oracle 索引

概述

　　索引在各种关系型数据库系统中都是举足轻重的组成部分，其对于提高检索数据的速度起至关重要的作用。在Oracle中，索引基本分为以下几种：B*Tree索引，反向索引，降序索引，位图索引，函数索引，interMedia全文索引等。本文主要就前6种索引进行分析。

　　首先给出各种索引的简要解释：

　　b*tree index：几乎所有的关系型数据库中都有b*tree类型索引，也是被最多使用的。其树结构与二叉树比较类似，根据rid快速定位所访问的行。

　　反向索引：反转了b*tree索引码中的字节，是索引条目分配更均匀，多用于并行服务器环境下，用于减少索引叶的竞争。

　　降序索引：8i中新出现的索引类型，针对逆向排序的查询。

　　位图索引：使用位图来管理与数据行的对应关系，多用于OLAP系统。

　　函数索引：这种索引中保存了数据列基于function返回的值，在select * from table where function（column）=value这种类型的语句中起作用。

 

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75－100，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 <80，那么会先定位到第一个包含20的叶块，然后横向查找其他的叶块，直到找到包含80的块为止，不用每次都从入口进去再重新定位。

　　反向索引

　　反向索引是B*Tree索引的一个分支，它的设计是为了运用在某些特定的环境下的。Oracle推出它的主要目的就是为了降低在并行服务器（Oracle Parallel Server）环境下索引叶块的争用。当B*Tree索引中有一列是由递增的序列号产生的话，那么这些索引信息基本上分布在同一个叶块，当用户修改或访问相似的列时，索引块很容易产生争用。反向索引中的索引码将会被分布到各个索引块中，减少了争用。反向索引反转了索引码中每列的字节，通过dump（）函数我们可以清楚得看见它做了什么。举个例子：1，2，3三个连续的数，用dump()函数看它们在Oracle内部的表示方法。

SQL> select 'number',dump(1,16) from dual
  2  union all select 'number',dump(2,16) from dual
  3  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 dual
  2  union all select 'number',dump(reverse(2),16) from dual
  3  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 column>value,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。

 

函数索引

　　基于函数的索引也是8i以来的新产物，它有索引计算列的能力，它易于使用并且提供计算好的值，在不修改应用程序的逻辑上提高了查询性能。使用基于函数的索引有几个先决条件：

　　（1）必须拥有QUERY REWRITE（本模式下）或GLOBAL QUERY REWRITE（其他模式下）权限。

　　（2）必须使用基于成本的优化器，基于规则的优化器将被忽略。

　　（3）必须设置以下两个系统参数：

QUERY_REWRITE_ENABLED=TRUE
QUERY_REWRITE_INTEGRITY=TRUSTED

　　可以通过alter system set,alter session set在系统级或线程级设置，也可以通过在init.ora添加实现。

　　这里举一个基于函数的索引的例子：

SQL> create index test.ind_fun on test.testindex(upper(a));

　　索引已创建。

SQL> insert into testindex values('a',2);

　　已创建 1 行。

SQL> commit;

　　提交完成。

SQL> select /*+ RULE*/*  FROM test.testindex where upper(a)='A';
A　　     B
-- ----------
a　　     2
Execution Plan
----------------------------------------------------------
   0　　SELECT STATEMENT Optimizer=HINT: RULE
   1    0   TABLE ACCESS (FULL) OF 'TESTINDEX'

　　(优化器选择了全表扫描)

--------------------------------------------------------------------
SQL> select *  FROM test.testindex where upper(a)='A';
A　　     B
-- ----------
a　　     2
Execution Plan
----------------------------------------------------------
   0　　SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=1 Bytes=5)
   1    0   TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TESTINDEX' (Cost=2 Card=
　　  1 Bytes=5)
   2    1     INDEX (RANGE SCAN) OF 'IND_FUN' (NON-UNIQUE) (Cost=1 Car
　　    d=1)(使用了ind_fun索引)

 

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 10
Male 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1
Female 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0
Null 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0

    如果搜索where gender=’Male’,要统计性别是”Male”的列行数的话，Oracle很快就能从位图中找到共3行即第1，9，10行是符合条件的；如果要搜索where gender=’Male’ or gender=’Female’的列的行数的话，也很容易从位图中找到共8行即1，2，3，4，7，8，9，10行是符合条件的。如果要搜索表的值的话，那么Oracle会用内部的转换函数将位图中的相关信息转换成rowid来访问数据块。