ORACLE 索引詳解

　　在關係數據庫中，索引是一種與表有關的數據庫結構，它可使對應於表的SQL語句執行得更快。索引的做用至關於圖書的目錄，能夠根據目錄中的頁碼快速找到所需的內容。 

對於數據庫來講，索引是一個必選項，但對於如今的各類大型數據庫來講，索引能夠大大提升數據庫的性能，以致於它變成了數據庫不可缺乏的一部分。

 

索引分類：

邏輯分類

single column or concatenated  　　 對一列或多列建所引

unique or nonunique 　　 惟一的和非惟一的所引，也就是對某一列或幾列的鍵值（key）是不是惟一的。

Function-based  　　基於某些函數索引，當執行某些函數時須要對其進行計算，能夠將某些函數的計算結果事先保存並加以索引，提升效率。 

Doman  　　索引數據庫之外的數據，使用相對較少

 

物理分類

B-Tree ：normal or reverse key   B-Tree索引也是咱們傳統上常見所理解的索引，它又能夠分爲正常所引和倒序索引。

Bitmap  ： 位圖所引，後面會細講

 

  

B-Tree 索引                                                                                 

 

　　B-Tree index 也是咱們傳統上常見所理解的索引。B-tree （balance tree）即平衡樹，左右兩個分支相對平衡。

B-Tree index

Root爲根節點，branch 爲分支節點，leaf 到最下面一層稱爲葉子節點。每一個節點表示一層，當查找某一數據時先讀根節點，再讀支節點，最後找到葉子節點。葉子節點會存放index entry （索引入口），每一個索引入口對應一條記錄。

Index entry 的組成部分：

Indexentry entry  header  　　存放一些控制信息。

Key column length   　　某一key的長度

Key column value   　　 某一個key 的值

ROWID  　　指針，具體指向於某一個數據

 

建立索引：

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

　　索引分離於表，做爲一個單獨的個體存在，除了能夠根據單個字段建立索引，也能夠根據多列建立索引。Oracle要求建立索引最多不可超過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

 

這裏須要理解：

　　編寫一本書，只有章節頁面定好以後再設置目錄；數據庫索引也是同樣，只有先插入好數據，再創建索引。那麼咱們後續對數據庫的內容進行插入、刪除，索引也須要隨之變化。但索引的修改是由oracle自動完成的。

上面這張圖能更加清晰的描述索引的結構。

跟節點記錄0至50條數據的位置，分支節點進行拆分記錄0至10.......42至50，葉子節點記錄每第數據的長度和值，並由指針指向具體的數據。

最後一層的葉子節是雙向連接，它們是被有序的連接起來，這樣才能快速鎖定一個數據範圍。

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，經過索引的方式先找到第23條數據，再找到第32條數據，這樣就能快速的鎖定一個查找的範圍，若是每條數據都要從根節點開始查找的話，那麼效率就會很是低下。

 

 

位圖索引                                                                        

 

　　位圖索引主要針對大量相同值的列而建立。拿全國居民登陸一第表來講，假設有四個字段：姓名、性別、年齡、和身份證號，年齡和性別兩個字段會產生許多相同的值，性別只有男女兩種值，年齡，1到120（假設最大年齡120歲）個值。那麼無論一張表有幾億條記錄，但根據性別字段來區分的話，只有兩種取值（男、女）。那麼位圖索引就是根據字段的這個特性所創建的一種索引。

Bitmap Index

　　從上圖，咱們能夠看出，一個葉子節點（用不一樣顏色標識）表明一個key , start rowid 和 end rowid規定這種類型的檢索範圍，一個葉子節點標記一個惟一的bitmap值。由於一個數值類型對應一個節點，當時行查詢時，位圖索引經過不一樣位圖取值直接的位運算（與或），來獲取到結果集合向量（計算出的結果）。

 

舉例講解：

假設存在數據表T，有兩個數據列A和B，取值以下，咱們看到A和B列中存在相同的數據。

對兩個數據列A、B分別創建位圖索引：idx_t_bita和idx_t_bitb。兩個索引對應的存儲邏輯結構以下：

Idx_t_bita索引結構，對應的是葉子節點：

Idx_t_bitb索引結構，對應的是葉子節點：

 

對查詢「select * from t where b=1 and (a=’L’ or a=’M’)」

分析：位圖索引使用方面，和B*索引有很大的不一樣。B*索引的使用，一般是從根節點開始，通過不斷的分支節點比較到最近的符合條件葉子節點。經過葉子節點上的不斷Scan操做，「掃描」出結果集合rowid。

而位圖索引的工做方式大相徑庭。經過不一樣位圖取值直接的位運算（與或），來獲取到結果集合向量（計算出的結果）。

針對實例SQL，能夠拆分紅以下的操做：

一、a=’L’ or a=’M’

a=L：向量：1010

a=M：向量：0001

or操做的結果，就是兩個向量的或操做：結果爲1011。

 

二、結合b=1的向量

中間結果向量：1011

B=1：向量：1001

and操做的結果，1001。翻譯過來就是第一和第四行是查詢結果。

 

三、獲取到結果rowid

目前知道了起始rowid和終止rowid，以及第一行和第四行爲操做結果。能夠經過試算的方法獲取到結果集合rowid。

 

位圖索引的特色：

1.Bitmap索引的存儲空間節省 

2.Bitmap索引建立的速度快

3.Bitmap索引容許鍵值爲空 

4.Bitmap索引對錶記錄的高效訪問

 

建立位圖索引：

查看錶記錄
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.

