索引及其应用解析
toc原理及其应用
TOC（Table of Contents）原理及其应用1. 简介TOC（Table of Contents）是目录的意思，是一种用于快速导航和定位文档内容的工具。
TOC原理是通过扫描文档内容，提取标题和子标题，并生成一个结构化的目录索引。
TOC应用广泛，常见于各种文档、网页、电子书等。
2. TOC原理TOC原理基于文档的标题和子标题，通过分析文本结构和层次关系，生成目录索引。
下面是TOC原理的基本步骤：2.1 文本扫描首先，TOC会对文档进行扫描，逐行读取文本内容。
2.2 标题提取TOC会识别文本中的标题，通常是通过特定的标记或格式来表示。
常见的标题标记有#、##、###等，或者使用特定的样式来表示标题。
2.3 层次关系建立TOC会根据标题的层次关系，建立一个树形结构。
通常，一级标题为根节点，二级标题为一级标题的子节点，以此类推。
2.4 目录索引生成根据建立的树形结构，TOC会生成一个目录索引。
索引一般包括标题的文本、链接和层级关系，用于快速导航和定位。
3. TOC应用TOC应用广泛，以下是几个常见的应用场景：3.1 文档导航TOC最常见的应用就是用于文档导航。
通过TOC可以快速浏览文档的结构和内容，方便用户查找和定位。
3.2 网页导航在网页中，TOC常用于长文本或者技术文档的导航。
通过TOC，用户可以快速定位到感兴趣的内容，提高浏览效率。
3.3 电子书导航TOC也是电子书中常见的导航工具。
对于大量章节和内容的电子书，TOC可以帮助读者快速导航和跳转到指定章节。
3.4 自动生成目录TOC还可以用于自动生成目录。
在排版和出版领域，TOC可以根据文档的结构自动生成目录页，省去了手动编写目录的繁琐工作。
3.5 搜索引擎优化对于网站和博客等在线内容，TOC也可以用于搜索引擎优化（SEO）。
TOC可以为搜索引擎提供一个结构化的索引，提高网页的可读性和搜索排名。
4. TOC工具为了方便生成和使用TOC，有许多工具可以提供帮助。
eds和wds技术的原理和应用
eds和wds技术的原理和应用一、eds技术的原理和应用1. eds技术原理•eds技术，即Entity-Driven Search，是一种基于实体搜索的技术。
它通过对文本内容进行分析和标注，提取出其中的实体信息，并建立实体索引，从而实现更精确和高效的搜索。
2. eds技术的应用•企业搜索：eds技术可以应用于企业搜索引擎中，提供更准确的搜索结果。
它可以根据用户输入的关键词，识别出相关的实体，并根据实体关系和属性进行筛选和排序，从而帮助用户快速找到所需信息。
•问答系统：eds技术可以用于问答系统中，帮助用户快速获取准确的答案。
通过识别用户提问中的实体信息，系统可以针对特定实体进行查询，并返回与该实体相关的信息，提供更有价值的答案。
•舆情分析：eds技术在舆情分析中也有广泛应用。
它可以识别出文章中的关键实体，例如人物、地点、组织等，并根据实体在不同文章中的出现情况和情感倾向进行分析，帮助分析师更好地理解和把握舆情动态。
二、wds技术的原理和应用1. wds技术原理•wds技术，即Web Document Searching，是一种用于网页搜索的技术。
它通过对网页内容进行分析和索引，根据用户输入的关键词匹配网页，从而实现准确和高效的网页搜索。
2. wds技术的应用•搜索引擎：wds技术广泛应用于搜索引擎中，例如谷歌、百度等搜索引擎都采用了wds技术。
通过建立网页索引，搜索引擎可以根据用户输入的关键词，匹配网页内容并返回相关的搜索结果，帮助用户找到所需的信息。
•网页排名：wds技术也与网页排名密切相关。
搜索引擎会根据网页的相关性、质量和重要性等因素进行评估，并根据评估结果对搜索结果进行排名。
wds技术可以帮助搜索引擎判断网页与用户搜索意图的匹配程度，从而影响网页的排名。
