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set_index 两个索引 两种索引方式

作者:Ryan

oracle索引类型及扫描方式大整理

1.         存储类型

索引在各种关系型数据库系统中都是举足轻重的组成部分,其对于提高检索数据的速度起至关重要的作用。在Oracle中,索引基本分为以下几种:B*Tree索引,反向索引,降序索引,位图索引,函数索引,interMedia全文索引等。本文主要就前6种索引进行分析。

  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。

 

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,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

  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。

 

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

  可以通过alter system set,alter session set在系统级或线程级设置,也可以通过在init.ora添加实现。

  这里举一个基于函数的索引的例子:

SQL> create index test.ind_fun on test.testindex(upper(a));
  索引已创建。
SQL> insert into testindex values('a',2);
  已创建 1 行。
SQL> commit;
  提交完成。
SQL> select *  FROM test.testindex where upper(a)='A';
 A       B
 -- ----------
 a       2
 Execution Plan
 ----------------------------------------------------------
    0  SELECT STATEMENT Optimizer=HINT: RULE
    1    0   TABLE ACCESS (FULL) OF 'TESTINDEX'  (优化器选择了全表扫描)
 --------------------------------------------------------------------
 SQL> select *  FROM test.testindex where upper(a)='A';
 A       B
 -- ----------
 a       2
 Execution Plan
 ----------------------------------------------------------
    0  SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=1 Bytes=5)
    1    0   TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TESTINDEX' (Cost=2 Card=
     1 Bytes=5)
    2    1     INDEX (RANGE SCAN) OF 'IND_FUN' (NON-UNIQUE) (Cost=1 Car
       d=1)(使用了ind_fun索引)

 

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:

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。

    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。位图索引的格式如表26-1所示。

    表26-1  位图索引的格式
       行
值 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Male 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1
Female 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0
Null 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0

    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.         索引扫描方式

这里介绍CBO根据统计数值得知进行全Oracle索引扫描比进行全表扫描更有效时,才进行全Oracle索引扫描,而且此时查询出的数据都必须从索引中可以直接得到。

学习Oracle时,你可能会遇到Oracle索引扫描问题,这里将介绍Oracle索引扫描问题的解决方法,在这里拿出来和大家分享一下。根据索引的类型与where限制条件的不同,有4种类型的Oracle索引扫描:

 

  ◆索引唯一扫描(index unique scan)

 

  ◆索引范围扫描(index range scan)

 

  ◆索引全扫描(index full scan)

 

  ◆索引快速扫描(index fast full scan)

 

  (1) 索引唯一扫描(index unique scan)

 

  通过唯一索引查找一个数值经常返回单个ROWID。如果该唯一索引有多个列组成(即组合索引),则至少要有组合索引的引导列参与到该查询中,如创建一个索引:create index idx_test on emp(ename, deptno, loc)。则select ename from emp where ename = ‘JACK’ and deptno = ‘DEV’语句可以使用该索引。如果该语句只返回一行,则存取方法称为索引唯一扫描。而select ename from emp where deptno = ‘DEV’语句则不会使用该索引,因为where子句种没有引导列。如果存在UNIQUE 或PRIMARY KEY 约束(它保证了语句只存取单行)的话,Oracle经常实现唯一性扫描。

 

  使用唯一性约束的例子:

 

  (2) 索引范围扫描(index range scan)

 

  使用一个索引存取多行数据,同上面一样,如果索引是组合索引,如(1)所示,而且select ename from emp where ename = ‘JACK’ and deptno = ‘DEV’语句返回多行数据,虽然该语句还是使用该组合索引进行查询,可此时的存取方法称为索引范围扫描。在唯一索引上使用索引范围扫描的典型情况下是在谓词(where限制条件)中使用了范围操作符(如>、<、<>、>=、<=、between)

 

  使用索引范围扫描的例子:

 

  在非唯一索引上,谓词col = 5可能返回多行数据,所以在非唯一索引上都使用索引范围扫描。

 

  使用index rang scan的3种情况:

 

  (a) 在唯一索引列上使用了range操作符(> < <> >= <= between)

 

  (b) 在组合索引上,只使用部分列进行查询,导致查询出多行

 

  (c) 对非唯一索引列上进行的任何查询。

 

  (3) 索引全扫描(index full scan)

 

  与全表扫描对应,也有相应的全Oracle索引扫描。在某些情况下,可能进行全Oracle索引扫描而不是范围扫描,需要注意的是全Oracle索引扫描只在CBO模式下才有效。 CBO根据统计数值得知进行全Oracle索引扫描比进行全表扫描更有效时,才进行全Oracle索引扫描,而且此时查询出的数据都必须从索引中可以直接得到。

 

  全Oracle索引扫描的例子:

 

  (4) 索引快速扫描(index fast full scan)

