Oracle 索引(一)

在Oracle中，索引可以分为逻辑设计和物理实现:

逻辑角度： Single column 单列索引、Concatenated 多列索引（复合索引）、Unique 唯一索引、NonUnique 非唯一索引、Function-based函数索引、Domain 域索引（数据库以外的索引，如文件等）、interMedia全文索引等

物理实现： Partitioned 分区索引、NonPartitioned 非分区索引、

B-tree索引、Rever Key 反转型B树（这种分类是B-tree索引的一种）、Bitmap 位图索引

常用的是B*Tree索引和位图索引，当你创建索引时默认的是B*Tree索引。

（1）B*Tree索引：平衡树形索引，在叶子节点上有双向链表，加快索引定位速度，oracle有一定的优化，可以根据链表直接定位记录，而不走树，综合使用提高速度。数据都位于基于索引的叶子节点中。叶子节点中包含了构建索引的关键数据和源表中行的rowid。B树索引所有的叶子节点都具有相同的深度,所以无论查询条件是哪种类型或写法,都具有相同的查询速度。无论对于大型表还是小型表,B树索引的效率都是相同的.（这句话是正确的？大小型表对于B树索引的查询没有影响？定位时间上和空间上的差异呢？待求证）

        一个索引项只会指向一个单独的表数据块，而且一次只能读取一个数据块。（这句话当时不是很理解，看了ROWID的时候稍微有所理解了，注意是索引”项“）：ORACLE把ROWID作为B-树和其内部算法标示ROW的唯一标示。 

ROWID的结构：使用base-64代码，包括a-z，A-Z，0-9，+,-。一共18位。 
1-6位：代表OBJECT 
7-9位：文件相对值 
10-15：文件中的BLOCK（一个索引项带一个ROWID，而一个ROWID指向一个块） 
16-18：BLOCK中的SLOT值

 

 

。

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看到此图中的一个叶子节点由4部分组成：

1）在索引的叶子节点的entries的具体格式，如上图：
*  entry header：保存了columns的数量和锁信息。
*  key column length-value对：指明了在index key中，column的长度，以及具体的column值。
*  ROWID
2）在nonpartitioned table的b-tree index中，如果有多rows有相同的value，key values将会重复存放；index实体不能有所有key columns都为NULL的情况，所以当where子句中出现NULL是，会产生全表扫描；ROWID用于指定表中的具体rows。
3）当DML操作发生时，Oracle Server会对indexes进行下面的维护
*  插入操作会引起index entry向index block的插入操作
*  delete操作会引起indexes中逻辑上的删除。被删除的indexes entry所产生的空闲空间不能得到马上的利用，直到其所在block中的entries都被删除。
*  update操作对于indexes会引起逻辑的删除旧的indexes，再插入新的indexes。除了在create阶段，参数PCTFREE的设置并不影响indexes。一个新的entry将被添加到index block中，即使该block的space不足PCTFREE。

 

(2)Bitmap 位图索引：用二进制的0、1来构建索引，在进行or操作时非常快, 见图。位图索引是在低区分值列上创建的压缩对象。

创建位图索引时,Oracle会对整个表进行扫描,并为索引列的每个取值建立一个位图.（我的理解是：类似二进制里的一位只能被一个键值使用为1，其他键值的此位只能表示为0，如下图中，每种颜色的值在BITMAP的二进制代码里得到了体现，使用或运算，得到每位都是1）

1）当table有大量数据并且其key columns的基数（关键字不同的值）较少时，查询时常使用OR等组合的WHERE子句，对索引关键字的修改非常少，此时bitmap index的性能更优于b-tree index。

2）bitmap index也是由一个b-tree组成，但是其叶子节点为每个key value存储了一个bitmap，而不是ROWID。bitmap中的每个bit相当于一个可能的ROWID。
如上图，bitmap index的结构包含：
*  entry header：包括columns的数量和lock信息。
*  key values：由每个关键字的长度和value对组成。
*  start ROWID
*  end ROWID
*  bitmap segment：有一个bits string组成。

如果要搜索表的值的话，那么Oracle会用内部的转换函数将位图中的相关信息转换成rowid来访问数据块。

3）bitmap indexes中的key发生改变时，将会引起bitmap的改变。这就需要对相应的bitmap的segment加锁，所以其他的transaction就不能再进行修改操作。所以对性能有一定影响。（因为bitmap对于并发操作时，改一条会锁了很多记录，因为所有的记录在一个索引条目上，所以修改或增加时会一起锁定）

4）b-tree indexes与  bitmap indexes 比较：

B-tree索引	Bitmap 索引
Suitable for high-cardinality columns（记录对应的列重复的值较少，如主键，姓名等 ）。	Suitable for low-cardinality columns(用在记录相同的值较多的列上，如果性别只有两种值：男和女)。
Updates on keys relatively inexpensive （在做updated时，b-tree只消耗很少的资源）。	Updates to key columns very expensive （在做updated时，bitmap的消耗是昂贵的）。
Inefficient for queries using OR predicates（where子句中 or条件较多时速度较慢）	Effcient for queries using OR predicates （where子句中 or条件较多时速度非常快）
Useful for OLTP（记录频繁的insert和update,查询相对较少的系统）。	Useful for data warehousing （OLIP）数据仓库，查询系统等较少做数据修改的系统。

 

 

（3）复合索引

　　复合索引也是一种B*树索引,它由多列组成。当我们拥有使用两列或超过两列的频繁查询时，就使用B*树复合索引，而其所使用的两列或多列在 where子句中and逻辑操作符连接。因为复合索引中列的顺序很重要，所以确信以最有效的索引能排列他们，可以参考用作列排序的下面的两个准则 ：

