Oracle 的原理： 索引

    在表上建立索引，索引对于表，就像目录对于书一样，有了索引可以直接定位到表中的数据位置，大大的加快查找速度。索引可以减少磁盘IO，在逻辑上和物理上都独立于表的数据，索引可以存放在任何磁盘上面，此外Oracle会自动维护索引。

 1.唯一索引、组合索引、反向键索引、函数索引、位图索引

    索引可以分为B树(B-Tree)索引和位图(Bitmap)索引，B树索引又分为唯一索引、组合索引、反向键索引、基于函数的索引。学过数据结构的都知道B树，所有叶子节点都在同一个深度。每个节点块可以包含关键字： 比如某个节点块包含了关键字有 100,200 500，那么他的叶子节点就有四个，数据范围分别是  ...~100、100~200， 200~500 ，500~....。

创建索引最简单的语法： CREATE INDEX [索引名]  ON [表名]（表字段名）。  表名 user_indexes 、all_indexes可以看索引信息。表名user_ind_columns、all_ind_columns 查看索引的关联信息。

索引碎片，指的是当索引关联的数据如果被删除，而索引信息还存在，那么这个数据的索引就是无用的索引称为索引碎片，无用的信息占用内存这样会影响到Oracle性能。减少碎片的方法之一就是重建索引。

分析索引语句： ANALYZE INDEX [索引名] VALIDATE STRUCTURE;    然后查询 INDEX_STATS查看pct_used 的索引碎片的多少。

首先先创建一个1300000个数据的表。来看看索引的效果。

--drop table salary_tbl;

create  table salary_tbl(
   employer_nm varchar(20),
   department varchar(20) not null,
   salary number not null,
   leader_nm varchar(20)
);
truncate table salary_tbl;
begin
 for i in  1..1300000
     loop
     insert into salary_tbl values('雇佣者'||i,'部门'||Mod（i,50）,100+sqrt(i),'雇佣者'||Mod（i,20）); 
     if Mod(i,1000)=0 then 
       commit;
     end if;
   end loop;
end; 
/
commit;

新建索引，并查询信息：

create index idx1 on salary_tbl(DEPARTMENT);
ANALYZE INDEX IDX1 VALIDATE STRUCTURE;     --分析索引
select s.name,s.pct_used,s.blocks from  INDEX_STATS s ;

此时是没有索引碎片的，因为指定的PCT_USED 最大值就是90.

删除数据后再分析索引，查看索引信息：

此时的PCT_USED 使用率下降了，这就产生了索引碎片。想使使用率上升，其中一个方法就是重建索引:

ALTER INDEX IDX1 REBUILD;  -- ALTER INDEX [索引名] REBUILD
ANALYZE INDEX IDX1 VALIDATE STRUCTURE;
select s.name,s.pct_used,s.blocks from  INDEX_STATS s ;

重建索引后，使用率又上去了。

唯一索引：确保索引关联的列上没有重复值就叫做唯一索引，create  unique index [索引名] on  [表名](列名);  unique表示独一无二，不能重复。索引关联的字段值不能重复，否则会报错，但是关联字段允许有多个空值。

 

组合索引: 索引可以关联多个字段，关联多个字段的索引叫组合索引。create  index [索引名] on  [表名](列名1,列名2...)，这样可以加快查询的语句是       select * from [table] where 列名1 = .. and 列名2... 这样的语句。

 

反向键索引：Oracle为了平均分散数据到各索引叶子节点上，避免某些叶子节点数据量太大而有些叶子节点过小问题，提供了反向键索引。键值逆序排序，和一般索引相比如果键值连续在一起的，这表示都放在同一个数据块中，当要存取两个相邻的键值时，将会造成同时去抢同一个数据块。反向键值的话，两个相邻的键值不会放到同一个数据块中，就不会发生互抢了，但是由于键值的关系已经没有了，叶子快没有双向连接的功能。所以，SQL语法条件是 = 时 ，才能产生最大的作用。

create  index [索引名] on  [表名](列名)  REVERES;

例如关联的字段值是  1001      1002，  3211， 3212 ，3213 ,那么反向键值就是 1001  2001 1123   2123  3123，用该值来建立索引。

 

函数索引:关联的键值是通过函数计算的值，在where 函数(字段的时候)= ... 可以加快查询速度。创建时需要有QUERY REWRITE权限，并且不能在 LOB类型的列上创建

      create  index [索引名] on  [表名](函数名(参数)) ;

 

位图索引 (Bitmap索引) ： Bitmap索引不属于B-Tree索引，两者有很大的区别。B-Tree索引键值后面跟着ROWID，而BitMap索引，键值后面跟着串位(String of bit)，串位也就是'0'和‘1’组成的字符串。位图索引能够有效地节省索引空间，它适合创建在低基数列上，所谓低基数列指的就是取值非常少的字段。比如 性别=(‘男‘，’女’);   年级=（‘1',‘2’,‘3’） 像这样的。

     create  bitmap  index [索引名] on  [表名](列名) ;

    

B-Tree索引	Bitmap索引
适合在索引键值比较多的时候，如学号、身份证等	适用于索引键值比较少的字段，如性别，血型，年级等
可以经常执行修改操作	执行修改操作的成本较高
对 ‘or’ 表达式很没有效率	适用于 or 表达式的SQL语法
适用于线上交易系统(OTP)，经常变化的系统	适用于数据仓库，资料量大，但不经常变化的系统

 

重建索引完整语法： ALTER INDEX index_name REBULID [Online] [NOLOGING] [COMPUTE STATISTICS]

Online：在线重建索引,在重建索引的过程中，还允许其他用户进行增删改操作，如果要建立的索引数量过大，那么建立索引的时间会较长，在一般情况下，这段时间禁止对索引进行增删改，可能会对业务造成影响。设成Online就可以避免这个。

NOLOGGING：表示在重建过程中产生最少的重做条目 Redo Entry.

COMPUTE STATISTICS: 重建过程中就生成了优化器所需的统计信息，不需要重建之后再手动的来analyze 或者 dbms_stats.

 

2.索引的分区：

       索引的分区有三种类型：局部分区索引、全局分区索引、全局非分区索引，分区索引可以在user_indexes 、user_ind_partitions表里查找。

局部分区索引：在分区表上创建的索引，索引的分区范围和表一致。create  index [索引名] on  [表名](字段)  local ;表怎么分区，  局部分区索引就怎样分区。

全局分区索引：create  index [索引名] on  [表名](字段)  global  Partition by .......:手动给索引进行自定义分区。表的分区状况和索引分区没有关系，索引的分配在哪个区上是自定义的。

全局非分区索引:在分区表上创建的全局普通索引,索引不进行分区。create  index [索引名] on  [表名](字段) global;