乍一听到这个名字，可能感到有点陌生，这个对象是干嘛的呢？原理是什么？不用着急，我们看看下面的内容，慢慢就明白了。顾名思义，索引视图就是建有索引的视图，这是MSSQL提供的一项技术，用于提升某些SQL语句的查询性能。索引视图上的第一个索引必须是唯一簇索引，之后，可以在视图上创建更多的非簇索引，因为视图上的簇索引存储方式和表上的簇索引一样，因此，视图上的簇索引可以提升某些查询的性能。查询优化器可以通过索引视图来加速查询的执行，同时，索引视图的名字不必出现于相关查询中。看到这里，常用Oracle的同学是否开始看出了物化视图（materialized view）的意思？，呵呵，继续往下看。
听起来不错，原来MSSQL也提供了类似Oracle中物化视图的东西，只是名字不同，先别高兴，MSSQL的这个东西虽然不错，但似乎限制和要求还挺多的，似乎比Oracle的物化视图还多，接下来看看使用索引视图时的要求吧。
1) 确保索引视图参考的表的set options都是正确的；
2) 确保创建表和视图前会话的set option是正确的；
3) 确保视图定义是确定性的；
4) 确保要以WITH SCHEMABINDING option创建视图；
5) 确保首先在视图上创建唯一簇索引；
6) 上面提到的set options正确值如下所示：
? ANSI_NULLS ON
? ANSI_PADDING ON
? ANSI_WARNINGS* ON
? ARITHABORT ON
? CONCAT_NULL_YIELDS_NULL ON
? NUMERIC_ROUNDABORF OFF
? QUOTED_IDENTIFIER ON
此外，还会有如下要求：
1) 运行CREATE INDEX命令的用户必须是视图的属主；
2) 创建索引时，IGNORE_DUP_KEY option必须被设置为OFF（默认值）；
3) 视图定义中的表名必须包含模式名，例如：schema.tablename；
4) 视图中参考的用户自定义函数必须以WITH SCHEMABINDING option创建；
5) 视图中参考的任何用户定义的函数名必须包含模式名，例如： schema.function；
6) 用户定义后函数的数据存取属性必须是NO SQL，并且，外部存取属性必须是NO；
7) 通用语言运行时Common language runtime (CLR)函数可以出现于视图的select list中，但其不能是簇索引键列，同时，CLR函数也不能出现于视图的where子句和连接操作的on子句中。
8) 视图中CLR函数和CLR用户自定义类型的方法必须是下列的属性设置：
? DETERMINISTIC = TRUE
? PRECISE = TRUE
? DATA ACCESS = NO SQL
? EXTERNAL ACCESS = NO
9) 视图必须以WITH SCHEMABINDING option创建；
10) 视图必须仅参考同一个数据库中的基表。视图中不能参考其他视图。
11) 视图定义中的select语句不能包含下述T-SQL元素:
? COUNTROWSET
? functions (OPENDATASOURCE, OPENQUERY, OPENROWSET, AND OPENXML)
? OUTER joins (LEFT, RIGHT, or FULL)
? Derived table (defined by specifying a SELECT statement in the FROM clause)
? Self-joins
? Specifying columns by using SELECT * or SELECT table_name.*
? DISTINCT
? STDEV, STDEVP, VAR, VARP, or AVG
? Common table expression (CTE)
? float*, text, ntext, image, XML, or filestream columns
? Subquery
? OVER clause, which includes ranking or aggregate window functions
? Full-text predicates (CONTAIN, FREETEXT)
? SUM function that references a nullable expression
? ORDER BY
? CLR user-defined aggregate function
? TOP
? CUBE, ROLLUP, or GROUPING SETS operators
? MIN, MAX
? UNION, EXCEPT, or INTERSECT operators
? TABLESAMPLE
? Table variables
? OUTER APPLY or CROSS APPLY
? PIVOT, UNPIVOT
? Sparse column sets
? Inline or multi-statement table-valued functions
? OFFSET
? CHECKSUM_AGG
12) 索引视图可以包含float列，但这些列不能出现在簇索引中；
13) 如果存在GROUP BY ，则视图定义必须包含COUNT_BIG(*)且一定不要包含HAVING。这些GROUP BY限制仅用于视图定义中。一个查询可以在其计划中使用索引视图即使并不满足这条GROUP BY限制;
14) 如果视图定义包含一个GROUP BY子句，则唯一簇索引只能参考GROUP BY子句中确定的列。
好了，前面说了这么多限制和要求，让人看了头疼，不用想那么严重，很多技术都会写诸多的要求和限制，可我们不还是能自由自在的使用吗？别光说不练了，看看下面我们怎么创建和使用索引视图吧。
USE AdventureWorks2012;
GO
--为了支持索引视图设置相关options
SET NUMERIC_ROUNDABORT OFF;
SET ANSI_PADDING, ANSI_WARNINGS, CONCAT_NULL_YIELDS_NULL,
ARITHABORT,
QUOTED_IDENTIFIER, ANSI_NULLS ON;
GO
--以with schemabinding创建索引视图
IF OBJECT_ID ('Sales.vOrders', 'view') IS NOT NULL
DROP VIEW Sales.vOrders ;
GO
CREATE VIEW Sales.vOrders
WITH SCHEMABINDING
AS
SELECT SUM(UnitPrice*OrderQty*(1.00-UnitPriceDiscount)) AS
Revenue,
OrderDate, ProductID, COUNT_BIG(*) AS
COUNT
FROM Sales.SalesOrderDetail AS od, Sales.SalesOrderHeader AS
o
WHERE od.SalesOrderID = o.SalesOrderID
GROUP BY OrderDate, ProductID;
GO
--在视图上创建第一个唯一簇索引
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX IDX_V1
ON Sales.vOrders (OrderDate, ProductID);
GO
--该查询能使用索引视图即使FROM子句中并未确定该视图
SELECT SUM(UnitPrice*OrderQty*(1.00-UnitPriceDiscount)) AS Rev,
OrderDate, ProductID
FROM Sales.SalesOrderDetail AS od
JOIN Sales.SalesOrderHeader AS o ON
od.SalesOrderID=o.SalesOrderID
AND ProductID BETWEEN 700 and 800
AND OrderDate >=
CONVERT(datetime,'05/01/2002',101)
GROUP BY OrderDate, ProductID
ORDER BY Rev DESC;
GO
--该查询可以使用以上索引视图
SELECT OrderDate, SUM(UnitPrice*OrderQty*(1.00-UnitPriceDiscount)) AS
Rev
FROM Sales.SalesOrderDetail AS od
JOIN Sales.SalesOrderHeader AS o ON
od.SalesOrderID=o.SalesOrderID
AND DATEPART(mm,OrderDate)= 3
AND DATEPART(yy,OrderDate) = 2002
GROUP BY OrderDate
ORDER BY OrderDate ASC;
GO