•广告推荐：wds技术还可以用于广告推荐。
根据用户搜索的关键词和上下文信息，搜索引擎可以识别用户的意图，并根据用户的兴趣和需求推荐相关的广告，提高广告的点击率和转化率。
Hadoop中的数据索引和查询优化技术解析
Hadoop中的数据索引和查询优化技术解析Hadoop是一种开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理和分析。
在Hadoop中，数据索引和查询优化是关键的技术，它们可以提高数据的访问效率和查询性能。
本文将对Hadoop中的数据索引和查询优化技术进行解析。
一、数据索引技术数据索引是一种用于加速数据访问的技术，它通过建立索引结构来提供快速的数据定位和检索能力。
在Hadoop中，常用的数据索引技术包括B树索引、倒排索引和压缩索引。
1. B树索引B树是一种多路平衡查找树，它可以在有序数据上进行高效的查找操作。
在Hadoop中，B树索引常被用于加速数据的范围查询。
通过将数据按照某个属性进行排序，并构建B树索引，可以使得范围查询的性能得到显著提升。
2. 倒排索引倒排索引是一种常用的文本检索技术，它将文档中的每个单词映射到包含该单词的文档列表中。
在Hadoop中，倒排索引常被用于加速文本数据的关键词搜索。
通过构建倒排索引，可以快速定位包含指定关键词的文档。
3. 压缩索引压缩索引是一种将索引数据进行压缩存储的技术，它可以减小索引的存储空间，并提高索引的读取性能。
在Hadoop中，由于数据量庞大，索引的存储和读取成本往往较高。
通过采用压缩索引技术，可以在一定程度上减小存储空间，提高索引的读取效率。
二、查询优化技术查询优化是指通过改变查询的执行方式，使得查询的执行效率得到提升的一种技术。
在Hadoop中，常用的查询优化技术包括查询重写、查询优化器和查询计划生成器。
1. 查询重写查询重写是指对用户提交的查询进行改写，以使得查询的执行效率得到提升。
在Hadoop中，查询重写常用于优化复杂查询和多表关联查询。
通过改变查询的语法结构或者调整查询的执行顺序，可以减少查询的执行时间和资源消耗。
2. 查询优化器查询优化器是一种自动化工具，用于选择最优的查询执行计划。
在Hadoop中，查询优化器可以根据查询的特点和数据的分布情况，选择最适合的查询执行计划。
m3u8二级索引结构
m3u8二级索引结构摘要：1.m3u8文件概述2.m3u8二级索引结构定义3.二级索引结构的作用4.如何解析m3u8二级索引结构5.二级索引结构的实际应用案例6.总结正文：m3u8文件是流媒体播放中常用的一种播放列表文件格式，可以用于播放音频、视频等多媒体资源。
m3u8文件采用二级索引结构来组织播放列表，通过这个结构，可以快速定位到具体的媒体资源，实现高效播放。
二级索引结构是指在m3u8文件中，一个索引项可以指向另一个索引项，形成一个层次化的索引结构。
这种结构有两个层次，第一层是主索引，第二层是子索引。
主索引包含了媒体资源的URL，子索引则包含了该资源的相关信息，如播放时间、时长等。
二级索引结构的主要作用是提高媒体资源的管理和查找效率。
通过这种结构，可以快速定位到需要的媒体资源，减少查找时间。
同时，二级索引结构还有助于实现对媒体资源的精确控制，例如跳转到指定时间点播放。
解析m3u8二级索引结构的方法有很多，其中一种常见的方法是使用Python编程语言。
Python有丰富的第三方库，例如mutagen，可以方便地处理m3u8文件。
