索引聚簇：將一組表中相同列存放在相同數據塊上，就是把相關數據存放在一起。
create cluster cluster_emp_dept(no number ) size 1024;---創建簇 size就是確定一個cluster鍵佔用多少空間。
create index cluster_emp_dept_inx on cluster cluster_emp_dept ;--創建聚簇索引 這個索引必須在插入數據前創建
create table emp(name varchar2(100),deptno number) cluster cluster_emp_dept(deptno);
create table dept(name varchar2(100),no number)cluster cluster_emp_dept(no);
insert into emp (name ,deptno)values('1',1);
insert into dept (name ,no)values('1',1);
通過視圖查詢
select * from all_objects t where t.data_object_id=(select distinct dbms_rowid.rowid_object(rowid) from emp)
select rowid from emp;
select rowid from dept;
會發現rowid是一樣
查看相同no是不是在一個塊裏面
select dbms_rowid.rowid_block_number(t.rowid),dbms_rowid.rowid_block_number(t1.rowid)
from dept t, emp t1 where t.no=t1.deptno;
查看size 1024 作用
truncate cluster cluster_emp_dept；刪除emp和dept所有數據HWM爲0
添加8（1024×8=db_block_size 因爲其他需要佔用一部分空間 所以需要兩個塊）條
begin
for i in 1..8 loop
insert into emp (name ,deptno)values(''||i,i);
insert into dept (name ,no)values(''||i,i);
end loop;
end;
select dbms_rowid.rowid_block_number(t.rowid),dbms_rowid.rowid_block_number(t1.rowid)
from dept t, emp t1 where t.no=t1.deptno;
剛好第八行存入另一個塊中
索引聚簇表特點：
1、索引聚簇表的DML操作時間長，管理數據需要許多操作。
2、對索引聚簇表進行全表掃描時，需要注意的是不僅僅是掃描該表，還要掃描多張表。但表掃描時間長。
3、索引聚簇中的表和索引聚簇不能分區。
4、索引聚簇上的表不能truncate table 但是可以truncate cluster
5、如果索引聚簇表之間通過據簇鍵關聯，這時性能非常好，較少oracle緩存塊個數
缺點：需要精確計算size參數，太大導致空間浪費。太小導致行遷移
創建時間長：需要分配大量空間，初始表所佔用空間大，從而導致管理複雜
全表掃面時，因爲都分配了空間，所有初始空間在HWM之下，所以掃描量非常大（聚簇是爲了據簇鍵快速找到數據，不是爲了全表掃描）
另一種聚簇表——哈希聚簇表，聚簇鍵值是指定聚簇字段值的哈希值。分配空間情況是：hashkeys/(trunc(blocksize/size))
create cluster cluster_hash_emp_dept(no number) hashkeys 1000 size 1024;
-- Create table
create table EMP1
(
NAME VARCHAR2(100),
DEPTNO NUMBER
)
cluster cluster_hash_emp_dept (DEPTNO);
-- Create table
create table DEPT1
(
NAME VARCHAR2(100),
NO NUMBER
)
cluster cluster_hash_emp_dept (NO);
begin
for i in 1..10 loop
insert into EMP1 values(''||i,i);
insert into DEPT1 values(''||i,i);
end loop;
commit;
end;
在hashkeys值選擇方面，oracle會根據一個最接近於hashkeys大於等於質數，所以1000的最接近的質數是1009，它所需的最小初始數據塊數爲1009/（8192/1024）
使用hash聚簇，當你插入第1010個部門時，會導致hash鍵值衝突（兩個hash值一樣，要儘量避免衝突，因爲它增加了開銷，使得塊串聯的可能性增加），hash聚簇最大優點是等值查找
HASH TABLE小結
1) 散列聚簇一開始就要分配空間。Oracle根據你的HASHKEYS和SIZE來計算HASHKEYS/trunc
（blocksize/SIZE），立即分配空間，並完成格式化，一旦將第一個表放入這個聚簇中，任何
全面掃描都會命中每一個已分配的塊。在這方面，它與其他的所有表都不同。
2) 散列聚簇中的HASHKEY 數是固定大小的。除非重新聚簇，否則不能改變散列表的大小。這
並不會限制聚簇中能存儲的數據量，它只是限制了能爲這個聚簇生成的惟一散列鍵的個數。如
果HASHKEY 值設置得太低，可能因爲無意的散列衝突影響性能。
3) 不能在聚簇鍵上完成區間掃描。諸如WHERE cluster_key BETWEEN 50 AND 60 謂詞條件
不能使用散列算法。介於50～60 之間的可能值有無限多個，服務器必鬚生成所有可能的值，並
分別計算散列，來查看相應位置是否有數據。這是不可能的。如果你在一個聚簇鍵上使用區間
掃描，而且沒有使用傳統索引，實際上會全面掃描這個聚簇。
HASHED TABLE的要點是:
1)HASHED TABLE中是把傳遞到查詢的需求轉換成一個FILE/BLOCK,並且直接讀,不經過索引.
2)HASHED TABLE的I/O要少得多,因爲heap table要至少做一次I/O來獲取rowid,然後通過rowid來訪問表，前者訪問緩存次數是後者的1/3
3)散列聚簇查詢與索引查詢所用的CPU是一樣的,儘管它訪問buffer hash的次數要少得多
但執行hash是一個CPU相當密集的操作(索引是I/O密集的操作).這裏要做個權衡.
單表散列據簇表
create cluster cluster_single ( no number) hashkeys 1000 size 1024 single table;
create table cluster_single_table_emp( no number,name varchar2(200)) cluster cluster_single(no);
單表散列聚簇表能夠更快的結束數據查詢，更少的latch鎖
有序散列聚簇表
create cluster cluster_single ( no number，dt datetime sort) hashkeys 1000 size 1024 hash is no ;
create table cluster_single_table_emp( no number,name varchar2(200),dt datetime sort) cluster cluster_single(no);