事务：当生活逻辑中的“一个步骤”，需要使用多条SQL去完成时，必须使用事务来确保其“完整性“。

视图：简化数据库结构，方便你编写SQL语句（简化SQL语句的编写）

索引：提高“数据检索效率”

事务：

---- 用于保证多条SQL语句的同步执行（要么一起全部执行成功，要么全部都回滚不执行）

---- 语法：

Begin Transaction        （开始事务）

{  多条SQL语句 }

commit  Transaction    （提示事务）

rollback  Transaction    （回滚事务）

---- 实际编码：

declare  @errorSum  int

set  @errorSum = 0

Begin Transaction

insert into .......（SQL语句）

set @errorSum = @errorSum + @@ERROR

insert into .......（SQL语句）

set @errorSum = @errorSum + @@ERROR

......

if  @errorSum = 0

commit  transaction

else

rollback  transaction

事务特点：

------ 原子性、一致性、隔离性、持久性

原子性：整个事务，无论其中包含多少SQL语句，都是一个整体！要么都提交，要么都回滚；

一致性：事务执行前后，整个数据库都满足各种约束条件

隔离性：多个事务操作同一数据对象，彼此的“执行过程”和“效果”相互隔离，互不影响。

持久性：虽然事务执行过程中，对数据库的影响具有不确定性（提交、回滚），但是一旦事务结束（commit、rollback），对数据库照成的影响将是持久存在的。

事务分类：

------ 显式事务、隐式事务、自动提交事务

显式事务：以Begin Transaction开始，rollback \commit 结束的事务

隐式事务：以“开关”（ON）方式打开事务，当事务结束后，自动开始新事务，直到“开关”关闭（OFF）

自动提交事务：SQL SERVER 的默认事务方式，每句SQL都是独立的事务

视图：

---- 当我们进行数据库设计时，为了减少数据的冗余，常常会将生活中本身关联在一起的数据，拆分到不同的表单中！这样，导致在访问数据时，SQL代码复杂，效率也低下（多表联查）。可以将“多表联查”的SQL语句预先存放在数据库中，从减少每次使用时，都重新编写的麻烦！

----- 视图：就是保存在数据库中的“一条”“select语句”。视图的使用与“Table”相似，但table中直接存放着数据，但是view中没有存放数据，数据依然存放在其对应的基础表中。

----- 视图中Select语句，编写时的注意事项：

• order       by （除非含有Top）
• into
• 表变量（临时表）

------ 视图的应用场景：

• 简化后台数据库的结构，方便编写数据访问代码简化sql（将多个物理数据库当做一个逻辑数据库）
• 保护“敏感数据”，防止非法访问！（通过其Select对行、列进行过滤）

索引：

------- 将数据表中的某列进行排序，让其以后对该列的查询能够在“排序后”的结果上进行，从而提高数据检索的效率（排序的过程可以在新的索引表中进行【非聚集索引】，也可以在原有的表单中进行【聚集索引】）

-------- 创建语法:

if exists(select * from sysindexes where  name = '索引名')

drop  index  表名.索引名

go

create index 索引名  on   表名（列名）

go

索引分类：

• 唯一索引---- 索引表中所有的索引项，不允许重复
• 主键索引---- 依据表单的主键列，创建索引表
• 非聚集索引  ----- 将表单中的“搜索列”，复制到索引表并排序。（数据表与索引表各自单独存在）
• 聚集索引 ---- 在原始的物理表单上，直接对“搜索列”进行排序。（数据表与索引表合二为一）

注意：

1、一个表单只能创建一个“聚集索引”，但可以创建多个“非聚集索引”

2、表单在创建主键时，将自动在表单上创建一个“主键索引”及“聚集索引”

索引的利弊：

利：提高数据检索效率

弊：增加了系统的数据存储开销、数据更改时效率降低

索引的应用场景：

适用：频繁搜索（where），频繁被查询（select） ，排序，关联查询的列（主外键列）

不适用：行少、列数据变化少

小贴士：

select ....

into 新表名

from ....

----- 作用，将查询结果，保存到一个【新建的数据表单】中。