ORACLE 索引详解

　　在关系数据库中，索引是一种与表有关的数据库结构，它可使对应于表的SQL语句执行得更快。索引的做用至关于图书的目录，能够根据目录中的页码快速找到所需的内容。 

对于数据库来讲，索引是一个必选项，但对于如今的各类大型数据库来讲，索引能够大大提升数据库的性能，以致于它变成了数据库不可缺乏的一部分。

 

索引分类：

逻辑分类

single column or concatenated  　　 对一列或多列建所引

unique or nonunique 　　 惟一的和非惟一的所引，也就是对某一列或几列的键值（key）是不是惟一的。

Function-based  　　基于某些函数索引，当执行某些函数时须要对其进行计算，能够将某些函数的计算结果事先保存并加以索引，提升效率。 

Doman  　　索引数据库之外的数据，使用相对较少

 

物理分类

B-Tree ：normal or reverse key   B-Tree索引也是咱们传统上常见所理解的索引，它又能够分为正常所引和倒序索引。

Bitmap  ： 位图所引，后面会细讲

 

  

B-Tree 索引                                                                                 

 

　　B-Tree index 也是咱们传统上常见所理解的索引。B-tree （balance tree）即平衡树，左右两个分支相对平衡。

B-Tree index

Root为根节点，branch 为分支节点，leaf 到最下面一层称为叶子节点。每一个节点表示一层，当查找某一数据时先读根节点，再读支节点，最后找到叶子节点。叶子节点会存放index entry （索引入口），每一个索引入口对应一条记录。

Index entry 的组成部分：

Indexentry entry  header  　　存放一些控制信息。

Key column length   　　某一key的长度

Key column value   　　 某一个key 的值

ROWID  　　指针，具体指向于某一个数据

 

建立索引：

 conn as1   dex (id ,sex (),name ( 
     i  ..
      dex (i,,        SQL    
          dex_idx1   ,object_type DEX

　　索引分离于表，做为一个单独的个体存在，除了能够根据单个字段建立索引，也能够根据多列建立索引。Oracle要求建立索引最多不可超过32列。

SQL> create index dex_index2 on dex(sex,name);Index created.

SQL>  select object_name,object_type from user_objects;OBJECT_NAME                           OBJECT_TYPE--------------------------------------------------------------------------------DEX                                       TABLEDEX_IDX1                                 INDEXDEX_INDEX2                               INDEX

 

这里须要理解：

　　编写一本书，只有章节页面定好以后再设置目录；数据库索引也是同样，只有先插入好数据，再创建索引。那么咱们后续对数据库的内容进行插入、删除，索引也须要随之变化。但索引的修改是由oracle自动完成的。

上面这张图能更加清晰的描述索引的结构。

跟节点记录0至50条数据的位置，分支节点进行拆分记录0至10.......42至50，叶子节点记录每第数据的长度和值，并由指针指向具体的数据。

最后一层的叶子节是双向连接，它们是被有序的连接起来，这样才能快速锁定一个数据范围。

如：

SQL> select * from dex where id>23 and id<32;

        ID SE NAME---------- -- --------------------
        24 M  chongshi        25 M  chongshi        26 M  chongshi        27 M  chongshi        28 M  chongshi        29 M  chongshi        30 M  chongshi        31 M  chongshi8 rows selected.

　　如上面查找的列子，经过索引的方式先找到第23条数据，再找到第32条数据，这样就能快速的锁定一个查找的范围，若是每条数据都要从根节点开始查找的话，那么效率就会很是低下。

 

 

位图索引                                                                        

 

　　位图索引主要针对大量相同值的列而建立。拿全国居民登陆一第表来讲，假设有四个字段：姓名、性别、年龄、和身份证号，年龄和性别两个字段会产生许多相同的值，性别只有男女两种值，年龄，1到120（假设最大年龄120岁）个值。那么无论一张表有几亿条记录，但根据性别字段来区分的话，只有两种取值（男、女）。那么位图索引就是根据字段的这个特性所创建的一种索引。