　　1) 前导列应该是查询中使用最频繁的列。

　　2) 前导列应该是选择最多的列，这意味着它比后面的列具有更高的基数。

　　复合索引在下列情况中具有优势：

　　1)假定在WHERE子句中频繁使用下面的条件：order_status_id = 1 和order_date = ‘dd-mon-yyyy’。如果为每一列创建一个索引，那么为了搜索列的值，两个索引都要被读取，但是如果为两列都创建一个复合索引，那么只有一个索引 被读取，这样无疑比两个索引要求更少的I/O。

　　2) 使用前面例子中同样的条件，如果创建一个复合索引，将更快地检索行，因为你正在排除了所有order_status_id 不是1的行，从而减少了搜索order_date的行数。

 

 

（4）反向索引

　　B*树索引的另一个特点是能够将索引键“反转”。首先，你可以问问自己“为什么想这么做?” B*树索引是为特定的环境、特定的问题而设计的。实现B*树索引的目的是为了减少“右侧”索引中对索引叶子块的竞争，比如在一个Oracle RAC 环境中，某些列用一个序列值或时间戳填充，这些列上建立的索引就属于“右侧”(right-hand-side)索引。

　　RAC 是一种Oracle 配置，其中多个实例可以装载和打开同一个数据库。如果两个实例需要同时修改同一个数据块，它们会通过一个硬件互连(interconnect)来回传递这 个块来实现共享，互连是两个(或多个)机器之间的一条专用网络连接。如果某个利用一个序列填充，这个列上有一个主键索引 ，那么每个人插入新值时，都会视图修改目前索引结构右侧的左块(见本文图一，其中显示出索引中较高的值都放在右侧，而较低的值放在左侧)。如果对用序列填 充的列上的索引进行修改，就会聚集在很少的一组叶子块上。倘若将索引的键反转，对索引进行插入时，就能在索引中的所有叶子键上分布开(不过这往往会使索引 不能得到充分地填充)。

 

        反向索引是B*Tree索引的一个分支，它的设计是为了运用在某些特定的环境下的。Oracle推出它的主要目的就是为了降低在并行服务器（Oracle Parallel Server）环境下索引叶块的争用。当B*Tree索引中有一列是由递增的序列号产生的话，那么这些索引信息基本上分布在同一个叶块，当用户修改或访问相似的列时，索引块很容易产生争用。反向索引中的索引码将会被分布到各个索引块中，减少了争用。反向索引反转了索引码中每列的字节，通过dump（）函数我们可以清楚得看见它做了什么。举个例子：1，2，3三个连续的数，用dump()函数看它们在Oracle内部的表示方法。

SQL> select 'number',dump(1,16) from dual    union all 

            select 'number',dump(2,16) from dual    union all

            select 'number',dump(3,16) from dual;

 

'NUMBE DUMP(1,16)

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number Typ=2 Len=2: c1,2 （1）

number Typ=2 Len=2: c1,3 （2）

number Typ=2 Len=2: c1,4 （3）

再对比一下反向以后的情况：

SQL> select 'number',dump(reverse(1),16) from dual   union all

           select 'number',dump(reverse(2),16) from dual   union all

           select 'number',dump(reverse(3),16) from dual;

 

'NUMBE DUMP(REVERSE(1),1

------ -----------------

number Typ=2 Len=2: 2,c1 （1）

number Typ=2 Len=2: 3,c1 （2）

number Typ=2 Len=2: 4,c1 （3）

　　 我们发现索引码的结构整个颠倒过来了，这样1，2，3个索引码基本上不会出现在同一个叶块里，所以减少了争用。不过反向索引又一个缺点就是不能在所有使用常规索引的地方使用。在范围搜索中其不能被使用，例如，where column>value,因为在索引的叶块中索引码没有分类，所以不能通过搜索相邻叶块完成区域扫描。(理解起来比较费劲啊，RAC，什么时候才有时间学啊！)

 

 

（5）降序索引

　　降序索引(descending index)是oracle 8i引入的，用以扩展B*树索引的功能，它允许在索引中以降序(从大到小的顺序)存储一列。在oracle8i及以上版本中，DESC关键字确实会改变创建和使用索引的的方式。

 

 

 

（6）函数索引

基于函数的索引也是8i以来的新产物，它有索引计算列的能力，它易于使用并且提供计算好的值，在不修改应用程序的逻辑上提高了查询性能。

 

 

总结：索引使用场合及建议

（1）B*Tree索引。

        常规索引，多用于oltp系统，快速定位行，应建立于高cardinality列（即列的唯一值除以行数为一个很大的值，存在很少的相同值）。

（2）反向索引。

          B*Tree的衍生产物，应用于特殊场合，在ops环境加序列增加的列上建立，不适合做区域扫描。

（3）降序索引。

         B*Tree的衍生产物，应用于有降序排列的搜索语句中，索引中储存了降序排列的索引码，提供了快速的降序搜索。

（4）位图索引。

           位图方式管理的索引，适用于OLAP（在线分析）和DSS（决策处理）系统，应建立于低cardinality列，适合集中读取，不适合插入和修改，提供比B*Tree索引更节省的空间。

（5）函数索引。

          B*Tree的衍生产物，应用于查询语句条件列上包含函数的情况，索引中储存了经过函数计算的索引码值。可以在不修改应用程序的基础上能提高查询效率。

 

SQL SERVER 索引学了个概念，把ORACLE的索引又重新温习了一遍，更加理解是一些，不知道SQL SERVER有没有更深入的文章。寻找。。。