對於上面表來講sex（性別）只有兩種值，最適合用來建立位圖所引
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

 

 

 

建立索引的一些規則                                                   

 

1、權衡索引個數與DML之間關係，DML也就是插入、刪除數據操做。

這裏須要權衡一個問題，創建索引的目的是爲了提升查詢效率的，但創建的索引過多，會影響插入、刪除數據的速度，由於咱們修改的表數據，索引也要跟着修改。這裏須要權衡咱們的操做是查詢多仍是修改多。

二、把索引與對應的表放在不一樣的表空間。

     當讀取一個表時表與索引是同時進行的。若是表與索引和在一個表空間裏就會產生資源競爭，放在兩個表這空就可並行執行。

三、最好使用同樣大小是塊。

     Oracle默認五塊，讀一次I/O，若是你定義6個塊或10個塊都須要讀取兩次I/O。最好是5的整數倍更能提升效率。

四、若是一個表很大，創建索引的時間很長，由於創建索引也會產生大量的redo信息，因此在建立索引時能夠設置不產生或少產生redo信息。只要表數據存在，索引失敗了大不了再建，因此能夠不須要產生redo信息。

 

五、建索引的時候應該根據具體的業務SQL來建立，特別是where條件，還有where條件的順序，儘可能將過濾大範圍的放在後面，由於SQL執行是從後往前的。（小李飛菜刀）

 

索引常見操做                                                            

 

改變索引：

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

索引建立後，感受不合理，也能夠對其參數進行修改。詳情查看相關文檔

 

調整索引的空間：

新增長空間
SQL> alter index orders_region_id_idx allocate extent (size 200K datafile '/disk6/index01.dbf');

釋放空間
SQL> alter index oraers_id_idx deallocate unused;

索引在使用的過程當中可能會出現空間不足或空間浪費的狀況，這個時候須要新增或釋放空間。上面兩條命令完成新增與釋放操做。關於空間的新增oracle能夠自動幫助，若是瞭解數據庫的狀況下手動增長能夠提升性能。

 

從新建立索引：

所引是由oracle自 動完成，當咱們對數據庫頻繁的操做時，索引也會跟着進行修改，當咱們在數據庫中刪除一條記錄時，對應的索引中並無把相應的索引只是作一個刪除標記，但它 依然佔據着空間。除非一個塊中全部的標記全被刪除的時，整個塊的空間纔會被釋放。這樣時間久了，索引的性能就會降低。這個時候能夠從新創建一個乾淨的索引 來提升效率。

SQL> alter index orders_region_id_idx rebuild tablespace index02;

經過上面的命令就能夠重現創建一個索引，oracle重創建索引的過程：

一、鎖表，鎖表以後其餘人就不能對錶作任何操做。

二、建立新的（乾淨的）臨時索引。

三、把老的索引刪除掉

四、把新的索引從新命名爲老索引的名字

五、對錶進行解鎖。

 

移動所引：

其實，咱們移動索引到其它表空間也一樣使用上面的命令，在指定表空間時指定不一樣的表空間。新的索引建立在別位置，把老的幹掉，就至關於移動了。

SQL> alter index orders_region_id_idx rebuild tablespace index03;

 

在線從新建立索引：

上面介紹，在建立索引的時候，表是被鎖定，不能被使用。對於一個大表，從新建立索引所須要的時間較長，爲了知足用戶對錶操做的需求，就產生的這種在線從新建立索引。

SQL> alter index orders_id_idx  rebuild  online;

建立過程：

一、鎖住表

二、建立立臨時的和空的索引和IOT表用來存在on-going DML。普通表存放的鍵值，IOT所引表直接存放的表中數據；on-gong DML也就是用戶所作的一些增刪改的操做。

三、對錶進行解鎖

四、從老的索引建立一個新的索引。

五、IOT表裏存放的是on-going DML信息，IOT表的內容與新建立的索引合併。

六、鎖住表

七、再次將IOT表的內容更新到新索引中，把老的索引幹掉。

八、把新的索引從新命名爲老索引的名字

九、對錶進行解鎖

 

整合索引碎片：

如上圖，在不少索引中有剩餘的空間，能夠經過一個命令把剩餘空間整合到一塊兒。　　

SQL> alter index orders_id_idx  coalesce;

 

刪除索引：

SQL> drop  index  hr.departments_name_idx;

 

 

 

分析索引                                                                                  

　　

　　檢查所引的有效果，前面介紹，索引用的時間久了會產生大量的碎片、垃圾信息與浪費的剩餘空間了。能夠經過從新建立索引來提升所引的性能。

能夠經過一條命令來完成分析索引，分析的結果會存放在在index_stats表中。

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

再次查看 index_stats 已經有了一條數據
SQL> select count(*) from index_stats;  COUNT(*)----------
         1把數據查詢出來：
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

分析數據分析：

（HEIGHT）這個所引高度是2 ，（NAME）索引名爲MY_BIT_IDX  ，（LF_ROWS）所引表有1000行數據，（LF_BLKS）佔用3個塊，（DEL_LF_ROWS）刪除100條記錄。

　　這裏也驗證了前面所說的一個問題，刪除的100條數據只是標記爲刪除，由於總的數據條數依然爲1000條，佔用3個塊，那麼每一個塊大於333條記錄，只有刪除的數據大於333條記錄，這時一個塊被清空，總的數據條數纔會減小。