答案：数据库索引通过建立列值与行位置的映射加快查询速度，常见类型有B树、哈希和全文索引；在C#中应使用参数化查询防止SQL注入并提升执行计划复用，结合Entity Framework的AsNoTracking和异步方法优化只读查询性能，避免N+1问题需一次性加载关联数据，高频场景可选用Dapper提升效率，核心是索引设计与代码实践结合以平衡查询速度与数据操作开销。
数据库索引是一种特殊的数据结构，用于加快数据库表中数据的检索速度。它类似于书籍的目录，通过建立列值与行位置之间的映射关系，避免全表扫描，从而显著提升查询效率。常见的索引类型包括B树索引、哈希索引、全文索引等。合理使用索引可以极大优化SELECT查询，但过多索引会影响INSERT、UPDATE和DELETE的性能，因为每次数据变更都需要同步更新索引。
如何在C#中优化查询性能
在C#开发中，数据库查询通常通过ADO.NET、Entity Framework或Dapper等技术实现。以下是一些关键的代码层面优化策略：
1. 使用参数化查询防止SQL注入并提升执行计划复用
直接拼接SQL字符串不仅危险，还可能导致数据库无法重用执行计划。应始终使用参数化查询：
using (var command = new SqlCommand("SELECT * FROM Users WHERE Age > @Age", connection))
{
command.Parameters.AddWithValue("@Age", 18);
var reader = command.ExecuteReader();
}
2. 合理使用Entity Framework的异步与跟踪控制
在EF中，禁用不必要的变更跟踪可提升只读查询性能：
var users = await context.Users
.AsNoTracking() // 不跟踪实体状态
.Where(u => u.Age > 18)
.ToListAsync();
同时优先使用异步方法避免线程阻塞：
3. 避免N+1查询问题
不要在循环中执行数据库查询。例如，获取每个用户的订单信息时，应一次性加载关联数据：
var usersWithOrders = await context.Users
.Include(u => u.Orders) // 包含导航属性
.Where(u => u.IsActive)
.ToListAsync();
4. 使用Dapper处理高性能场景
对于高频或复杂查询，轻量级ORM如Dapper通常比EF更快：
using (var connection = new SqlConnection(connectionString))
{
var sql = "SELECT * FROM Users WHERE DepartmentId = @DeptId";
var users = await connection.QueryAsync(sql, new { DeptId = 5 });
}
基本上就这些。核心是结合数据库索引设计与C#代码的最佳实践：使用参数化查询、减少往返、合理加载数据、选择合适的工具。不复杂但容易忽略。
