请教大家一个问题： 我有一张海量数据表（字段在80个左右，记录在1000万以上）， 主关键字是 【执行日期]】 + 【ID号】。以前，为了提高索引的查询速度，我就将【执行日期】字段设计成了整数类型（或长整数），将【执行日期】全部以数字的方式存储在数据库中，例如： 2009-09-26，在【执行日期]】字段中就是数字： 20090926。 现在，我觉得这样做不是很直观，所以，我还是想将【执行日期】的字段类型改回成“日期类型”。现在有以下几个问题，需要请教大家：【1】 在主索引中，将【执行日期】字段的类型从“数字类型”改回“日期类型”，是否会影响到主索引的查询速度，如果有影响，影响多大，大概会降低多少个百分点？【2】 大家是否建议在数据表的主索引字段中包含“日期类型”的字段 ？【3】 对于 主关键字是 【执行日期]】 + 【ID号】这种情况的海量数据表，大家在设计主索引时有什么好的建议 ？有哪些优化方案。【4】 如果，我将主索引改成 【年度】 + 【执行日期】+ 【ID号】，其中【年度】、【执行日期】都是“数字类型”，大家觉得这样的设计好不好？会不会更有利于数据的分类查询？我这边现在没有海量数据库的测试环境，所以没办法进行测试。请有兴趣参与讨论的朋友对以上几个问题进行一些模拟测试，把测试结果提供出来让大家讨论一下。也请数据库高手提供一些指导性意见。谢谢 ！
这样的不是很好 还不如直接从日期字段里面用datepart函数来截取
主键建议用int或是guid类型的。
把执行日期和ID号分成两个字段分别加索引。ps：一个表最多可以有16个索引，但不是索引越多越好。
【3】 对于 主关键字是 【执行日期]】 + 【ID号】这种情况的海量数据表，大家在设计主索引时有什么好的建议 ？有哪些优化方案。【4】 如果，我将主索引改成 【年度】 + 【执行日期】+ 【ID号】，其中【年度】、【执行日期】都是“数字类型”，大家觉得这样的设计好不好？会不会更有利于数据的分类查询？ 主关键字一般用一个唯一列标识,同时这列会自动建立索引,
对于查询，一般将经常用到的查询条件建立索引，这样查询速度会更快。
“主索引改成 【年度】 + 【执行日期】+ 【ID号】”没有必要，
你查询经常用到日期，只要对日期建立索引就可以了，至于年度可以用datepart来取得