Oracle 之索引，妙不可言（二）——BTREE索引上

BTREE索引(最常见，最实用)

• 创建语句
  • CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);
    • index_name：索引的名称，可任意命名。
    • table_name：要在其上创建索引的表的名称。
    • column_name：要创建索引的列的名称。
• 主外键
  • 三个特点
    • 主键本身是一种索引
    • 保证表中主键所在列的唯一性
    • 可以有效的限制，外键依赖的表的记录的完整性
  • 外键建索引表连接性能提高
  • 外键建索引有效避免锁的竞争
  • 主外键的约束
    • 多表级联删除（有风险，慎用）
• 组合索引
  • 多列上的索引，一般不易超过三个字段索引
  • 适合场景能避免回表
  • 组合列返回越少越高效
  • 索引列顺序
    • 在等值（=）查询的情况下，组合索引的列无论哪列放前面，性能都一样
    • 组合索引的两列，当一列是范围查询的情况下，等值查询列在前，范围查询列在后，这样的索引才最高效
  • 组合查询
    • in 的优化：in() 改为范围查询性能较低
    • 如果单列的查询列和联合索引的前置列一样，那单列可以不建索引，直接利用联合索引来进行检索数据。
• 索引危害
  • 变换角度看索引的危害
    • 索引越多插入数据明显慢得多，索引个数与插入速度关系紧密
    • 无序插入索引性能降低，有序插入影响更大
      • 优化：索引失效，重建索引
    • 修改删除与插入略有区别，索引过多的影响
      • 对 insert 语句负面影响最大，有百害无来一利只要有索引插入就慢，越多越慢
      • 对 delete 语句，有好有坏，在海量数据定位删除少数记录时，这个条件列是索引列显然是必要的，但是过多列有索引还是会影响明显，因其他的索引也要因此被更新。在经常要删除大量记录时，危害加剧
      • 对 update 语句的负面影响最小，快速定位少量记录并更新的场景和delete类似，但具体修改某列时却有差别，不会触及其他索引列的维护
    • 建索引动作引发的排序及锁
      • 索引会引发排序，排序是非常耗CPU的动作
      • 建索引的过程会产生锁，且不是行级锁，会把整个表锁着，对该表无法操作DML
    • 如何合理控制索引数量
      • 对需要跟踪的索引进行监控
        • 监控
          • alter index 索引名 monitoring usage;
        • 解除监控
          • alter index 索引名 nomonitoring usage;
      • 通过观察 v$object_usage 进行跟踪
        • select * from v$object_usage;
      • 数字字典查用户所有索引
        • user_indexes
• 总结
  • Oracle中的B-tree索引是按照键值进行排序的树形结构。B-tree是一种平衡树，可以支持快速的插入、删除和查找操作，在处理大量数据时具有很高的效率。
  • B-tree索引叶子节点中存储了索引的键值以及对应行数据的物理存储位置。每个叶子节点还包含指向相邻节点的指针，可以帮助优化索引的扫描操作。
  • 内部节点中存储了搜索条件需要使用的键值和指向子节点的指针。因为B-tree索引采用了分级结构，因此根节点有可能包含指向更小一级的节点的指针，这种设计可以提高索引扫描的效率。
  • 查询时，数据库会从根节点开始以深度优先的方式遍历B-tree索引，直到查询到符合条件的行数据为止。B-tree索引通常在不同层级上存储了重复的键值，因此查询结果可能包含多个匹配的行数据。
  • 总之，Oracle中的B-tree索引是一种非常高效的索引结构，可以帮助数据库快速地查找和处理大量的数据。

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