oracle索引基本分类.doc

oracle索引基本分类法分类逻辑上：Single column 单行索引Concatenated 多行索引Unique 唯一索引NonUnique 非唯一索引Function-based函数索引Domain 域索引物理上：Partitioned 分区索引NonPartitioned 非分区索引B-tree：Normal 正常型B树Rever Key 反转型B树 Bitmap 位图索引索引结构：B-tree：适合与大量的增、删、改（OLTP）；不能用包含OR操作符的查询；适合高基数的列（唯一值多）典型的树状结构；每个结点都是数据块；大多都是物理上一层、两层或三层不定，逻辑上三层；叶子块数据是排序的，从左向右递增；在分支块和根块中放的是索引的范围；Bitmap:适合与决策支持系统；做UPDATE代价非常高；非常适合OR操作符的查询； 基数比较少的时候才能建位图索引；树型结构：索引头 开始ROWID，结束ROWID（先列出索引的最大范围）BITMAP每一个BIT对应着一个ROWID，它的值是1还是0，如果是1，表示着BIT对应的ROWID有值； =Oracle的索引主要包含两类：BTree和位图索引。默认情况下大多使用Btree索引，该索引就是通常所见 唯一索引、聚簇索引等等，Btree用在OLTP，加快查询速度。位图索引是Oracle的比较引人注目的地方，其主要用在OLAP（联机数据分析）方面，也就是数据仓库方面用到，目的是在加快查询速度是，节省存储空间。通常情况下，索引都要耗费比较大的存储空间，位图采用了压缩技术实现磁盘空间缩减。Btree用在高基数（即列的数据相异度大），位图用在低基数列。位图索引的基本原理是在索引中使用位图而不是列值。通常在事实表和维表的键之间有很低的集的势（cardinality），使用位图索引，存储更为有效，与B*Tree索引比较起来，只需要更少的存储空间，这样每次读取可以读到更多的记录，而且与B*Tree索引相比,位图索引将比较,连接和聚集都变成了位算术运算,大大减少了运行时间，从而得到性能上的极大的提升。在Oracle中如何合理的使用位图索引？以下的几个事项应该考虑。*如果要使用位图索引，初始化参数STAR_TRANSFORMATION_ENABLED应该设置为TRUE.* 优化模式应该是CBO。对于数据仓库的环境中，总是应该考虑使用CBO（COST-BASEDOPTIMIZER）。* 位图索引应该建立在每一个事实表的外键列上。(这只是一个一般的规则.)此外，对于数据表中的cardinality如何客观的确定也是一个问题，一万条数据中只包含3个值的集和算是低的了，那么一亿条记录中包含3万条记录算不算低的呢？对于这样的情况，建议几行一下数据的模拟测试，一般来说，在数据仓库环境中，位图索引的性能要好于B*Tree索引。还要注意位图索引不是为OLTP数据库设计的，不应该在OLTP数据库中大量的使用它，尤其是对那些有更新操作的表 。=B*Tree索引B*Tree索引是最常见的索引结构，默认建立的索引就是这种类型的索引。B*Tree索引在检索高基数数据列（高基数数据列是指该列有很多不同的值）时提供了最好的性能。当取出的行数占总行数比例较小时B-Tree索引比全表检索提供了更有效的方法。但当检查的范围超过表的10%时就不能提高取回数据的性能。B-Tree索引是基于二叉树的，由分支块（branch block）和叶块（leaf block）组成。在树结构中，位于最底层底块被称为叶块，包含每个被索引列的值和行所对应的rowid。在叶节点的上面是分支块，用来导航结构，包含了索引列（关键字）范围和另一索引块的地址，如图26-1所示。假设我们要找索引中值为80的行，从索引树的最上层入口开始，定位到大于等于50，然后往左找，找到第2个分支块，定位为75100，最后再定位到叶块上，找到80所对应的rowid，然后根据rowid去读取数据块获取数据。如果查询条件是范围选择的，比如where column 20 and column select number,dump(1,16) from dual2 union all select number,dump(2,16) from dual3 union all select number,dump(3,16) from dual;NUMBE DUMP(1,16)- -number Typ=2 Len=2: c1,2 （1）number Typ=2 Len=2: c1,3 （2）number Typ=2 Len=2: c1,4 （3）再对比一下反向以后的情况：SQL select number,dump(reverse(1),16) from dual2 union all select number,dump(reverse(2),16) from dual3 union all select number,dump(reverse(3),16) from dual;NUMBE DUMP(REVERSE(1),1- -number Typ=2 Len=2: 2,c1 （1）number Typ=2 Len=2: 3,c1 （2）number Typ=2 Len=2: 4,c1 （3） 我们发现索引码的结构整个颠倒过来了，这样1，2，3个索引码基本上不会出现在同一个叶块里，所以减少了争用。不过反向索引又一个缺点就是不能在所有使用常规索引的地方使用。在范围搜索中其不能被使用，例如，where columnvalue,因为在索引的叶块中索引码没有分类，所以不能通过搜索相邻叶块完成区域扫描。降序索引 降序索引是8i里面新出现的一种索引，是B*Tree的另一个衍生物,它的变化就是列在索引中的储存方式从升序变成了降序，在某些场合下降序索引将会起作用。举个例子，我们来查询一张表并进行排序：SQL select * from test where a between 1 and 100 order by a desc，b asc; 已选择100行。Execution Plan- 0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=100 Bytes=400) 1 0 SORT(ORDER BY)(Cost=2 Card=100 Bytes=400) 2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF IND_BT (NON-UNIQUE) (Cost=2 Card=100 Bytes=400) 这里优化器首先选择了一个索引范围扫描,然后还有一个排序的步骤。如果使用了降序索引，排序的过程会被取消。SQL create index test.ind_desc on test.testrev(a desc，b asc); 索引已创建。SQL analyze index test.ind_desc compute statistics; 索引已分析 再来看下执行路径：SQL select * from test where a between 1 and 100 order by a desc，b asc; 已选择100行。Execution Plan（SQL执行计划，稍后会讲解如何使用）。- 0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=100 Bytes=400)1 0 INDEX (RANGE SCAN) OF IND_DESC (NON-UNIQUE) (Cost=2 Card=100 Bytes=400) 我们看到排序过程消失了，这是因为创建降序索引时Oracle已经把数据都按降序排好了。 另外一个需要注意的地方是要设置init.ora里面的compatible参数为8.1.0或以上，否则创建时desc关键字将被忽略。 位图索引 位图索引主要用于决策支持系统或静态数据，不支持行级锁定。位图索引最好用于低cardinality列（即列的唯一值除以行数为一个很小的值，接近零），例如又一个“性别”列，列值有“Male”，“Female”，“Null”等3种，但一共有300万条记录，那么3/3000000约等于0，这种情况下最适合用位图索引。 位图索引可以是简单的（单列）也可以是连接的（多列），但在实践中绝大多数是简单的。在这些列上多位图索引可以与AND或OR操作符结合使用。位图索引使用位图作为键值，对于表中的每一数据行位图包含了TRUE（1）、FALSE（0）、或NULL值。位图索引的位图存放在B-Tree结构的页节点中。B-Tree结构使查找位图非常方便和快速。另外，位图以一种压缩格式存放，因此占用的磁盘空间比B-Tree索引要小得多。位图索引的格式如表26-1所示。 表26-1 位图索引的格式 行值 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10Male 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1Female 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0Null 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 如果搜索where gend