索引 建立 常用规则

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一．索引介绍

 1.1 索引的创建语法： 

CREATE UNIUQE | BITMAP INDEX <schema>.<index_name>

      ON <schema>.<table_name>

           (<column_name> | <expression> ASC | DESC,
            <column_name> | <expression> ASC | DESC,...)
     TABLESPACE <tablespace_name>
     STORAGE <storage_settings>
     LOGGING | NOLOGGING
    COMPUTE STATISTICS
     NOCOMPRESS | COMPRESS<nn>
     NOSORT | REVERSE
     PARTITION | GLOBAL PARTITION<partition_setting>

 

相关说明

1） UNIQUE | BITMAP：指定UNIQUE为唯一值索引，BITMAP为位图索引，省略为B-Tree索引。
2）<column_name> | <expression> ASC | DESC：可以对多列进行联合索引，当为expression时即“基于函数的索引”
3）TABLESPACE：指定存放索引的表空间(索引和原表不在一个表空间时效率更高)
4）STORAGE：可进一步设置表空间的存储参数
5）LOGGING | NOLOGGING：是否对索引产生重做日志(对大表尽量使用NOLOGGING来减少占用空间并提高效率)
6）COMPUTE STATISTICS：创建新索引时收集统计信息
7）NOCOMPRESS | COMPRESS<nn>：是否使用“键压缩”(使用键压缩可以删除一个键列中出现的重复值)
8）NOSORT | REVERSE：NOSORT表示与表中相同的顺序创建索引，REVERSE表示相反顺序存储索引值
9）PARTITION | NOPARTITION：可以在分区表和未分区表上对创建的索引进行分区

 

 

1.2 索引特点： 

第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 

第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。 

第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 

第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 

第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。 

 

 

1.3 索引不足：

第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。 

第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。 

第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。 

 

 

1.4 应该建索引列的特点：

1）在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度； 

2）在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构； 

3）在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度； 

4）在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的； 

5）在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间； 

6）在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。 

 

 

1.5 不应该建索引列的特点：

第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。 

第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。 

第三，对于那些定义为blob数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。 

第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。 

 

 

1.6 限制索引
限制索引是一些没有经验的开发人员经常犯的错误之一。在SQL中有很多陷阱会使一些索引无法使用。下面讨论一些常见的问题：
   1.6.1  使用不等于操作符（<>、!=）      
   下面的查询即使在cust_rating列有一个索引，查询语句仍然执行一次全表扫描。     
   select cust_Id,cust_name from customers where  cust_rating <> 'aa';        
把上面的语句改成如下的查询语句，这样，在采用基于规则的优化器而不是基于代价的优化器（更智能）时，将会使用索引。        
  select cust_Id,cust_name from customers where cust_rating < 'aa' or cust_rating > 'aa';
  特别注意：通过把不等于操作符改成OR条件，就可以使用索引，以避免全表扫描。
   1.6.2 使用IS NULL 或IS NOT NULL
   使用IS NULL 或IS NOT NULL同样会限制索引的使用。因为NULL值并没有被定义。在SQL语句中使用NULL会有很多的麻烦。因此建议开发人员在建表时，把需要索引的列设成 NOT NULL。如果被索引的列在某些行中存在NULL值，就不会使用这个索引（除非索引是一个位图索引，关于位图索引在稍后在详细讨论）。
   1.6.3 使用函数
   如果不使用基于函数的索引，那么在SQL语句的WHERE子句中对存在索引的列使用函数时，会使优化器忽略掉这些索引。 下面的查询不会使用索引（只要它不是基于函数的索引）
 select empno,ename,deptno from emp  where  trunc(hiredate)='01-MAY-81';
   把上面的语句改成下面的语句，这样就可以通过索引进行查找。
select empno,ename,deptno from emp where  hiredate<(to_date('01-MAY-81')+0.9999);

  1.6.4 比较不匹配的数据类型       
也是比较难于发现的性能问题之一。 注意下面查询的例子，account_number是一个VARCHAR2类型,在account_number字段上有索引。

下面的语句将执行全表扫描：

 select bank_name,address,city,state,zip from banks where account_number = 990354;
  Oracle可以自动把where子句变成to_number(account_number)=990354，这样就限制了索引的使用,改成下面的查询就可以使用索引：
 select bank_name,address,city,state,zip from banks where account_number ='990354';

特别注意：不匹配的数据类型之间比较会让Oracle自动限制索引的使用,即便对这个查询执行Explain Plan也不能让您明白为什么做了一次“全表扫描”。

 

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(转自http://topic.csdn.net/u/20100112/22/fcf75541-09bd-4373-8d81-2ca833e0195f.html )

建立索引常用的规则如下：  
1、表的主键、外键必须有索引；

2、数据量超过300的表应该有索引；

3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；

4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；

5、索引应该建在选择性高的字段上；

6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；

7、复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替：

  A、正确选择复合索引中的主列字段，一般是选择性较好的字段；

  B、复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中？单字段查询是否极少甚至没有？如果是，则可以建立复合索引；否则考虑单字段索引；

  C、如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中，则分解为多个单字段索引；

  D、如果复合索引所包含的字段超过3个，那么仔细考虑其必要性，考虑减少复合的字段；

  E、如果既有单字段索引，又有这几个字段上的复合索引，一般可以删除复合索引；

8、频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引；

9、删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；

  以上是一些普遍的建立索引时的判断依据。一言以蔽之，索引的建立必须慎重，对每个索引的必要性都应该经过仔细分析，要有建立的依据。因为太多的索引与不充分、不正确的索引对性能都毫无益处：在表上建立的每个索引都会增加存储开销，索引对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销。另外，过多的复合索引，在有单字段索引的情况下，一般都是没有存在价值的；相反，还会降低数据增加删除时的性能，特别是对频繁更新的表来说，负面影响更大。