oracle索引基本分类

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1、oracle索引基本分类法分类逻辑上：Singlecolumn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ReverKey反转型B树Bitmap位图索引索引结构：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

2、增；在分支块和根块中放的是索引的范围；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；树型结构：索引头开始ROWID，结束ROWID（先列出索引的最大范围）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；=====================================================================　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、

3、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

4、,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

5、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　　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

6、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（branchblock）和叶块（leafblock）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

7、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wherecolumn>20andcolumn<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（OracleParallelServ