固定的列：例如char类型的字符列。
使用索引时，同样需要考虑哪些列可以共同使用一个索引。这时可以选择建立联合索引，避免重复索引的出现。
3.1.2 索引类型的选择
在建立索引时，需要选择合适的索引类型。常见的索引类型包括B-Tree索引、全文索引、空间索引等。
B-Tree索引是最常见的索引类型，也是SQL Server默认的索引类型。它可以用于等值查询和范围查询，并且可以支持排序操作。
全文索引用于文本内容的匹配查询，例如搜索引擎中的关键字查询。SQL Server 提供了全文索引功能，使用起来较为简便。
空间索引，又称空间数据索引，是用于处理地理信息系统（GIS）数据的索引，例如地图界面中的基于位置的搜索。
3.1.3 索引的覆盖
在使用索引时，需要尽可能使用覆盖索引来避免查询表数据的操作。
例如，下面的查询中，如果建立联合索引（col3, col4），查询语句就可以直接使用覆盖索引查询，不需要查询表数据，从而提高查询效率。
SELECT col3, col4 FROM table1 WHERE col1 = 'value';
3.2 索引的优化
在使用索引时，也需要考虑如何进行索引的优化。
例如，可以使用Hint语法强制SQL Server使用特定的索引，例如下面的查询：
SELECT col1, col2 FROM table1 WITH (INDEX(index1)) WHERE col3 = 'value';
注意，在使用Hint语法时需要谨慎，否则可能会导致查询性能更差。
另外，可以使用SQL Server自带的工具，例如数据库引擎优化顾问（Database Engine Tuning Advisor），帮助优化查询并建立合适的索引。
4. 总结
在SQL Server中，索引是优化查询语句的关键之一。在索引的设计和使用中，需要选择合适的索引列、索引类型和索引覆盖方式，并且需要注意索引的优化。