時間：2015-06-28 00:00:00 來源：IT貓撲網(wǎng) 作者：網(wǎng)管聯(lián)盟 我要評論(0)
邏輯上：
Single column 單行索引
Concatenated 多行索引
Unique 唯一索引
NonUnique 非唯一索引
Function-based函數(shù)索引
Domain 域索引
物理上：
Partitioned 分區(qū)索引
NonPartitioned 非分區(qū)索引
B-tree：
Normal 正常型B樹
Rever Key 反轉型B樹
Bitmap 位圖索引
索引結構：
B-tree：
適合與大量的增、刪、改（OLTP）；
不能用包含OR操作符的查詢；
適合高基數(shù)的列（唯一值多）
典型的樹狀結構；
每個結點都是數(shù)據(jù)塊；
大多都是物理上一層、兩層或三層不定，邏輯上三層；
葉子塊數(shù)據(jù)是排序的，從左向右遞增；
在分支塊和根塊中放的是索引的范圍；
Bitmap:
適合與決策支持系統(tǒng)；
做UPDATE代價非常高；
非常適合OR操作符的查詢；
基數(shù)比較少的時候才能建位圖索引；
樹型結構：
索引頭
開始ROWID，結束ROWID（先列出索引的最大范圍）
BITMAP
每一個BIT對應著一個ROWID，它的值是1還是0，如果是1，表示著BIT對應的ROWID有值；
B*tree索引的話通常在訪問小數(shù)據(jù)量的情況下比較適用，比如你訪問不超過表中數(shù)據(jù)的5%，當然這只是個相對的比率，適用于一般的情況。bitmap的話在數(shù)據(jù)倉庫中使用較多，用于低基數(shù)列，比如性別之類重復值很多的字段，基數(shù)越小越好。
B* 樹索引
這些是我所說的 " 傳統(tǒng) " 索引。到目前為止，這是 Oracle 和大多數(shù)其他數(shù)據(jù)庫中最常用的索引。 B* 樹的構造類似于二叉樹，能根據(jù)鍵提供一行或一個行集的快速訪問，通常只需很少的讀操作就能找到正確的行。不過，需要注意重要的一點， " B* 樹 " 中的 " B " 不代表二叉（ binary ），而代表平衡（ b alanced ）。B* 樹索引并不是一顆二叉樹，這一點在介紹如何在磁盤上物理地存儲 B* 樹時就會了解到。 B* 樹索引有以下子類型：
索引組織表（ index organized table ）：索引組織表以 B* 樹結構存儲。堆表的數(shù)據(jù)行是以一種無組織的方式存儲的（只要有可用的空間，就可以放數(shù)據(jù)），而 IOT 與之不同， IOT 中的數(shù)據(jù)要按主鍵的順序存儲和排序。對應用來說， IOT 表現(xiàn)得與 " 常規(guī) " 表并無二致；需要使用 SQL 來正確地訪問 IOT 。 IOT 對信息獲取、空間系統(tǒng)和 OLAP 應用最為有用。 IOT 在上一章已經(jīng)詳細地討論過。
B*樹聚簇索引（ B*tree cluster index ）這些是傳統(tǒng) B* 樹索引的一個變體（只是稍有變化）。 B* 樹聚簇索引用于對聚簇鍵建立索引（見第 11. 章中 " 索引聚簇表 " 一節(jié)），所以這一章不再討論。在傳統(tǒng) B* 樹中 ，鍵都指向一行；而 B* 樹聚簇不同，一個聚簇鍵會指向一個塊，其中包含與這個聚簇鍵相關的多行。
降序索引（ descending index ）：降序索引允許數(shù)據(jù)在索引結構中按 " 從大到小 " 的順序（降序）排序，而不是按 " 從小到大 " 的順序（升序）排序。我們會解釋為什么降序索引很重要，并說明降序索引如何工作。