Bitmap Index

　　从上图，咱们能够看出，一个叶子节点（用不一样颜色标识）表明一个key , start rowid 和 end rowid规定这种类型的检索范围，一个叶子节点标记一个惟一的bitmap值。由于一个数值类型对应一个节点，当时行查询时，位图索引经过不一样位图取值直接的位运算（与或），来获取到结果集合向量（计算出的结果）。

 

举例讲解：

假设存在数据表T，有两个数据列A和B，取值以下，咱们看到A和B列中存在相同的数据。

对两个数据列A、B分别创建位图索引：idx_t_bita和idx_t_bitb。两个索引对应的存储逻辑结构以下：

Idx_t_bita索引结构，对应的是叶子节点：

Idx_t_bitb索引结构，对应的是叶子节点：

 

对查询“select * from t where b=1 and (a=’L’ or a=’M’)”

分析：位图索引使用方面，和B*索引有很大的不一样。B*索引的使用，一般是从根节点开始，通过不断的分支节点比较到最近的符合条件叶子节点。经过叶子节点上的不断Scan操做，“扫描”出结果集合rowid。

而位图索引的工做方式大相径庭。经过不一样位图取值直接的位运算（与或），来获取到结果集合向量（计算出的结果）。

针对实例SQL，能够拆分红以下的操做：

一、a=’L’ or a=’M’

a=L：向量：1010

a=M：向量：0001

or操做的结果，就是两个向量的或操做：结果为1011。

 

二、结合b=1的向量

中间结果向量：1011

B=1：向量：1001

and操做的结果，1001。翻译过来就是第一和第四行是查询结果。

 

三、获取到结果rowid

目前知道了起始rowid和终止rowid，以及第一行和第四行为操做结果。能够经过试算的方法获取到结果集合rowid。

 

位图索引的特色：

1.Bitmap索引的存储空间节省 

2.Bitmap索引建立的速度快

3.Bitmap索引容许键值为空 

4.Bitmap索引对表记录的高效访问

 

建立位图索引：

查看表记录
SQL> select * from dex;
...................
        ID SEX NAME---------- -- --------------------
       991 M  chongshi       992 M  chongshi       993 G  chongshi       994 G  chongshi       995 G  chongshi       996 M  chongshi       997 G  chongshi       998 G  chongshi       999 G  chongshi      1000 M  chongshi1000 rows selected.

对于上面表来讲sex（性别）只有两种值，最适合用来建立位图所引
建立索引：
SQL> create bitmap index my_bit_idx on dex(sex);Index created.

查看建立的所引
SQL>  select object_name,object_type from user_objects;OBJECT_NAME                           OBJECT_TYPE--------------------------------------------------------------------------------MY_BIT_IDX                               INDEX

 

 

 

建立索引的一些规则                                                   

 

1、权衡索引个数与DML之间关系，DML也就是插入、删除数据操做。

这里须要权衡一个问题，创建索引的目的是为了提升查询效率的，但创建的索引过多，会影响插入、删除数据的速度，由于咱们修改的表数据，索引也要跟着修改。这里须要权衡咱们的操做是查询多仍是修改多。

二、把索引与对应的表放在不一样的表空间。

     当读取一个表时表与索引是同时进行的。若是表与索引和在一个表空间里就会产生资源竞争，放在两个表这空就可并行执行。

三、最好使用同样大小是块。

     Oracle默认五块，读一次I/O，若是你定义6个块或10个块都须要读取两次I/O。最好是5的整数倍更能提升效率。

四、若是一个表很大，创建索引的时间很长，由于创建索引也会产生大量的redo信息，因此在建立索引时能够设置不产生或少产生redo信息。只要表数据存在，索引失败了大不了再建，因此能够不须要产生redo信息。

 

五、建索引的时候应该根据具体的业务SQL来建立，特别是where条件，还有where条件的顺序，尽可能将过滤大范围的放在后面，由于SQL执行是从后往前的。（小李飛菜刀）

 

索引常见操做                                                            

 

改变索引：

SQL> alter index employees_last _name_idx storage(next 400K maxextents 100);

索引建立后，感受不合理，也能够对其参数进行修改。详情查看相关文档

 

