以下知识主要来源于网络，为了方便查看而整理。主要参考：

http://blog.itpub.net/7450001/viewspace-911115/

http://orange5458.iteye.com/blog/1165319

索引
索引是关系数据库中用于存放每一条记录的一种对象，主要目的是加快数据的读取速度和完整性检查。建立索引是一项技术性要求高的工作。一般在数据库设计阶段的与数据库结构一道考虑。应用系统的性能直接与索引的合理直接有关。

索引的分类：

逻辑上：
Single column 单行索引
Concatenated 多行索引
Unique 唯一索引
NonUnique 非唯一索引
Function-based函数索引
Domain 域索引
物理上：
Partitioned 分区索引
NonPartitioned 非分区索引
B-tree：
Normal 正常型B树
Rever Key 反转型B树
Bitmap 位图索引

索引结构：
1. B-tree：
适合与大量的增、删、改（OLTP）；
不能用包含OR操作符的查询；
适合高基数的列（唯一值多）
典型的树状结构；
每个结点都是数据块；
大多都是物理上一层、两层或三层不定，逻辑上三层；
叶子块数据是排序的，从左向右递增；
在分支块和根块中放的是索引的范围；
2. Bitmap:
适合与决策支持系统；
做UPDATE代价非常高；

非常适合OR操作符的查询；
基数比较少的时候才能建位图索引；

3. 树型结构：
索引头
开始ROWID，结束ROWID（先列出索引的最大范围）
4. BITMAP
每一个BIT对应着一个ROWID，它的值是1还是0，如果是1，表示着BIT对应的ROWID有值；[@more@]

Oracle索引分析与比较

首先给出各种索引的简要解释：

b*tree index：几乎所有的关系型数据库中都有b*tree类型索引，也是被最多使用的。其树结构与二叉树比较类似，根据rid快速定位所访问的行。
反向索引：反转了b*tree索引码中的字节，是索引条目分配更均匀，多用于并行服务器环境下，用于减少索引叶的竞争。
降序索引：8i中新出现的索引类型，针对逆向排序的查询。
位图索引：使用位图来管理与数据行的对应关系，多用于OLAP系统。
函数索引：这种索引中保存了数据列基于function返回的值，在select * from table where function(column)=value这种类型的语句中起作用。

2 各种索引的结构分析

2.1 B*Tree索引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。

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。

2.2 反向索引

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。

2.3 降序索引

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：

2.4 位图索引

位图索引主要用于决策支持系统或静态数据，不支持行级锁定。位图索引最好用于低cardinality列（即列的唯一值除以行数为一个很小的值，接近零），例如又一个“性别”列，列值有“Male”，“Female”，“Null”等3种，但一共有300万条记录，那么3/3000000约等于0，这种情况下最适合用位图索引。

位图索引可以是简单的（单列）也可以是连接的（多列），但在实践中绝大多数是简单的。在这些列上多位图索引可以与AND或OR操作符结合使用。位图索引使用位图作为键值，对于表中的每一数据行位图包含了TRUE（1）、FALSE（0）、或NULL值。位图索引的位图存放在B-Tree结构的页节点中。B-Tree结构使查找位图非常方便和快速。另外，位图以一种压缩格式存放，因此占用的磁盘空间比B-Tree索引要小得多。

如果搜索where gender=’Male’,要统计性别是”Male”的列行数的话，Oracle很快就能从位图中找到共3行即第1，9，10行是符合条件的；如果要搜索where gender=’Male’ or gender=’Female’的列的行数的话，也很容易从位图中找到共8行即1，2，3，4，7，8，9，10行是符合条件的。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。

2.5 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。使用基于函数的索引有几个先决条件：

（1）必须拥有QUERY REWRITE（本模式下）或GLOBAL QUERY REWRITE（其他模式下）权限。
（2）必须使用基于成本的优化器，基于规则的优化器将被忽略。
（3）必须设置以下两个系统参数：

QUERY_REWRITE_ENABLED=TRUE
QUERY_REWRITE_INTEGRITY=TRUSTED

3 各种索引的创建方法

（1）*Tree索引。
Create index indexname on tablename(columnname[columnname...])
（2）反向索引。
Create index indexname on tablename(columnname[columnname...]) reverse
（3）降序索引。
Create index indexname on tablename(columnname DESC[columnname...])
（4）位图索引。
Create BITMAP index indexname on tablename(columnname[columnname...])
（5）函数索引。
Create index indexname on tablename(functionname(columnname))
注意：创建索引后分析要索引才能起作用。
analyze index indexname compute statistics;

4 各种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。

5 附表（索引什么时候不工作）

首先要声明两个知识点：

（1）RBO&CBO。
Oracle有两种执行优化器，一种是RBO(Rule Based Optimizer)基于规则的优化器，这种优化器是基于sql语句写法选择执行路径的；另一种是CBO（Cost Based Optimizer）基于规则的优化器，这种优化器是Oracle根据统计分析信息来选择执行路径，如果表和索引没有进行分析，Oracle将会使用RBO代替CBO；如果表和索引很久未分析，CBO也有可能选择错误执行路径，不过CBO是Oracle发展的方向，自8i版本来已经逐渐取代RBO.