 

  扫描索引中的所有的数据块,与 index full scan很类似,但是一个显著的区别就是它不对查询出的数据进行排序,即数据不是以排序顺序被返回。在这种存取方法中,可以使用多块读功能,也可以使用并行读入,以便获得最大吞吐量与缩短执行时间。

 

  索引快速扫描的例子:

 

 

index full scan和Index Fast Full Scan(全索引扫描和快速全索引扫描)

index full scan和index fast full scan是指同样的东西吗?答案是no。两者虽然从字面上看起来差不多,但是实现的机制完全不同。我们一起来看看两者的区别在哪里?
首先来看一下IFS,FFS能用在哪里:在一句sql中,如果我们想搜索的列都包含在索引里面的话,那么index full scan 和 index fast full scan 都可以被采用代替full table scan。比如以下语句:

SQL> CREATE TABLE TEST AS SELECT * FROM dba_objects WHERE 0=1;
   
   SQL> CREATE INDEX ind_test_id ON TEST(object_id);
   
   SQL> INSERT INTO TEST
   SELECT  *
   FROM dba_objects
   WHERE object_id IS NOT NULL AND object_id > 10000
   ORDER BY object_id DESC;
   
   17837 rows created.
   
   SQL> analyze table test compute statistics for table for all columns for all indexes;
   
   Table analyzed.
   SQL> set autotrace trace;
   
   SQL> select object_id from test;
   
   17837 rows selected.
   
   Execution Plan
   ----------------------------------------------------------
     0   SELECT STATEMENT ptimizer=CHOOSE (Cost=68 Card=17837 Bytes=71348)
     1  0  TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEST' (Cost=68 Card=17837 Bytes=71348)


  
  这时候Oracle会选择全表扫描,因为 object_id 列默认是可以为null的,来修改成 not null:

SQL>alter table test modify(object_id not null);
   
   SQL> select object_id from test;
   
   17837 rows selected.
   
   Execution Plan
   ----------------------------------------------------------
     0   SELECT STATEMENT ptimizer=CHOOSE (Cost=11 Card=17837 Bytes=71348)
     1  0  INDEX (FAST FULL SCAN) OF 'IND_TEST_ID' (NON-UNIQUE) (Cost=11 Card=17837 Bytes=71348)


  
  当然我们也可以使用index full scan:

SQL> select object_id from test;
   
   17837 rows selected.
   
   Execution Plan
   ----------------------------------------------------------
     0   SELECT STATEMENT ptimizer=CHOOSE (Cost=41 Card=17837 Bytes=71348)
     1  0  INDEX (FULL SCAN) OF 'IND_TEST_ID' (NON-UNIQUE) (Cost=101 Card=17837 Bytes=71348)


  
  我们看到了两者都可以在这种情况下使用,那么他们有什么区别呢?有个地方可以看出两者的区别,来看一下两者的输出结果,为了让大家看清楚一点,我们只取10行。

INDEX FAST FULL SCAN
   
   SQL> select object_id from test where rownum<11;
   
    OBJECT_ID
   ----------
      66266
      66267
      66268
      66269
      66270
      66271
      66272
      66273
      66274
      66275
   10 rows selected.
   
   
   INDEX FULL SCAN
   
   SQL> select object_id from test where rownum<11;
   
    OBJECT_ID
   ----------
      10616
      12177
      12178
      12179
      12301
      13495
      13536
      13539
      13923
      16503
   10 rows selected.


  
   可以看到两者的结果完全不一样,这是为什么呢?这是因为当进行index full scan的时候oracle定位到索引的root block,然后到branch block(如果有的话),再定位到第一个leaf block, 然后根据leaf block的双向链表顺序读取。它所读取的块都是有顺序的,也是经过排序的。
  
  而index fast full scan则不同,它是从段头开始,读取包含位图块,root block,所有的branch block, leaf block,读取的顺序完全有物理存储位置决定,并采取多块读,没次读取db_file_multiblock_read_count个块。

使用这两种索引扫描需要表的索引字段至少有一个是not null限制。

快速全索引扫描比普通索引扫描速度快是因为快速索引扫描能够多块读取,并且能并行处理。

普通快速索引扫描可以减少排序操作。

6)Index Join索引连接

我们都知道表与表之间可以连接,那么索引与索引之间呢?当然也可以。索引连接是一种索引之间的hash连接,当查找的字段都已经包括在索引中时,就不需要去访问表的内容,直接通过访问多个索引就能得到结果。Index join只能在CBO使用的情况下进行。

 

3.         索引散记

3.1优化器模式
   ORACLE的优化器共有3种:
   a.  RULE (基于规则)   b. COST (基于成本)  c. CHOOSE (选择性)
   为了使用基于成本的优化器(CBO, Cost-Based Optimizer) , 你必须定期更新统计信息,以保证数据库中的对象统计信息(object statistics)的准确性.
   如果数据库的优化器模式设置为选择性(CHOOSE),那么实际的优化器模式将和是否运行过analyze命令有关. 如果table已经被analyze过, 优化器模式将自动成为CBO , 反之,数据库将采用RULE形式的优化器。

3.2访问Table的方式
ORACLE 采用两种访问表中记录的方式:
a.  全表扫描 
      全表扫描就是顺序地访问表中每条记录. ORACLE采用一次读入多个数据块(database block)的方式优化全表扫描。
    
b.  索引扫描
   你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, ROWID包含了表中记录的物理位置信息.ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.

