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一.索引介绍
1.1 索引的创建语法:
CREATE UNIUQE | BITMAP INDEX <schema>.<index_name>
ON <schema>.<table_name>
(<column_name> | <expression> ASC | DESC,
<column_name> | <expression> ASC | DESC,...)
TABLESPACE <tablespace_name>
STORAGE <storage_settings>
LOGGING | NOLOGGING
COMPUTE STATISTICS
NOCOMPRESS | COMPRESS<nn>
NOSORT | REVERSE
PARTITION | GLOBAL PARTITION<partition_setting>
相关说明
1) UNIQUE | BITMAP:指定UNIQUE为唯一值索引,BITMAP为位图索引,省略为B-Tree索引。
2)<column_name> | <expression> ASC | DESC:可以对多列进行联合索引,当为expression时即“基于函数的索引”
3)TABLESPACE:指定存放索引的表空间(索引和原表不在一个表空间时效率更高)
4)STORAGE:可进一步设置表空间的存储参数
5)LOGGING | NOLOGGING:是否对索引产生重做日志(对大表尽量使用NOLOGGING来减少占用空间并提高效率)
6)COMPUTE STATISTICS:创建新索引时收集统计信息
7)NOCOMPRESS | COMPRESS<nn>:是否使用“键压缩”(使用键压缩可以删除一个键列中出现的重复值)
8)NOSORT | REVERSE:NOSORT表示与表中相同的顺序创建索引,REVERSE表示相反顺序存储索引值
9)PARTITION | NOPARTITION:可以在分区表和未分区表上对创建的索引进行分区
1.2 索引特点:
第一,通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
第二,可以大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因。
第三,可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
第四,在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
第五,通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能。
1.3 索引不足:
第一,创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。
第二,索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,那么需要的空间就会更大。
第三,当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度。
1.4 应该建索引列的特点:
1)在经常需要搜索的列上,可以加快搜索的速度;
2)在作为主键的列上,强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构;
3)在经常用在连接的列上,这些列主要是一些外键,可以加快连接的速度;
4)在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引,因为索引已经排序,其指定的范围是连续的;
5)在经常需要排序的列上创建索引,因为索引已经排序,这样查询可以利用索引的排序,加快排序查询时间;
6)在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引,加快条件的判断速度。
1.5 不应该建索引列的特点:
第一,对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为,既然这些列很少使用到,因此有索引或者无索引,并不能提高查询速度。相反,由于增加了索引,反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。
第二,对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为,由于这些列的取值很少,例如人事表的性别列,在查询的结果中,结果集的数据行占了表中数据行的很大比例,即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引,并不能明显加快检索速度。
第三,对于那些定义为blob数据类型的列不应该增加索引。这是因为,这些列的数据量要么相当大,要么取值很少。
第四,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。这是因为,修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时,会提高检索性能,但是会降低修改性能。当减少索引时,会提高修改性能,降低检索性能。因此,当修改性能远远大于检索性能时,不应该创建索引。
1.6 限制索引
限制索引是一些没有经验的开发人员经常犯的错误之一。在SQL中有很多陷阱会使一些索引无法使用。下面讨论一些常见的问题:
1.6.1 使用不等于操作符(<>、!=)
下面的查询即使在cust_rating列有一个索引,查询语句仍然执行一次全表扫描。
select cust_Id,cust_name from customers where cust_rating <> 'aa';
把上面的语句改成如下的查询语句,这样,在采用基于规则的优化器而不是基于代价的优化器(更智能)时,将会使用索引。
select cust_Id,cust_name from customers where cust_rating < 'aa' or cust_rating > 'aa';
特别注意:通过把不等于操作符改成OR条件,就可以使用索引,以避免全表扫描。
1.6.2 使用IS NULL 或IS NOT NULL
使用IS NULL 或IS NOT NULL同样会限制索引的使用。因为NULL值并没有被定义。在SQL语句中使用NULL会有很多的麻烦。因此建议开发人员在建表时,把需要索引的列设成 NOT NULL。如果被索引的列在某些行中存在NULL值,就不会使用这个索引(除非索引是一个位图索引,关于位图索引在稍后在详细讨论)。
1.6.3 使用函数
如果不使用基于函数的索引,那么在SQL语句的WHERE子句中对存在索引的列使用函数时,会使优化器忽略掉这些索引。 下面的查询不会使用索引(只要它不是基于函数的索引)
select empno,ename,deptno from emp where trunc(hiredate)='01-MAY-81';
把上面的语句改成下面的语句,这样就可以通过索引进行查找。
select empno,ename,deptno from emp where hiredate<(to_date('01-MAY-81')+0.9999);
1.6.4 比较不匹配的数据类型
也是比较难于发现的性能问题之一。 注意下面查询的例子,account_number是一个VARCHAR2类型,在account_number字段上有索引。
下面的语句将执行全表扫描:
select bank_name,address,city,state,zip from banks where account_number = 990354;
Oracle可以自动把where子句变成to_number(account_number)=990354,这样就限制了索引的使用,改成下面的查询就可以使用索引:
select bank_name,address,city,state,zip from banks where account_number ='990354';
特别注意:不匹配的数据类型之间比较会让Oracle自动限制索引的使用,即便对这个查询执行Explain Plan也不能让您明白为什么做了一次“全表扫描”。
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(转自http://topic.csdn.net/u/20100112/22/fcf75541-09bd-4373-8d81-2ca833e0195f.html )
建立索引常用的规则如下:
1、表的主键、外键必须有索引;
2、数据量超过300的表应该有索引;
3、经常与其他表进行连接的表,在连接字段上应该建立索引;
4、经常出现在Where子句中的字段,特别是大表的字段,应该建立索引;
5、索引应该建在选择性高的字段上;
6、索引应该建在小字段上,对于大的文本字段甚至超长字段,不要建索引;
7、复合索引的建立需要进行仔细分析;尽量考虑用单字段索引代替:
A、正确选择复合索引中的主列字段,一般是选择性较好的字段;
B、复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中?单字段查询是否极少甚至没有?如果是,则可以建立复合索引;否则考虑单字段索引;
C、如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中,则分解为多个单字段索引;
D、如果复合索引所包含的字段超过3个,那么仔细考虑其必要性,考虑减少复合的字段;
E、如果既有单字段索引,又有这几个字段上的复合索引,一般可以删除复合索引;
8、频繁进行数据操作的表,不要建立太多的索引;
9、删除无用的索引,避免对执行计划造成负面影响;
以上是一些普遍的建立索引时的判断依据。一言以蔽之,索引的建立必须慎重,对每个索引的必要性都应该经过仔细分析,要有建立的依据。因为太多的索引与不充分、不正确的索引对性能都毫无益处:在表上建立的每个索引都会增加存储开销,索引对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销。另外,过多的复合索引,在有单字段索引的情况下,一般都是没有存在价值的;相反,还会降低数据增加删除时的性能,特别是对频繁更新的表来说,负面影响更大。