（2）AUTOTRACE。
要看索引是否被使用我们要借助Oracle的一个叫做AUTOTRACE功能,它显示了sql语句的执行路径，我们能看到Oracle内部是怎么执行sql的，这是一个非常好的辅助工具，在sql调优里广泛被运用。我们来看一下怎么运用AUTOTRACE：
① 由于AUTOTRACE自动为用户指定了Execution Plan,因此该用户使用AUTOTRACE前必须已经建立了PLAN_TABLE。如果没有的话，请运行utlxplan.sql脚本（它在$ORACLE_HOME/rdbms/admin目录中）。
② AUTOTRACE可以通过运行plustrce.sql脚本(它在$ORACLE_HOME/sqlplus/admin目录中)来设置，用sys用户登陆然后运行plustrce.sql后会建立一个PLUSTRACE角色，然后给相关用户授予PLUSTRACE角色，然后这些用户就可以使用AUTOTRACE功能了。
③ AUTOTRACE的默认使用方法是set autotrace on，但是这方法不总是适合各种场合，特别当返回行数很多的时候。Set autotrace traceonly提供了只查看统计信息而不查询数据的功能。

§3.5.1 建立索引
1. CREATE INDEX命令语法:

CREATE INDEX
CREATE [unique] INDEX [user.]index
ON [user.]table (column [ASC | DESC] [,column
[ASC | DESC] ] ... )
[CLUSTER [scheam.]cluster]
[INITRANS n]
[MAXTRANS n]
[PCTFREE n]
[STORAGE storage]
[TABLESPACE tablespace]
[NO SORT]
Advanced

其中：
schema ORACLE模式，缺省即为当前帐户
index 索引名
table 创建索引的基表名
column 基表中的列名，一个索引最多有16列，long列、long raw
列不能建索引列
DESC、ASC 缺省为ASC即升序排序
CLUSTER 指定一个聚簇（Hash cluster不能建索引）
INITRANS、MAXTRANS 指定初始和最大事务入口数
Tablespace 表空间名
STORAGE 存储参数，同create table 中的storage.
PCTFREE 索引数据块空闲空间的百分比(不能指定pctused)
NOSORT 不（能）排序（存储时就已按升序，所以指出不再排序）

2.建立索引的目的：

建立索引的目的是：
l 提高对表的查询速度；
l 对表有关列的取值进行检查。

但是，对表进行insert,update,delete处理时，由于要表的存放位置记录到索引项中而会降低一些速度。
注意：一个基表不能建太多的索引；
空值不能被索引
只有唯一索引才真正提高速度,一般的索引只能提高30%左右。

• B-TREE索引

一个B树索引只有一个根节点，它实际就是位于树的最顶端的分支节点。

可以用下图一来描述B树索引的结构。其中，B表示分支节点，而L表示叶子节点。

对于分支节点块（包括根节点块）来说，其所包含的索引条目都是按照顺序排列的（缺省是升序排列，也可以在创建索引时指定为降序排列）。每个索引条目（也可以叫做每条记录）都具有两个字段。第一个字段表示当前该分支节点块下面所链接的索引块中所包含的最小键值；第二个字段为四个字节，表示所链接的索引块的地址，该地址指向下面一个索引块。在一个分支节点块中所能容纳的记录行数由数据块大小以及索引键值的长度决定。比如从上图一可以看到，对于根节点块来说，包含三条记录，分别为（0 B1）、（500 B2）、（1000 B3），它们指向三个分支节点块。其中的0、500和1000分别表示这三个分支节点块所链接的键值的最小值。而B1、B2和B3则表示所指向的三个分支节点块的地址。

对于叶子节点块来说，其所包含的索引条目与分支节点一样，都是按照顺序排列的（缺省是升序排列，也可以在创建索引时指定为降序排列）。每个索引条目（也可以叫做每条记录）也具有两个字段。第一个字段表示索引的键值，对于单列索引来说是一个值；而对于多列索引来说则是多个值组合在一起的。第二个字段表示键值所对应的记录行的ROWID，该ROWID是记录行在表里的物理地址。如果索引是创建在非分区表上或者索引是分区表上的本地索引的话，则该ROWID占用6个字节；如果索引是创建在分区表上的全局索引的话，则该ROWID占用10个字节。

• bitmap索引

位图（bitmap）索引是另外一种索引类型，它的组织形式与B树索引相同，也是一棵平衡树。与B树索引的区别在于叶子节点里存放索引条目的方式不同。从前面我们知道，B树索引的叶子节点里，对于表里的每个数据行，如果被索引列的值不为空的，则会为该记录行在叶子节点里维护一个对应的索引条目。
而位图索引则不是这样，其叶子节点里存放的索引条目如下图所示。

