oracle——SQL复习11

 

--随机数
select trunc( dbms_random.value(1,3) ) from dual; 
--这个随机添加太有意思了 
select decode(trunc( dbms_random.value(1,3) ),1,'M',2,'F') from dual; 

--收获,不止oracle 讲解索引的总页数: 136
select 326 -190 from dual ;


索引在应用主要有三类:
B-TREE索引
位图索引
函数索引
分区表的本地索引



索引结构分为:根  分支  叶

一般通过索引访问数据 至少经过3次IO以上


索引有三个特点
1.索引树的高度一般都比较低 500G的索引树高度也就6层
2.索引由列值和rowid组成
3.索引是有序的


select * from RANGE_PART_TAB partition (PAR_LIST_09) 

-- 查看段数据
select t.segment_name,
       t.partition_name,
       t.segment_type,
       t.tablespace_name,
       t.BYTES / 1024
  from user_segments t 
  where t.segment_type = upper('TABLE PARTITION');

-- 查看 索引高度的SQL语句
select t.INDEX_NAME,
       t.blevel,
       t.LEAF_BLOCKS,
       t.NUM_ROWS,
       t.DISTINCT_KEYS,
       t.CLUSTERING_FACTOR
  from user_ind_statistics t ;
  
  
--100万数据  
select count(1) from t;
--创建索引所需时间: 156s 
create index t_x on t(x); 
drop index t_x ;



--索引高度的应用
create table t50w 
       as select rownum id, rownum+1 as col_name from dual connect by level <=500000; 
create table t500w 
       as select rownum id, rownum+1 as col_name from dual connect by level <=5000000 ;
       

create index ind_t50w on t50w(id);  
create index ind_t500w on t500w(id); 



select t.INDEX_NAME,
       t.blevel,
       t.LEAF_BLOCKS,
       t.NUM_ROWS,
       t.DISTINCT_KEYS,
       t.CLUSTERING_FACTOR
  from user_ind_statistics t 
  where lower(t.TABLE_NAME) in('t50w','t500w')
/*
1	IND_T50W	2	1113	500000	500000	1035
2	IND_T500W	2	11705	5000000	5000000	11462
*/  

--71  consistent gets   4   (0)| 00:00:01 |
select * from t50w t where t.id = 123465 ;
--73  consistent gets    4   (0)| 00:00:01 
select * from t500w t where t.id =1237654 ;
--结论 因为高度一样  所以50万数据和500万数据通过索引扫描 获取的数据的时间是一样的 

--经过测试  索引只适合返回10%总记录的数据
select (49970 / count(1)) *100 || '%' from t50w ; 
select (610000/count(1)) *100 || '%' from t500w ;


--183  consistent gets  132   (2)| 00:00:02
select count(*) from t50w t where t.id <= 49970;
--1433  consistent gets   1280   (2)| 00:00:16
select count(*) from t500w t where t.id <=610000 ;




/*在cmd 中 sqlplus使用以下语句查看sql的执行计划  */
sqlplus scott/tiger
set autotrace on;
set linesize 1000;
set timing on;


--set autotrace traceonly;

/*==============分区索引的应用==================*/
--如果设置了分区索引却用不到分区条件,性能将下降 
select count(1) from RANGE_PART_TAB t ; 



--在RANGE_PART_TAB 上创建'分区索引 ' ,也就是要加上local  
create index ind_range_tb_id on RANGE_PART_TAB(id) local; 
 

select count(1) from norm_TAB t ; 
create index ind_norm_tb_id on norm_TAB(id) ; 

--性能测试
select count(*) from RANGE_PART_TAB t where t.id = 5632;
select count(*) from NORM_TAB t where t.id = 5632;
select count(*)  from RANGE_PART_TAB t 
       where t.id = 5632 and t.deal_date = to_date('20150603','YYYYMMDD');


--
select t.segment_name,
       t.partition_name,
       t.segment_type,
       t.tablespace_name,
       t.BYTES / 1024
  from user_segments t 
  where t.segment_name in ( upper('ind_range_tb_id'), upper('ind_norm_tb_id') ) ;
  
  
sum(sal) avg(sal) count(*) 扫描数据要走索引时, 必须指定所汇总的列值为非空值.

而max() min() 走索引时,只扫最边上的索引叶 可以不指定所汇总的列值为非空值.

create index ind_t_x on t(x) ;
select min(t.x)  from t; 

select max , min from (select max(x) max from t ) a,(select min(x) min from t ) b ;




/**= 
==消除回表==
消除 table access by index rowid 这个回表动作
可改进性能的案例占比20%左右
=*/
比如一个应用展示的字段不多,可以通过组合索引进行回表的消除,
注意:联合索引不宜列过多超过三个字段组成的联合索引都是不合适的,
因为消减了回表动作,而导致索引块变多就可能遍历更多的BLOCK了,反而影响了性能
create index idx_un_tb_id_name on tb(id,name);



--聚合因子: 索引和表之间数据顺序的相似度越高,聚合因子的值就越低
drop table t_order_1 purge;

create table t_order_1
(x number,
 col_x number
);


begin 
   for i in 1 .. 1000000
     loop 
       insert into  t_order_1  values(i, dbms_random.value(0,10000));
     end loop; 
    commit;
end;
/

--添加主键
alter table t_order_1 add constraint pk_t_order_1 primary key(x);

drop table t_order_2 purge ;

create table t_order_2 as
select * from t_order_1 t  order by t.col_x ;
--添加主键
alter table t_order_2 add constraint pk_t_order_2 primary key(x);


select count(1) from t_order_1 ; 
select count(1) from t_order_2 ;
 

select * from t_order_1 t where t.x > 2 order by  t. x ;


select /*+index(t)*/ * from t_order_1 t where t.x > 2 order by  t. x ;

/* 消除回表 table access by index rowid  */
select t.x from t_order_1 t where t.x > 2 order by  t. x ;  


select t.INDEX_NAME,
       t.blevel,
       t.LEAF_BLOCKS,
       t.NUM_ROWS,
       t.DISTINCT_KEYS,
       t.CLUSTERING_FACTOR
  from user_ind_statistics t  
  where t.INDEX_NAME  in ( upper('pk_t_order_1'), upper('pk_t_order_2') ) ; 
/**
1	PK_T_ORDER_1	2	2087	1000000	1000000	4273
2	PK_T_ORDER_2	2	2087	1000000	1000000	999794

*/


--order by 排序优化

--DISTINCT 排重优化

--union 合并优化

--主外键的作用  级联删除

--位图索引

select sysdate,trunc(sysdate) from dual ;

drop table t_date_tst purge;

create table t_date_tst(col_date date) ;


begin 
    for x in 1 .. 120000
   loop 
     insert into t_date_tst 
     select sysdate - dbms_random.value(0,13) from dual; 

   end loop;
   
   commit; 
end;

  

select * from t_date_tst;

CREATE INDEX IND_t_date_tst_col_date on t_date_tst(col_date) ;


select count(*)  from t_date_tst t where trunc(t.col_date) >= to_date('20160402','YYYYMMDD') AND  trunc(t.col_date) <= to_date('20160403','YYYYMMDD');


select count(*)  from t_date_tst t where  t.col_date  >= to_date('20160402','YYYYMMDD') AND   t.col_date  <  to_date('20160403','YYYYMMDD')+ 1