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Oracle的索引简介(十分钟阅读试验)

今天继续试验十分钟可以干什么,选取了对Oracle索引的介绍,结果如下:

从google上寻找资料:1:15秒

阅读概述部分:3:15秒

Oracle的索引主要包含两类:BTree和位图索引。默认情况下大多使用Btree索引,该索引就是通常所见 唯一索引、聚簇索引等等,Btree用在OLTP,加快查询速度。位图索引是Oracle的比较引人注目的地方,其主要用在OLAP(联机数据分析)方面,也就是数据仓库方面用到,目的是在加快查询速度是,节省存储空间。通常情况下,索引都要耗费比较大的存储空间,位图采用了压缩技术实现磁盘空间缩减。Btree用在高基数(即列的数据相异度大),位图用在低基数列。位图索引的基本原理是在索引中使用位图而不是列值。通常在事实表和维表的键之间有很低的集的势(cardinality),使用位图索引,存储更为有效,与B*Tree索引比较起来,只需要更少的存储空间,这样每次读取可以读到更多的记录,而且与B*Tree索引相比,位图索引将比较,连接和聚集都变成了位算术运算,大大减少了运行时间,从而得到性能上的极大的提升。
在Oracle中如何合理的使用位图索引?以下的几个事项应该考虑。
* 如果要使用位图索引,初始化参数STAR_TRANSFORMATION_ENABLED应该设置为TRUE.
* 优化模式应该是CBO。对于数据仓库的环境中,总是应该考虑使用CBO(COST-BASEDOPTIMIZER)。
* 位图索引应该建立在每一个事实表的外键列上。(这只是一个一般的规则.)
此外,对于数据表中的cardinality如何客观的确定也是一个问题,一万条数据中只包含3个值的集和算是低的了,那么一亿条记录中包含3万条记录算不算低的呢?对于这样的情况,建议几行一下数据的模拟测试,一般来说,在数据仓库环境中,位图索引的性能要好于B*Tree索引。还要注意位图索引不是为OLTP数据库设计的,不应该在OLTP数据库中大量的使用它,尤其是对那些有更新操作的表 。

B*Tree索引 - 1分30秒

B*Tree索引是最常见的索引结构,默认建立的索引就是这种类型的索引。B*Tree索引在检索高基数数据列(高基数数据列是指该列有很多不同的值)时提供了最好的性能。当取出的行数占总行数比例较小时B-Tree索引比全表检索提供了更有效的方法。但当检查的范围超过表的10%时就不能提高取回数据的性能。B-Tree索引是基于二叉树的,由分支块(branch block)和叶块(leaf block)组成。在树结构中,位于最底层底块被称为叶块,包含每个被索引列的值和行所对应的rowid。在叶节点的上面是分支块,用来导航结构,包含了索引列(关键字)范围和另一索引块的地址,如图26-1所示。

假设我们要找索引中值为80的行,从索引树的最上层入口开始,定位到大于等于50,然后往左找,找到第2个分支块,定位为75-100,最后再定位到叶块上,找到80所对应的rowid,然后根据rowid去读取数据块获取数据。如果查询条件是范围选择的,比如where column >20 and column <80,那么会先定位到第一个包含20的叶块,然后横向查找其他的叶块,直到找到包含80的块为止,不用每次都从入口进去再重新定位。

反向索引 - 2分

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
2 union all select 'number',dump(2,16) from dual
3 union all select 'number',dump(3,16) from dual;

'NUMBE DUMP(1,16)
------ -----------------
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
2 union all select 'number',dump(reverse(2),16) from dual
3 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。

降序索引 - 2分。

    降序索引是8i里面新出现的一种索引,是B*Tree的另一个衍生物,它的变化就是列在索引中的储存方式从升序变成了降序,在某些场合下降序索引将会起作用。举个例子,我们来查询一张表并进行排序:

SQL> select * from test where a between 1 and 100 order by a desc,b asc;

    已选择100行。

Execution Plan
----------------------------------------------------------
   0    SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=100 Bytes=400)
   1 0 SORT(ORDER BY)(Cost=2 Card=100 Bytes=400)
   2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IND_BT' (NON-UNIQUE) (Cost=2 Card=100 Bytes=400)

    这里优化器首先选择了一个索引范围扫描,然后还有一个排序的步骤。如果使用了降序索引,排序的过程会被取消。

SQL> create index test.ind_desc on test.testrev(a desc,b asc);

    索引已创建。

SQL> analyze index test.ind_desc compute statistics;

    索引已分析

    再来看下执行路径:

SQL> select * from test where a between 1 and 100 order by a desc,b asc;

    已选择100行。

Execution Plan(SQL执行计划,稍后会讲解如何使用)。
----------------------------------------------------------
   0    SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=100 Bytes=400)

1 0 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IND_DESC' (NON-UNIQUE) (Cost=2 Card=100 Bytes=400)

    我们看到排序过程消失了,这是因为创建降序索引时Oracle已经把数据都按降序排好了。

    另外一个需要注意的地方是要设置init.ora里面的compatible参数为8.1.0或以上,否则创建时desc关键字将被忽略。

 

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后面还有位图索引等等,没有时间了,
总体感觉还不错,如果能够坚持下来,每天增加2-3个知识点是没有问题的。
当然,并非所有的资料都适合拆分成小时间片来读,
继续试验!



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