其中ORACLE对索引又有两种访问模式.
a)索引唯一扫描 ( INDEX UNIQUE SCAN)
大多数情况下, 优化器通过WHERE子句访问INDEX.
例如:
表LOADING有两个索引 : 建立在LOADING列上的唯一性索引LOADING_PK和建立在MANAGER列上的非唯一性索引IDX_MANAGER. 
SELECT loading  
FROM LOADING
WHERE LOADING = ‘ROSE HILL’;
   在内部 , 上述SQL将被分成两步执行, 首先 , LOADING_PK 索引将通过索引唯一扫描的方式被访问 , 获得相对应的ROWID, 通过ROWID访问表的方式执行下一步检索.
   如果被检索返回的列包括在INDEX列中,ORACLE将不执行第二步的处理(通过ROWID访问表). 因为检索数据保存在索引中, 单单访问索引就可以完全满足查询结果. 
   下面SQL只需要INDEX UNIQUE SCAN 操作.
       SELECT LOADING
       FROM  LOADING
WHERE LOADING = ‘ROSE HILL’;
 
  b)索引范围查询(INDEX RANGE SCAN)
     适用于两种情况:
1. 基于一个范围的检索
2. 基于非唯一性索引的检索
 例1:
      SELECT LOADING
      FROM  LOADING
WHERE LOADING LIKE ‘M%’;
 
WHERE子句条件包括一系列值, ORACLE将通过索引范围查询的方式查询LODGING_PK . 由于索引范围查询将返回一组值, 它的效率就要比索引唯一扫描
低一些.  
例2:
      SELECT LOADING
      FROM  LOADING
WHERE MANAGER = ‘BILL GATES’;
这个SQL的执行分两步, IDX_MANAGER的索引范围查询(得到所有符合条件记录的ROWID) 和下一步同过ROWID访问表得到LOADING列的值. 由于IDX_MANAGER是一个非唯一性的索引,数据库不能对它执行索引唯一扫描. 
 
  由于SQL返回LOADING列,而它并不存在于IDX_MANAGER索引中, 所以在索引范围查询后会执行一个通过ROWID访问表的操作. 
  WHERE子句中, 如果索引列所对应的值的第一个字符由通配符(WILDCARD)开始, 索引将不被采用.
SELECT LOADING
      FROM  LOADING
WHERE MANAGER LIKE ‘%HANMAN’;
在这种情况下,ORACLE将使用全表扫描.


3.3 SQL调优的本质就是调整执行计划。
在好多情况下,oracle自动选择的执行计划并不是最优的,这时需要我们人工去干预。(什么是执行计划?)


对SQL调优基本步骤:
a) 捕获SQL语句
b) 产生SQL语句的执行计划;
c) 验证统计信息(SQL语句涉及到的表格是否做过分析),表格信息(结果集的记录数,索引),字段上面数据分布特点
d) 通过手工收集到的信息,形成自己理想的执行计划。
e) 如果做过分析,则重新分析相关表格或者做柱状图分析。
f) 如果没有做过分析,则通过尝试不同的Hint,从而获得合适的执行计划。
g) 当我们正常无法调优到位时,可以打开10053事件打开优化器的跟踪,看看Oracle如何选择的.
alter session set events='10053 trace name context forever,level 2';

3.4 如何捕获SQL语句
捕获SQL语句的方法有如下几种:
1.SQL TRACE或10046跟踪某个模块。
2.PERFSTAT性能统计包,使用方法见附录二。
3.V$SQL,V$SESSION_WAIT,V$SQL_TEXT
3.5 如何查看执行计划
查看SQL语句的执行计划有以下几种:
1.Set autotrace on(set autotrace traceonly exp)
2.Explain plan for …..
@?/rdbms/admin/utlxpls.sql
3.V$SQL_PLAN视图

column operation format a16 
 column "Query Plan" format a60 
 column options format a15 
 column object_name  format a20 
 column id  format 99 

 select id,lpad(' ',2*(level-1))||operation||' '||options||' '||object_name||'



https://www.xamrdz.com/database/6qq1931069.html

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