反向鍵索引（ reverse key index ）：這也是 B* 樹索引，只不過鍵中的字節(jié)會 " 反轉 " 。利用反向鍵索引，如果索引中填充的是遞增的值，索引條目在索引中可以得到更均勻的分布。例如，如果使用一個序列來生成主鍵，這個序列將生成諸如 987500 、 987501 、 987502 等值。這些值是順序的，所以倘若使用一 個傳統(tǒng)的 B* 樹索引，這些值就可能放在同一個右側塊上，這就加劇了對這一塊的競爭。利用反向鍵， Oracl e則會邏輯地對 205789 、 105789 、 005789 等建立索引。 Oracle 將數(shù)據(jù)放在索引中之前，將先 把所存儲數(shù)據(jù)的字節(jié)反轉，這樣原來可能在索引中相鄰放置的值在字節(jié)反轉之后就會相距很遠。通過反轉字節(jié)，對索引的插入就會分布到多個塊上。
#p#副標題#e#
位圖索引（ bitmap index ）
在一顆 B* 樹中，通常索引條目和行之間存在一種一對一的關系：一個 索引條目就指向一行。而對于位圖索引，一個索引條目則使用一個位圖同時指向多行。位圖索引適用于高度重復而且通常只讀的數(shù)據(jù)（高度重復是指相對于表中的總行數(shù)，數(shù)據(jù)只有很少的幾個不同值）。考慮在一 個有 100 萬行的表中，每個列只有 3 個可取值： Y 、 N 和 NULL 。舉例來說，如果你需要頻繁地統(tǒng)計多少行有值Y ，這就很適合建立位圖索引。不過并不是說如果這個表中某一列有 11.000 個不同的值就不能建立位圖索引，這一列當然也可以建立 位圖索引。在一個 OLTP 數(shù)據(jù)庫中，由于存在并發(fā)性相關的問題，所以不能考慮使用位圖索引（后面我們就會討論這一點）。注意，位圖索引要求使用 Oracle 企業(yè)版或個人版。
位圖聯(lián)結索引（ bitmap join index ）：這為索引結構（而不是表）中的數(shù)據(jù)提供了一種逆規(guī)范化的 方法。例如，請考慮簡單的 EMP 和 DEPT 表。有人可能會問這樣一個問題： " 多少人在位于波士頓的部門工作 ？" EMP 有一個指向 DEPT 的外鍵，要想統(tǒng)計 LOC 值為 Boston 的部門中的員工人數(shù)，通常必須完成表聯(lián)結，將 LOC 列聯(lián)結至 EMP 記錄來回答這個問題。通過使用位圖聯(lián)結索引，則可以在 EMP 表上對 LOC 列建立索引 。
基于函數(shù)的索引（ function-based index ）
這些就是 B* 樹索引或位圖索引，它將一個函數(shù)計算得到的結果存儲在行的列中，而不是存儲列數(shù)據(jù)本身?？梢园鸦诤瘮?shù)的索引看作一個虛擬列（或派生列）上的索引，換句話說，這個列并不物理存儲在表中?；诤瘮?shù)的索引可以用于加快形如 SELECT * FROM T W HERE FUNCTION(DATABASE_COLUMN) = SAME_VALUE 這樣的查詢，因為值 FUNCTION(DATABASE_COLUMN) 已經(jīng)提前計算并存儲在索引中。
應用域索引（ application domain index ）
應用域索引是你自己構建和存儲的索引，可能存儲在Oracle 中，也可能在 Oracle 之外。你要告訴優(yōu)化器索引的選擇性如何，以及執(zhí)行的開銷有多大，優(yōu)化器則會根據(jù)你提供的信息來決定是否使用你的索引。 Oracle 文本索引就是應用域索引的一個例子；你也可 以使用構建 Oracle 文本索引所用的工具來建立自己的索引。需要指出，這里創(chuàng)建的 " 索引 " 不需要使用傳統(tǒng)的索引結構。例如， Oracle 文本索引就使用了一組表來實現(xiàn)其索引概念。
首先，我們要確定數(shù)據(jù)庫運行在何種優(yōu)化模式下，相應的參數(shù)是：optimizer_mode?？稍趕vrmgrl中運行"show parameter optimizer_mode"來查看。ORACLE V7以來缺省的設置應是"choose"，即如果對已分析的表查詢的話選擇CBO，否則選擇RBO。如果該參數(shù)設為"rule"，則不論表是否分析過，一概選用RBO，除非在語句中用hint強制。