下面是一个简单的Python代码示例，用于解析m3u8文件中的二级索引结构：```pythonimport mutagen.easyid3 as easyid3def parse_m3u8_index(m3u8_file):audio = easyid3.EasyID3(m3u8_file)playlist = audio.getall("Playlist")return playlistm3u8_file = "example.m3u8"index = parse_m3u8_index(m3u8_file)print(index)```通过解析m3u8二级索引结构，可以实现很多实际应用，例如媒体资源的管理、播放控制、广告插入等。
在流媒体领域，这种技术有着广泛的应用，例如在线视频网站、网络电台等。
全文检索如何应用于音乐和歌曲的歌词搜索？
全文检索如何应用于音乐和歌曲的歌词搜索？全文检索是一种用于快速搜索和定位文本中关键词的技术，它可以应用于各种领域，包括音乐和歌词搜索。
本文将介绍全文检索如何应用于音乐和歌曲的歌词搜索，以及其在音乐领域中的应用前景。
一、全文检索的基本原理全文检索是一种基于文本内容的搜索技术，它通过建立索引和倒排索引的方式来实现。
在全文检索中，首先需要对目标文本进行分词处理，将文本分割成独立的词语或词组。
然后，将这些词语或词组建立索引，并将其与原始文本进行对应，形成倒排索引。
当用户输入搜索关键词时，系统会根据倒排索引快速匹配并返回相关文本。
二、音乐和歌曲的歌词搜索需求在当今数字音乐的时代，人们可以轻松获取和存储大量的音乐和歌曲。
然而，在面对如此庞大的音乐库时，用户可能会遇到想要搜索某个特定歌词的需求。
例如，用户可能想要找到一首歌的完整歌词，或者想要搜索包含某个关键词的歌曲。
这时，全文检索技术就能派上用场。
三、全文检索在音乐和歌曲歌词搜索中的应用1. 歌曲库的建立：首先，需要建立一个包含所有音乐和歌曲歌词的歌曲库。
使用全文检索技术，对每首歌曲的歌词进行分词并建立相应的索引，方便后续的快速搜索和匹配。
2. 歌词搜索功能：用户可以通过输入歌词中的关键词来进行搜索，系统将根据全文检索技术快速匹配并返回相关歌曲和歌词。
用户还可以使用模糊搜索、近义词搜索等高级搜索功能来提高搜索的准确性和召回率。
3. 相关推荐：在搜索结果页面，系统还可以根据用户的搜索关键词和历史行为，推荐与之相关的歌曲和歌词。
这样，用户可以更加便捷地发现自己喜欢的音乐和歌曲。
4. 歌曲分类和标签：全文检索技术还可以应用于歌曲的分类和标签功能。
通过对歌曲的歌词进行分词和语义分析，可以为歌曲添加合适的分类和标签，方便用户在浏览和搜索时进行更加准确的过滤。
四、全文检索在音乐领域中的应用前景随着数字音乐行业的快速发展，全文检索技术在音乐和歌曲的歌词搜索中发挥着重要作用，并具有广阔的应用前景。
位图索引及其在数据仓库中的应用研究
向量对应 一 个字 段 Ｆ中可能 出现 的值 。如 果第 ｋ个
数 据 相对 稳 定 ，对数 据 仓 库的 操作 以 查询 为 主 ，数 记 录 字段 Ｆ的 值 为 ｖ ，那 么对 应于值 ｖ的位 向量 的
据 更 新操 作较 少 ，而 数 据 插入 操作 大 多数 都是 以批 第 ｋ 的值为 １ 位 ；如果第 ｋ 个记 录字段 Ｆ的值不 为 ｖ ，
ＷＡＮ ａ— ｕ。 Ｎ Ｇ ｕ ｋ ａ Ｈｕ ｉ ｙ ＨＵＡ Ｈｏ － ｕ ｎ
（ｃｏ ｌ ｆ ｏ ｐ ｔ ｄ ｎｏｍａ ｏ ｅｈｏｏｙ Ｂ ｉ ｇ ｉ ｔ ｇＵ ｉ ｒｉ， ｅ ｉ １０４ ， ｈ ａ Ｓ ｈｏ Ｃ ｍ ｕｅａ ｆｒ ｔ ｎ ｃｎ ｌ ， ｅ ｉ ａ ｏ ｎｖ ｓｙＢ ｉｎ ｏ ｒｎ Ｉ ｉ Ｔ ｇ ｊ Ｊｏ ｎ ｎ ｅ ｔ ｊ ｇ ０ ０４ Ｃ ｉ ） ｎ
与聚 集 操作 都转 变成 为简 单 的位 逻辑 运 算 ，因 此大