调整索引的空间：

新增长空间
SQL> alter index orders_region_id_idx allocate extent (size 200K datafile '/disk6/index01.dbf');

释放空间
SQL> alter index oraers_id_idx deallocate unused;

索引在使用的过程当中可能会出现空间不足或空间浪费的状况，这个时候须要新增或释放空间。上面两条命令完成新增与释放操做。关于空间的新增oracle能够自动帮助，若是了解数据库的状况下手动增长能够提升性能。

 

从新建立索引：

所引是由oracle自 动完成，当咱们对数据库频繁的操做时，索引也会跟着进行修改，当咱们在数据库中删除一条记录时，对应的索引中并无把相应的索引只是作一个删除标记，但它 依然占据着空间。除非一个块中全部的标记全被删除的时，整个块的空间才会被释放。这样时间久了，索引的性能就会降低。这个时候能够从新创建一个干净的索引 来提升效率。

SQL> alter index orders_region_id_idx rebuild tablespace index02;

经过上面的命令就能够重现创建一个索引，oracle重创建索引的过程：

一、锁表，锁表以后其余人就不能对表作任何操做。

二、建立新的（干净的）临时索引。

三、把老的索引删除掉

四、把新的索引从新命名为老索引的名字

五、对表进行解锁。

 

移动所引：

其实，咱们移动索引到其它表空间也一样使用上面的命令，在指定表空间时指定不一样的表空间。新的索引建立在别位置，把老的干掉，就至关于移动了。

SQL> alter index orders_region_id_idx rebuild tablespace index03;

 

在线从新建立索引：

上面介绍，在建立索引的时候，表是被锁定，不能被使用。对于一个大表，从新建立索引所须要的时间较长，为了知足用户对表操做的需求，就产生的这种在线从新建立索引。

SQL> alter index orders_id_idx  rebuild  online;

建立过程：

一、锁住表

二、建立立临时的和空的索引和IOT表用来存在on-going DML。普通表存放的键值，IOT所引表直接存放的表中数据；on-gong DML也就是用户所作的一些增删改的操做。

三、对表进行解锁

四、从老的索引建立一个新的索引。

五、IOT表里存放的是on-going DML信息，IOT表的内容与新建立的索引合并。

六、锁住表

七、再次将IOT表的内容更新到新索引中，把老的索引干掉。

八、把新的索引从新命名为老索引的名字

九、对表进行解锁

 

整合索引碎片：

如上图，在不少索引中有剩余的空间，能够经过一个命令把剩余空间整合到一块儿。　　

SQL> alter index orders_id_idx  coalesce;

 

删除索引：

SQL> drop  index  hr.departments_name_idx;

 

 

 

分析索引                                                                                  

　　

　　检查所引的有效果，前面介绍，索引用的时间久了会产生大量的碎片、垃圾信息与浪费的剩余空间了。能够经过从新建立索引来提升所引的性能。

能够经过一条命令来完成分析索引，分析的结果会存放在在index_stats表中。

查看存放分析数据的表：
SQL> select count(*) from index_stats;  COUNT(*)----------
         0执行分析索引命令：
SQL> analyze index my_bit_idx validate structure;Index analyzed.

再次查看 index_stats 已经有了一条数据
SQL> select count(*) from index_stats;  COUNT(*)----------
         1把数据查询出来：
SQL> select height,name,lf_rows,lf_blks,del_lf_rows from index_stats;

    HEIGHT   NAME              LF_ROWS   LF_BLKS   DEL_LF_ROWS---------- ---------------------------------------------------------------------- ---------- -----------
         2   MY_BIT_IDX            1000          3            100

分析数据分析：

（HEIGHT）这个所引高度是2 ，（NAME）索引名为MY_BIT_IDX  ，（LF_ROWS）所引表有1000行数据，（LF_BLKS）占用3个块，（DEL_LF_ROWS）删除100条记录。

　　这里也验证了前面所说的一个问题，删除的100条数据只是标记为删除，由于总的数据条数依然为1000条，占用3个块，那么每一个块大于333条记录，只有删除的数据大于333条记录，这时一个块被清空，总的数据条数才会减小。