主要观点：经过十五年在生产环境中与 SQL Server 性能挑战的斗争，确信索引视图是优化查询性能最未充分利用但强大的功能之一。介绍了 SQL Server 2000 引入并在后续版本中增强的索引视图（也称为物化视图），可物理存储视图结果集并提高复杂聚合和连接的查询性能，但有维护开销和特定限制，在毫秒很重要且存储相对便宜的今天，对于读密集型工作负载等提供了很好的解决方案。

关键信息：

• 索引视图通过物理存储视图结果集并使用唯一聚集索引来提高性能，其魔法在于 SQL Server 的查询优化器可自动替换索引视图。
• 实施索引视图的先决条件是 SQL Server Standard Edition 或更高版本（自动视图匹配需 Enterprise Edition），基础表需使用两部分命名，创建时要正确配置 SET 选项。
• 遇到的关键限制包括仅支持确定性函数，禁止跨数据库查询等，维护开销大，对写活动多的 OLTP 系统可能降低性能。
• 与 Oracle 和 PostgreSQL 的物化视图相比，SQL Server 的索引视图自动维护但灵活性稍差。
• 实际实施中要创建基础视图和聚集索引等，如在制造公司的案例中创建月度销售摘要的索引视图。
• 错误处理要验证函数的确定性，通过诊断查询检查索引视图的使用情况。
• 实践测试中通过创建测试环境和样例数据，对比索引视图实施前后的性能，能看到逻辑读取减少和查询执行时间提高。
• 在不同行业应用广泛，如金融服务、电子商务、制造业等，从成本角度看可减少 Azure SQL Database 的服务层级要求，但要注意维护开销。
• 最佳实践包括在维护窗口实施、监控索引视图使用和维护成本、根据场景决定使用或避免。

重要细节：

• 详细介绍了创建索引视图的步骤，包括创建基础视图、创建聚集索引和非聚集索引等。
• 给出了错误处理的查询和验证索引视图使用情况的查询。
• 在实践测试中详细描述了测试环境的设置、样例数据的生成以及性能测试的过程和结果。
• 列举了在不同行业应用索引视图的案例，如金融服务公司的风险计算、电子商务平台的推荐引擎、制造业的生产计划查询等。
• 强调了在生产部署中要注意的事项，如监控事务日志空间等。