个位 向量 的长度 为 ８ ，因为该 字段 的集 势为 ２ ，表 的 。同理 ，年龄 字段 的 位 图索 引如表 ３所 大缩 短 了数 据 检索 的 响应 时 间 ；在数 据 仓库 多 维模 记 录 数 为 ８ 。 型 的事实 表 中 ，那些 引用 了维表 键 的列集 势 （ ａｄ 示 ：有 ３个位 向量 ，每个 位 向量 的长 度也 为 ８ ｃ ｒ— ｉ ａｉ ）通 常 都 比较 低 ，以 这些 列 作为 位 图索 引 列 ｎｌｙ ｔ 可 以有 效 地减 少 索 引的 存储 空 间 ；此 外 ，位 图索 引 所 采 用 的压缩 技 术还 可 以进 一步 地 节 省索 引的 存 储 空 间 。 以上这 些 特 征表 明 ，位 图索 引技 术 比较 适 合 应 用 于 数 据 仓 库 之 中 。 下面 进 行具 体地 讨 论 。
一种新型的音乐信息检索索引方法及其应用
化 ． 平 均 音 高差 和 平 均 音 长 变化 百 分 比 作 为 关键 字建 立 Ｍ 树 索 引结 构 。 由 于各 类 输入 旋律 常 常存 在 误 差 ， 文 定 义 一 定 的搜 索 将 本 半径 ． 查找 半 径 范 围 内与输 入 的音 乐 片断 最 相似 的音 乐文 件 。实验 结果 表 明 ， 结构 可 以使 系统提 高 ６％ 以上 的检 索速 度 ， 该 ０ 并且 搜
ｃｌ ｅｎ ｄ ｆｒｅｃ ｕｒ．ｘｅ ｍ ｎｓｓｏ ｈｔｔｅ ｉ ｅｉｇ ｓ ｕｔｒ ｓｖｓ ｓａｃｉｇ ｔ ｅ ｏ ｒ ｉａ Ｑ Ｈ ｓｓ ｍ ｂ ｐ ａｌ ｄｆ ｅ ａｈ ｑ ｅ Ｅ ｐｒ ｅｔ ｈ ｗ ｔａ ｈ ｎ ｘ ｔ ｃ ｅ ａｅ ｅｒｈｎ ｉ ｏ ｇｎ Ｂ ｙｔ ｙ ａ— ｙ ｉ ｏ ｙ ｉ ｄ ｎ ｒ ｕ ｍ ｆ ｉ ｌ ｅ
ｃ ｎ ａ ｅ ｉ ｅ ｅ ｃ ｒ ｏ ｎｅ ａ — ｒ ｅ ｎ ｅ ｉ ｇ ｅ ｓＳｎ ｅ ｍａ ｙ ／Ｏ ｏ ｃ ｒ ｄ ｒ ｇ ｎ ｕ ｔ ｇ ａ ｅ ｒ ｈ ｎ ａ ｉｓ ｓ ｄ ｎ ｍｉ ｅ ｔ ｇ ｄｆ ｒ ｎ ｅ ａ ｅ ｃ ｕ ｔｄ ｓ Ｍ ｔ ｉｄ ｘｎ ｋ ｙ ．ｉ ｃ ｎ ｅ ｒ ｃ ｕ ｕ ｎ ｉ ｐ ｔ ｎ ， ｓ ａ ｃ ｉ ｇ ｒ ｄ ｕ ｉ ｙ ａ — ｅ Ｔｓ ｉ ｉ
维普资讯
Ｃ ｍ ｕｅ ｎｉｅｒ ｇ ａｄ Ａ ｐｉ ｔ ｎ 计 算机 工 程 与 应 用 ｏ ｐ ｔ Ｅ ｇｎｅｉ ｎ ｐ ｌ ａｉ ｓ ｒ ｎ ｃ ｏ
２０ ，３ １ ） ２ ３ ０ ７ ４ （４ ３
一
种新型 的音乐信 息检 索索引方法及其应 用
摘 要 ： 出一 种 新 型 的音 乐信 息检 索索 引 方 法 ， 将 其 应 用 于哼 唱 检 索 系统 上 ， 得 可 喜 的 成 果 。 该 方 法根 据 音 乐旋 律 的 特 点 ， 提 并 获
三大检索工具简介及其使用
三大检索工具(SCI、ISTP、Ei)收录检索技巧及核心期刊投稿导引一、绪论1．三大检索工具简介 科技部下属的"中国科学技术信息研究所"从1987年起，每年以国外四大检索工具SCI、ISTP、Ei、ISR为数据源进行学术排行。
由于ISR(《科学评论索引》)收录的论文与SCI有较多重复，且收录我国的论文偏少；因此，自1993年起，不再把ISR作为论文的统计源。
而其中的SCI、ISTP、Ei数据库就是图书情报界常说的国外三大检索工具。
SCI，即《科学引文索引》，是自然科学领域基础理论学科方面的重要的期刊文摘索引数据库。
它创建于1961年，创始人为美国科学情报研究所所长EugeneGarfield(1925.9.15)。
利用它，可以检索数学、物理学、化学、天文学、生物学、医学、农业科学以及计算机科学、材料科学等学科方面自1945年以来(我馆购买了1994年至今的数据使用权)重要的学术成果信息；SCI还被国内外学术界当做制定学科发展规划和进行学术排名的重要依据。
ISTP，即《科学技术会议录索引》，创刊于1978年，由美国科学情报研究所编制，主要收录国际上著名的科技会议文献。
它所收录的数据包括农业、环境科学、生物化学、分子生物学、生物技术、医学、工程、计算机科学、化学、物理学等学科。