查找原因的步驟
首先，我們要確定數(shù)據(jù)庫運行在何種優(yōu)化模式下，相應的參數(shù)是：optimizer_mode?？稍趕vrmgrl中運行"show parameter optimizer_mode"來查看。ORACLE V7以來缺省的設置應是"choose"，即如果對已分析的表查詢的話選擇CBO，否則選擇RBO。如果該參數(shù)設為"rule"，則不論表是否分析過，一概選用RBO，除非在語句中用hint強制。
其次，檢查被索引的列或組合索引的首列是否出現(xiàn)在PL/SQL語句的WHERE子句中，這是"執(zhí)行計劃"能用到相關索引的必要條件。
第三，看采用了哪種類型的連接方式。ORACLE的共有Sort Merge Join（SMJ）、Hash Join（HJ）和Nested Loop Join（NL）。在兩張表連接，且內(nèi)表的目標列上建有索引時，只有Nested Loop才能有效地利用到該索引。SMJ即使相關列上建有索引，最多只能因索引的存在，避免數(shù)據(jù)排序過程。HJ由于須做HASH運算，索引的存在對數(shù)據(jù)查詢速度幾乎沒有影響。
第四，看連接順序是否允許使用相關索引。假設表emp的deptno列上有索引，表dept的列deptno上無索引，WHERE語句有emp.deptno=dept.deptno條件。在做NL連接時，emp做為外表，先被訪問，由于連接機制原因，外表的數(shù)據(jù)訪問方式是全表掃描，emp.deptno上的索引顯然是用不上，最多在其上做索引全掃描或索引快速全掃描。
第五，是否用到系統(tǒng)數(shù)據(jù)字典表或視圖。由于系統(tǒng)數(shù)據(jù)字典表都未被分析過，可能導致極差的"執(zhí)行計劃"。但是不要擅自對數(shù)據(jù)字典表做分析，否則可能導致死鎖，或系統(tǒng)性能下降。
第六，索引列是否函數(shù)的參數(shù)。如是，索引在查詢時用不上。
第七，是否存在潛在的數(shù)據(jù)類型轉換。如將字符型數(shù)據(jù)與數(shù)值型數(shù)據(jù)比較，ORACLE會自動將字符型用to_number()函數(shù)進行轉換，從而導致第六種現(xiàn)象的發(fā)生。
第八，是否為表和相關的索引搜集足夠的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。對數(shù)據(jù)經(jīng)常有增、刪、改的表最好定期對表和索引進行分析，可用SQL語句"analyze table xxxx compute statistics for all indexes;"。ORACLE掌握了充分反映實際的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，才有可能做出正確的選擇。
第九，索引列的選擇性不高。
我們假設典型情況，有表emp，共有一百萬行數(shù)據(jù)，但其中的emp.deptno列，數(shù)據(jù)只有4種不同的值，如10、20、30、40。雖然emp數(shù)據(jù)行有很多，ORACLE缺省認定表中列的值是在所有數(shù)據(jù)行均勻分布的，也就是說每種deptno值各有25萬數(shù)據(jù)行與之對應。假設SQL搜索條件DEPTNO=10，利用deptno列上的索引進行數(shù)據(jù)搜索效率，往往不比全表掃描的高，ORACLE理所當然對索引"視而不見"，認為該索引的選擇性不高。
但我們考慮另一種情況，如果一百萬數(shù)據(jù)行實際不是在4種deptno值間
關鍵詞標簽：Oracle索引
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