索引的使用場景：
1.對應的索引字段經常被查詢，且返回的數據結果佔總數據量的一小部分
2.有外鍵約束的單個或多個字段上，需要建立索引。避免在更新主表的主鍵值，插入數據或刪除數據時，對整張表的表鎖出現。
3.唯一鍵約束，有相對應的索引存在
索引的屬性：
索引與表中數據獨立，增加或刪除索引對錶數據庫無影響，只不過對應數據查詢速度變慢，索引會降低dml操作性能(需要額外更新索引數據)
1.可用性
默認屬性爲可用，一個unuseable索引，dml操作不在維護對應索引且被優化器忽略，相對於刪除一個索引繼而創建它，可使用使索引不可用然後rebuild。無效索引或分區索引不佔用空間，當把索引置成無效時，對應的存儲空間被刪掉,（對應分配的區段給刪除掉）.
2.可見性
默認可見。一個invisible索引，dml操作進行維護，默認優化器不使用此索引。把一個索引置成不可見，是刪除它或者更改爲無效狀態兩者中的一種。把索引置成不可見非常有用，在刪除以前移除索引或臨時使用索引對應所有應用都沒有影響。
相同字段不同順序可以創建不同索引。
例如：create index ind_1 on halee(empno,ename);
create index ind_2 on halee(ename,empno);
index scan：I/O次數跟使用的索引的高度一致，在一次查詢數據中。
full index scan:當謂語(where clause)中包含索引字段的過濾條件，都會走索引全掃描,前提是必須前置字段在前，如果排序字段與創建索引順序不同，則不會使用索引全掃描
例如：全索引掃描場景
索引創建順序爲 empno,ename,sal；
1.查詢字段全部在索引裏，直接從索引中獲取不在訪問對應表
explain plan for
select empno,ename,sal from marlie where sal >= 3000 order by empno,ename;
-----
Plan hash value: 3148600482
--------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 3 | 99 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 1 | INDEX FULL SCAN | IND_MARLIE_COMPLI | 3 | 99 | 1 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------
2.查詢除了索引字段以前的其他字段，需要通過索引rowid來訪問表來回去對應數據值
explain plan for
select empno,ename,sal,HIREDATE from marlie where sal >= 3000 order by empno,ename;
--------------
Plan hash value: 3449361140
-------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 3 | 126 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| MARLIE | 3 | 126 | 2 (0)| 00:00:01 |
|* 2 | INDEX FULL SCAN | IND_MARLIE_COMPLI | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
3.查詢字段只包括索引字段，排序非創建順序，需要有額外排序操作
explain plan for
select empno,ename,sal from marlie where sal >= 3000 order by ename,empno;
--------------------
Plan hash value: 584562644
--------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 3 | 99 | 2 (50)| 00:00:01 |
| 1 | SORT ORDER BY | | 3 | 99 | 2 (50)| 00:00:01 |
|* 2 | INDEX FULL SCAN| IND_MARLIE_COMPLI | 3 | 99 | 1 (0)| 00:00:01 |
4.查詢字段除索引字段外還有其他字段，排序非創建順序，直接不會走索引全所描
explain plan for
select empno,ename,sal,HIREDATE from marlie where sal >= 3000 order by ename,empno;
-------------
Plan hash value: 1152818333
-----------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-----------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 3 | 126 | 4 (25)| 00:00:01 |
| 1 | SORT ORDER BY | | 3 | 126 | 4 (25)| 00:00:01 |
|* 2 | TABLE ACCESS FULL| MARLIE | 3 | 126 | 3 (0)| 00:00:01 |
fast full index scan:屬於full index scan一種，當查詢的字段全部在索引裏，且沒有特殊的排序要求。
以下兩種情況會替代全表掃描：
1.索引包含所有的查詢字段
2.一行數據全部爲null的值不會顯示在結果集中
2.1.索引字段有一個字段有not null約束
2.2.where條件裏有過濾null值的條件，保證全部爲null的不展示出來
index range scan:
where條件中索引字段對應有過濾條件，且索引不是唯一索引，一個key對應多個rowid，就會使用索引範圍掃描，在條件中有範圍查詢 between and，會走index range scan。
explain plan for
select empno,ename,sal,deptno from marlie where empno=7521;-- 索引字段出現在where中
----
Plan hash value: 3540606923
-------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 46 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| MARLIE | 1 | 46 | 2 (0)| 00:00:01 |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | IND_MARLIE_COMPLI | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
index unique scan:
一個key對應0或1條數據，where條件爲等值查詢，索引字段爲唯一鍵值，當查詢到一個符合條件的記錄即可會停止對應查詢進程。與index range scan對應。
在empno字段創建了唯一索引
explain plan for
select empno,ename,sal,deptno from marlie where empno=7521;
------
Plan hash value: 260264523
-------------------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 17 | 1 (0)| 00:00:01 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| MARLIE | 1 | 17 | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 2 | INDEX UNIQUE SCAN | UIND_MARLIE_EMPNO | 1 | | 0 (0)| 00:00:01 |
index skip scan:
使用符合索引的邏輯子索引進行掃描獲取數據。在複合索引前導列數據只有很少的幾個值，非前導列有很多非重複的值，在where條件中使用非前導列查詢時，會走index skip scan.