从1990-2003年间，ISTP和ISSHP(后文将要讲到ISSHP)共收录了60，000个会议的近300万篇论文的信息。
Ei，即《工程索引》，创刊于1884年，由Elsevier Engineering Information Inc.编辑出版。
主要收录工程技术领域的论文(主要为科技期刊和会议录论文)，数据覆盖了核技术、生物工程、交通运输、化学和工艺工程、照明和光学技术、农业工程和食品技术、计算机和数据处理、应用物理、电子和通信、控制工程、土木工程、机械工程、材料工程、石油、宇航、汽车工程等学科领域。
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第6章索引及其应用教学目标通过本章学习，使学生掌握索引的基本概念、分类和作用，掌握索引的建立和操作方法，掌握索引的维护方法，会根据实际问题的需要，能够熟练地建立表和视图的相关索引。
教学要求知识要点能力要求关联知识索引概念、分类和作用(1)掌握索引的基本概念、分类和作用索引概念、分类和作用索引的建立和操作(1)掌握索引的建立方法(2)掌握索引的操作方法SQL Server ManagementStudio建立和操作索引，CREATE INDEX等SQL命令索引的维护(1)掌握维护索引的常用方法DBCC SHOWCONTIG和DBCCINDEXDEFRAG 命令索引视图(1)掌握索引视图的建立和应用方法CREATE VIEW，CREATEINDEX等SQL命令重点难点索引的概念、分类和作用索引的建立和操作方法索引视图的建立与应用6.1任务描述本章完成项目的第6个任务：在大学生选课管理数据库Student中，完成如下操作：1．为课程信息表创建一个非聚集复合索引。
2．为教师教课信息表创建一个聚集复合索引。
3．为学生选课信息表创建一个唯一、聚集复合索引。
6.2索引综述数据库中的索引可以快速找到表或索引视图中的特定信息。
索引包含从表或视图中一个或多个列生成的键，以及映射到指定数据的存储位置的指针。
通过创建、设计良好的索引以支持查询，可以显著提高数据库查询和用应程序的性能。
索引可以减少为返回查询结果集而必须读取的数据量。
索引还可以强制表中的行具有唯一性，从而确保表数据的数据完整性。
１．索引的概念数据库中的索引与书籍中的索引（目录）类似，在一本书中，利用索引可以快速查找所需信息，无须阅读整本书。
在数据库中，索引使数据库程序无须对整个表进行扫描，就可以在其中找到所需数据。
书中的索引是一个词语列表，其中注明了包含各个词的页码。
而数据库中的索引是某个表中一列或者若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。
也可以这么说，数据库中某个表的索引是指，将这个表中数据行按照某一列或者若干列值的组合（称为索引键）的大小，只排列各个数据行的顺序，而不改变数据行的存储位置，得到的一个非结构数据文件。
2．索引的作用●通过创建唯一索引，可以保证数据记录的唯一性。
●通过创建和使用索引可以大大加快数据检索的速度。
●通过创建和使用索引可以加速表与表之间的连接，这一点在实现数据的参照完整性方面有特别的意义。
●通过创建和使用索引使得在使用ORDER BY和GROUP BY子句中进行检索数据时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。
●通过索引可以在检索数据的过程中使用优化隐藏器，提高系统性能。
3．索引类型表或视图可以包含以下类型的索引。
（1）聚集索引聚集索引是指表中数据行的物理存储顺序与索引列顺序完全相同。
聚集索引是根据数据行的键值在表或视图中排序而存储这些数据行。
索引定义中包含聚集索引列。
每个表只能有一个聚集索引，因为数据行本身只能按一个顺序方式排序。
