索引结构

Oracle索引的内部结构

Oracle 使用平衡树（B-tree）存储索引以便提升数据访问速度。当不使用索引时，用户必须对数据进行顺序扫描（sequential scan）来查找指定的值。如果有 n 行数据，那么平均需要扫描的行为 n/2。因此当数据量增长时，这种方法的开销将显著增长。

如果将一个已排序的值列（list of the values）划分为多个区间（range），每个区间的末尾包含指向下个区间的指针（pointer），而搜索树（search tree）中则保存指向每个区间的指针。此时在 n 行数据中查询一个值所需的时间为 log(n)。这就是 Oracle 索引的基本原理。

下图显示了平衡树索引（B-tree index）的结构：

在一个平衡树索引（B-tree index）中，最底层的索引块（叶块（leaf block））存储了被索引的数据值，以及对应的 rowid。叶块之间以双向链表的形式相互连接。位于叶块之上的索引块被称为分支块，分枝块中包含了指向下层索引块的指针。如果被索引的列存储的是字符数据，那么索引值为这些字符数据在当前数据库字符集中的二进制值。

对于唯一索引，每个索引值对应着唯一的一个 rowid。对于非唯一索引，每个索引值对应着多个已排序的 rowid。因此在非唯一索引中，索引数据是按照索引键（index key）及 rowid 共同排序的。键值（key value）全部为 NULL 的行不会被索引，只有位图索引（bitmap index）和簇索引（cluster index）例外。在数据表中，如果两个数据行的全部键值都为 NULL，也不会与唯一索引相冲突。

有两种类型的索引块：
1、用于搜索的分支块（branch block）
2、用于存储索引数据的叶块（leaf block）

分支块中存储以下信息：
1、最小的键值前缀，用于在（本块的）两个键值之间做出分支选择。
2、指向包含所查找键值的子块的指针。

包含 n 个键值的分支块含有 n+1 个指针。键值及指针的数量同时还受索引块容量的限制。

所有叶块相对于其根分支块的深度是相同的。

叶块用于存储以下信息：
1、数据行的键值（key value） 。
2、键值对应数据行的 ROWID 。

所有的 键值-ROWID 对都与其左右的兄弟节点向链接，并按照（key，ROWID）的顺序排序。

平衡树数据结构（B-tree structure）具有以下优势：
1、平衡树（B-tree）内所有叶块的深度相同，因此获取索引内任何位置的数据所需的时间大致相同。
2、平衡树索引（B-tree index）能够自动保持平。
3、平衡树内的所有块的使用容量平均在块总容量的 3/4 左右。
4、在大区间范围内进行查询时，无论匹配个别值还是搜索一个区间，平衡树都能提供较好的查询性能。
5、数据插入（insert），更新（update），及删除（delete）的效率较高，且易于维护键值的顺序。
6、大型表，小型表利用平衡树进行搜索的效率都较好，且搜索效率不会因数据增长而降低。