邏輯上按照前導列的非重複值的個數，把複合索引分成若干個子索引。
舉例如下：
在表halee中創建 sex，id複合索引，分析表後：
explain plan for
select * from halee where id = 2050;
----
Plan hash value: 1329500493
----------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 2 | 14 | 4 (0)| 00:00:01 |
|* 1 | INDEX SKIP SCAN | IND_HALEE_COM | 2 | 14 | 4 (0)| 00:00:01 |
實際執行類似：
select * from halee where sex = 1 and id = 2050
union all
select * from halee where sex = 0 and id = 2050;
index clustering factor:
用於衡量索引數據排序是否工整，順序排列對應的相鄰葉子塊 對應的行存儲在同一個數據塊中(讀取數據都是按照塊讀取的)，這樣可降低IO次數，索引聚集因子就很小，接近於表數據對應的塊個數。
只有儘可能的降低表的集羣因子。一個索引怎麼查詢都不走索引或強制執行花費更大，有可能是集羣因子過大導致。
reserve key indexes:把字段值對應的十六進制 按照倒敘的順序存儲
優點：避免熱塊操作，特別是在rac中，不同的實例操作相同的數據塊。增加了插入性能。
缺點：在範圍查詢中，不能使用反轉索引進行查詢。
ascending and descending indexes:
ascending :以升序的方式存儲數據，默認情況下，字符串類型按照值對應的字節數存儲，數字類型按照從小大小數據，時間類型按照從古至今的方式存儲。
descending：以倒敘的方式存儲數據。
優點：在索引字段對應排序時，不需要額外的排序操作。
key compression:可以壓縮主鍵對應的b-tree索引，或者是索引組織表；鍵值壓縮，可以大大縮小索引存儲所需空間。
每個索引都有公共部分(group piece)及唯一部分(unique piece),壓縮後更改爲 前綴部分(prefix)和後綴部分(suffix)，prefix對應group piece,suffix對應unqiue piece，prefix對應索引對應的字段值，suffix對應rowid
| 壓縮前，存儲類似： | 壓縮後 |
20 1234 AAASMSAAEAAAACzAAA 20 1234 AAASMSAAEAAAACzAAB 30 2154 AAASMSAAEAAAACzAAC 40 1111 AAASMSAAEAAAACzAAD 40 1112 AAASMSAAEAAAACzAAE | 20 1234 AAASMSAAEAAAACzAAA AAASMSAAEAAAACzAAB 30 2145 AAASMSAAEAAAACzAAC 40 1111 AAASMSAAEAAAACzAAD 40 1112 AAASMSAAEAAAACzAAE |
位圖索引(bitmap index)
適用環境：
字段中數據基數少，即唯一值不多。
表中更新少或幾乎沒有.
表中更新數據時，直接把索引鍵對應的值所有的行都進行鎖定，不是鎖定某一更改的行。
針對與某個bitmap索引，每一行都有一個對應的值來標識該行數據是否滿足索引要求
存儲如下：
| col_value | row1 | row2 | row3 | row4 | row5 | row6 | row7 |
| M | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 |
| F | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 |
針對bitmap類型的值來進行計算數量等類似的查詢，可以創建愛你bitmap join index
例如在dept.dname字段上創建bitmap索引,基表爲emp
create bitmap index bind_emp_dep_dname on emp(dept.dname)
from emp,dept where emp.deptno=dept.deptno;
類似如下的查詢，會直接返回結果：
select count(*) from emp,dept where emp.deptno=dept.deptno and dname='ACCOUNTING';
bitmap index存儲：
使用b-tree的方式存儲每個索引鍵值，每個位圖都存儲在葉子節點上。
每個位圖索引以b-tree方式存儲有下面三部分組成：
每個索引值以索引鍵值開頭
每個範圍以rowid最小值和最大值標誌
每個範圍內的rowid的位圖值