oracle 索引

一、 索引的概念
  1、 類似書的目錄結構
  2、 Oracle 的“索引”對象,與表關聯的可選對象,提高SQL查詢語句的速度
  3、 索引直接指向包含所查詢值的行的位置,減少磁盤I/O
  4、 與所索引的表是相互獨立的物理結構
  5、 Oracle 自動使用並維護索引,插入、刪除、更新表後,自動更新索引
  6、 語法:CREATE INDEX index ON table (column[, column]...);
  7、 B-tree結構(非bitmap):
三、 唯一索引
  1、 何時創建:當某列任意兩行的值都不相同
  2、 當建立Primary Key(主鍵)或者Unique constraint(唯一約束)時,唯一索引將被自動建立
  3、 語法:CREATE UNIQUE INDEX index ON table (column);
  4、 演示
  四、 組合索引
  1、 何時創建:當兩個或多個列經常一起出現在where條件中時,則在這些列上同時創建組合索引
  2、 組合索引中列的順序是任意的,也無需相鄰。但是建議將最頻繁訪問的列放在列表的最前面
  3、 演示(組合列,單獨列)
  五、 位圖索引
  1、 何時創建:
  列中有非常多的重複的值時候。例如某列保存了 “性別”信息。
  Where 條件中包含了很多OR操作符。
  較少的update操作,因爲要相應的跟新所有的bitmap
  2、 結構:位圖索引使用位圖作爲鍵值,對於表中的每一數據行位圖包含了TRUE(1)、FALSE(0)、或NULL值。
  3、 優點:位圖以一種壓縮格式存放,因此佔用的磁盤空間比標準索引要小得多
  4、 語法:CREATE BITMAP INDEX index ON table (column[, column]...);
  5、 掩飾:
  create table bitmaptable as select * from indextable where owner in('SYS','PUBLIC');
  分析,查找,建立索引,查找
  六、 基於函數的索引
  1、 何時創建:在WHERE條件語句中包含函數或者表達式時
  2、 函數包括:算數表達式、PL/SQL函數、程序包函數、SQL函數、用戶自定義函數。
  3、 語法:CREATE INDEX index ON table (FUNCTION(column));
  4、 演示
  必須要分析表,並且query_rewrite_enabled=TRUE
  或者使用提示/*+ INDEX(ic_index)*/

 七、 反向鍵索引
  目的:比如索引值是一個自動增長的列:
 多個用戶對集中在少數塊上的索引行進行修改,容易引起資源的爭用,比如對數據塊的等待。此時建立反向索引。
  性能問題:
  語法:
  重建爲標準索引:反之不行
  八、 鍵壓縮索引
  比如表landscp的數據如下:
  site feature job
  Britten Park, Rose Bed 1, Prune
  Britten Park, Rose Bed 1, Mulch
  Britten Park, Rose Bed 1,Spray
  Britten Park, Shrub Bed 1, Mulch
  Britten Park, Shrub Bed 1, Weed
  Britten Park, Shrub Bed 1, Hoe
  ……
  查詢時,以上3列均在where條件中同時出現,所以建立基於以上3列的組合索引。但是發現重複值很多,所以考慮壓縮特性。
  Create index zip_idx
  on landscp(site, feature, job)
  compress 2;
  將索引項分成前綴(prefix)和後綴(postfix)兩部分。前兩項被放置到前綴部分。
  Prefix 0: Britten Park, Rose Bed 1
  Prefix 1: Britten Park, Shrub Bed 1
  實際所以的結構爲:
  0 Prune
  0 Mulch
  0 Spray
  1 Mulch
  1 Weed
  1 Hoe
  特點:組合索引的前綴部分具有非選擇性時,考慮使用壓縮。減少I/O,增加性能。
  九、 索引組織表(IOT)
  將表中的數據按照索引的結構存儲在索引中,提高查詢速度。
  犧牲插入更新的性能,換取查詢性能。通常用於數據倉庫,提供大量的查詢,極少的插入修改工作。
  必須指定主鍵。插入數據時,會根據主鍵列進行B樹索引排序,寫入磁盤。
  十、 分區索引
  簇:
  A cluster is a group of tables that share the same data blocks because they share common columns and are often used together.
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