假设某个表T里所有的记录在列C1上只具有三个值：01、02和03。在表T的C1列上创建位图索引以后，则叶子节点的内容如图9-14所示。可以看到，位图索引只有三个索引条目，也就是每个C1列的值对应一个索引条目。位图索引条目上还包含表里第一条记录所对应的ROWID以及最后一条记录所对应的ROWID。索引条目的最后一部分则是由多个bit位所组成的bitmap，每个bit位就对应一条记录。

当发出where c1='01'这样的SQL语句时，oracle会去搜索01所在的索引条目，然后扫描该索引条目中的bitmap里所有的bit位。第一个bit位为1，则说明第一条记录上的C1值为01，于是返回第一条记录所在的ROWID（根据该索引条目里记录的start ROWID加上行号得到该记录所在的ROWID）。第二个bit位为0，则说明第二条记录上的C1值不为01，依此类推。另外，如果索引列为空，也会在位图索引里记录，也就是将对应的bit位设置为0即可。
如果索引列上不同值的个数比较少的时候，比如对于性别列（男或女）等，则使用位图索引会比较好，因为它对空间的占用非常少（因为都是用bit位来表示表里的数据行），从而在扫描索引的时候，扫描的索引块的个数也比较少。可以试想一下，如果在列的不同值非常多的列上，比如主键列上，创建位图索引，则产生的索引条目就等于表里记录的条数，同时每个索引条目里的bitmap里，只有一个1，其它都是0。这样还不如B树索引的效率高。
如果被索引的列经常被更新的话，则不适合使用位图索引。因为当更新位图所在的列时，由于要在不同的索引条目之间修改bit位，比如将第一条记录从01变为02，则必须将01所在的索引条目的第一个bit位改为0，再将02所在的索引条目的第一个bit位改为1。因此，在更新索引条目的过程中，会锁定位图索引里多个索引条目。也就是同时只能有一个用户能够更新表T，从而降低了并发性。
位图索引比较适合用在数据仓库系统里，不适合用在OLTP系统里。

• HASH索引

使用HASH索引必须要使用HASH集群。建立一个集群或HASH集群的同时，也就定义了一个集群键。这个键告诉Oracle如何在集群上存储表。在存储数据时，所有与这个集群键相关的行都被存储在一个数据库块上。如果数据都存储在同一个数据库块上，并且将HASH索引作为WHERE子句中的确切匹配，Oracle就可以通过执行一个HASH函数和I/O来访问数据-- 而通过使用一个二元高度为4的B树索引来访问数据，则需要在检索数据时使用4个I/O。如图2-5所示，其中的查询是一个等价查询，用于匹配HASH列和确切的值。Oracle可以快速使用该值，基于HASH函数确定行的物理存储位置。

HASH索引可能是访问数据库中数据的最快方法，但它也有自身的缺点。集群键上不同值的数目必须在创建HASH集群之前就要知道。需要在创建HASH集群的时候指定这个值。低估了集群键的不同值的数字可能会造成集群的冲突(两个集群的键值拥有相同的HASH值)。这种冲突是非常消耗资源的。冲突会造成用来存储额外行的缓冲溢出，然后造成额外的I/O。如果不同HASH值的数目已经被低估，您就必须在重建这个集群之后改变这个值。ALTER CLUSTER命令不能改变HASH键的数目。

HASH集群还可能浪费空间。如果无法确定需要多少空间来维护某个集群键上的所有行，就可能造成空间的浪费。如果不能为集群的未来增长分配好附加的空间，HASH集群可能就不是最好的选择。

如果应用程序经常在集群表上进行全表扫描，HASH集群可能也不是最好的选择。由于需要为未来的增长分配好集群的剩余空间量，全表扫描可能非常消耗资源。

在实现HASH集群之前一定要小心。您需要全面地观察应用程序，保证在实现这个选项之前已经了解关于表和数据的大量信息。通常，HASH对于一些包含有序值的静态数据非常有效。

技巧：

HASH索引在有限制条件(需要指定一个确定的值而不是一个值范围)的情况下非常有用。

• 聚族索引

在这里还是用字典来进行类比，一般来说汉语字典中有几种索引，如拼音、偏旁、笔画等。字典本身的组织也是排序的，我记得一般是按照拼音排序的。这里的拼音就是聚族索引。也就是说聚族索引的组织顺序和数据本身的组织顺序是一致的，这也解释了数据库中只能定义一个聚族索引的原因，因为数据本身只能按一种方式进行排序。
那聚族索引有什么特别的好处呢，这个好处就是在数据库中执行查找一批数据的语句会比较快，因为数据已经按照聚族索引排好序了，很少的io操作就可以将数据从库中取出。好比你在字典中查找发音从从a到c的汉字，只需要查到a的开始页和c的结束页，中间的所有页都符合查询要求，不用再一页一页地查找。

• 非聚族索引

非聚族索引就好比字典里的偏旁、笔画索引，其索引组织顺序和数据组织顺序不一致，因此非聚族索引可以创建多个。当查找一条数据时，非聚族索引和聚族索引的效率相差不大，但查找一批数据(n)时，非聚族索引需要的io可能是聚族索引的n倍，因为非聚族索引需要一条一条地进行查找。

（编辑：李大同）

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