索引是用于访问数据库数据的过程中优化查询（数据检索）性能的另一个选择。在许多情况下，索引可以提高查询性能。数据库管理员或数据库开发人员必须为数据库表选择和定义适当的索引。主要的RDBMS产品支持多种类型的索引。索引可以是唯一的或非唯一的、集群的或非集群的、分区的或非分区的、单列或多列、b树、位图或散列等多种类型。如果没有适当的索引，DBMS将读取表中的每一行（表扫描）以检索所有数据。对于大表来说，这将会耗费很多成本。要尝试在大表上构建索引，使用最频繁引用的列（特别是键，包括主键、备用键和外键）来实现最常运行的查询。

要提高数据库查询性能，应该设计 B: 索引（Indexes）。

专业分析：

1. **索引（Indexes）**：
- 索引是数据库中用于快速查找记录的数据结构。通过创建索引，可以显著提高查询速度，尤其是在大数据集上。
- 索引类似于书的目录，能够帮助数据库快速定位需要的数据，而不必扫描整个表。
- 正确设计的索引可以加速SELECT、JOIN、WHERE子句等操作。

2. **重复行（Repeated rows）**：
- 重复行通常不是提高查询性能的设计。相反，重复的数据可能导致存储浪费和数据一致性问题。
- 在某些情况下，重复行可能会影响查询效率，因为数据库需要处理更多的数据。

3. **合并表（Combined tables）**：
- 合并表可能在某些情况下有助于减少JOIN操作的开销，但这通常会导致数据冗余和更新复杂性增加。
- 这种方法需要谨慎使用，通常不被视为提高查询性能的首选方案。

4. **预先计算的列（Pre-calculated columns）**：
- 预先计算的列可以在某些特定查询中提高性能，尤其是需要复杂计算的场景。
- 然而，这种方法会增加存储需求，并可能导致数据同步和一致性问题。

综上所述，索引是提高数据库查询性能的常用且有效的方法。通过合理设计和使用索引，可以显著加速数据库的查询操作。