只有当表包含聚集索引时，表中的数据行才按排序顺序存储。
如果表没有聚集索引，则其数据行存储在一个称为堆的无序结构中。
（2）非聚集索引非聚集索引不改变表中数据行的物理存储位置，数据与索引分开存储，通过索引带有的指针与表中的数据发生联系。
非聚集索引具有独立于数据行的结构。
非聚集索引包含非聚集索引键值，并且每个键值项都是指向包含该键值的数据行的指针。
一个表或视图可含有多个非聚集索引。
聚集索引和非聚集索引都可以是唯一的。
这意味着任何两行都不能有相同的索引键值。
另外，索引也可以不是唯一的，即多行可以共享同一个索引键值。
每当修改了数据表内容后，都会自动维护表或视图的索引。
（3）唯一索引唯一索引确保索引键不包含重复的值，因此，表或视图中的每一行在某种程度上是唯一的。
（4）包含性列索引是一种非聚集索引，它扩展后不仅包含键列，还包含非键列。
（5）索引视图视图的索引将具体化（执行）视图，并将结果集永久存储在唯一的聚集索引中，而且存储方法与带聚集索引的表的存储方法相同。
创建聚集索引后，可以为视图添加非聚集索引。
6.3创建索引使用索引要付出一定的空间和时间的代价，因此为表建立索引时，要根据实际情况，认真考虑哪些列应该索引，哪些列不应该索引。
建立索引一般要遵循以下几条原则：●主键列上一定要建立索引;●外键列上可以建立索引;●在经常查询的字段上最好建立索引;●对于查询中很少涉及的列、重复值比较多的列不要建立索引;●对于定义为text、image和bit数据类型的列上不要建立索引;SQL Server 2008在创建主键约束或唯一约束时，自动创建唯一索引，以强制实施PRIMARY KEY 和UNIQUE约束的唯一性要求。
如果需要创建不依赖于约束的索引，可以使用SQL Server Management Studio或者使用SQL命令创建索引。
建立索引时要注意以下几点：●只有表或视图的所有者才有权建立索引。
●在建立聚集索引时，将会对表进行复制，对表中的数据进行排序，然后删除原始的表。
因此，数据库上必须有足够的空间，以容纳数据复本。
●在使用CREATE INDEX命令建立索引时，必须指定索引名称、表名称及索引所应用的各列名称（即索引键）。
●在一个表中最多可建立249个非聚集索引。
默认情况下，建立的索引是非聚集索引。
●复合索引的列的最大数目为16，各列组合的最大长度为900字节。
6.3.1 使用SQL Server Management Studio创建索引1．启动SQL Server Management Studio，并连接到SQL Server 2008中的数据库，在“对象资源管理器”窗口中展开“数据库”节点，再展开建立索引的表所属的数据库名（比如Student），再展开其“表”节点，展开要建立索引的表名（比如Stab），右击其“索引”节点，出现弹出菜单，如图6-1所示。
图6-1 新建索引2．执行弹出菜单中的【新建索引】命令，系统则出现“新建索引”对话框，如图6-2所示。
图6-2“新建索引”对话框3．在新建索引对话框中，于“索引名称”文本框中输入新建索引的名称，可于“索引类型”下拉框中选择新建索引的类型，可单击“索引键列”列表框后的“添加”按钮，系统出现“选择索引键列”对话框，如图6-3所示。
图6-3 选择索引键列４．在选择索引键列对话框中，列出了建立索引的表的所有字段，从中选择新建索引所应用的各个列名（即选择作为索引键的各个列），选择完毕后，单击“确定“按钮，系统返回“新建索引”对话框，如图6-4所示。
图6-4“新建索引”对话框５．在该新建索引对话框中，可通过“索引键列”列表框中的“排序顺序”下拉框，设置相应的索引键列的排序顺序。
(1) 可选择“选项”选择页，进入“选项”设置界面，在此，可根据实际需要,设置应用索引时的相关选项，如图6-5所示。
(2) 可选择“包含性列”选择页，进入“包含性列”设置界面，在此，可设置另一个表中的列，只有非聚集索引，该选择页才可用。
(3) 可选择“存储“选择页，进入“存储”设置界面，在此，可设置对指定的文件组或方案创建索引。
图6-5“新建索引”对话框6.3.2 使用SQL命令创建索引语法形式：CREATE [UNIQUE] [CLUSTERED| NONCLUSTERED ] INDEX index_nameON { table | view } ( column [ ASC | DESC ] [ ,...n ] ) [WITH[PAD_INDEX][[,]FILLFACTOR=fillfactor][[,]IGNORE_DUP_KEY][[,]DROP_EXISTING][[,]STATISTICS_NORECOMPUTE][[,]SORT_IN_TEMPDB]][ ON filegroup ]其中：●UNIQUE：用于指定为表或视图创建唯一索引；●CLUSTERED：用于指定创建的索引为聚集索引；●NONCLUSTERED：用于指定创建的索引为非聚集索引，默认为非聚集索引；●index_name：用于指定所创建的索引名称；●table：用于指定创建索引的表的名称；●view：用于指定创建索引的视图的名称。
●column：用于指定被索引的列，即索引所应用的列（索引键中的列）；●ASC|DESC：用于指定具体某个索引列的升序或降序排序方向；●PAD_INDEX：用于指定索引中间级中每个页（节点）上保持开放的空间；●FILLFACTOR = fillfactor：用于指定在创建索引时，每个索引页的数据占索引页大小的百分比，fillfactor的值为1到100。
●IGNORE_DUP_KEY：用于控制当往包含于一个唯一聚集索引中的列中插入重复数据时SQL Server所作的反应。
●DROP_EXISTING：用于指定应删除并重新创建已命名的先前存在的聚集索引或者非聚集索引。
●STATISTICS_NORECOMPUTE：用于指定过期的索引统计不会自动重新计算。
●SORT_IN_TEMPDB：用于指定创建索引时的中间排序结果将存储在tempdb数据库中。
●ON filegroup：用于指定存放索引的文件组。
【例6-1】在数据库Teaching中，为学生成绩表sgrade建立一个基于“学号，姓名”组合列的唯一、非聚集复合索引s_index1。
Use TeachingGoCreate UNIQUE Index s_index1 ON sgrade(xh , xm)Go【例6-2】在数据库Teaching中，为学生成绩表sgrade建立一个基于“所在系，班级，姓名”组合列的聚集复合索引s_index2。
Use TeachingGoCreate CLUSTERED Index s_index2ON sgrade(szx , bj , xm)Go【例6-3】在数据库Teaching中，为学生成绩表sgrade建立一个基于“姓名”列的非聚集索引s_index3。
Use TeachingGoCreate Index s_index3 ON sgrade(xm DESC)Go6.4操作索引6.4.1使用SQL Server Management Studio操作索引启动SQL Server Management Studio，并连接到SQL Server 2008中的数据库，在“对象资源管理器”窗口中展开“数据库”节点，再展开操作索引的表所属的数据库名（比如Student），再展开其“表”节点，展开索引所属的表名（比如Stab），展开其“索引”节点，右击要操作的索引名，出现弹出菜单，如图6-6所示。
图6-6 操作索引1．查看和修改索引属性执行图6-6弹出菜单中的【属性】命令，进入“索引属性”对话框，在此，可查看和修改当前索引的有关属性，如图6-7所示。