16 基本索引.pptVIP

什么是Clustering Factor 呢？Clustering Factor是的含义是如果通过一个索引扫描一张表，需要访问的表的数据块的数量。Clustering Factor计算的方法如下： 1、扫描一个索引 2、比较某行的rowid和前一行的rowid，如果这两个rowid不属于同一个数据块，那么cluster factor增加1 3、整个索引扫描完毕后，就得到了该索引的cluster factor。 如果Clustering Factor接近于表存储的块数，说明这张表是按照索引字段的顺序存储的。如果Clustering Factor接近于行的数量，那说明这张表不是按索引字段顺序存储的。 在计算索引访问成本的时候，这个值十分有用。Clustering Factor乘以选择性参数（selectivity ）就是访问索引的开销。 如果这个统计数据不能真实反映出索引的真实情况，那么可能会造成优化器错误的选择执行计划。 另外如果某张表上的大多数访问是按照某个索引做索引扫描，那么将该表的数据按照索引字段的顺序重新组织，可以提高该表的访问性能。 这个段分配了一个extent，因此这里面显示的是8blocks，不是实际的占用块数。 因此这个表占用的blocks是1个。 聚集因子的数量和表的块数一致，因此表的数据排序和索引一致，因此在进行索引范围扫描的时候，对表的访问成本还是比较低的。 聚集因子主要影响的是索引范围扫描。 如果聚集因子很高，那么建议对表进行重新整理，降低聚集因子。 二元高度（binary height） 索引查找分为两个过程： 1、根据树进行定位、找出ROWID（索引查找） 2、根据ROWID找出表中的数据行（表数据查找） 进行索引查找的时候，首先从树根开始读数据，通过中间节点，最后定位到叶节点，整个过程只能进行单数据块的读取。 索引 表 二元高度是3，读取一行数据经过了四次数据块的读取，其中三次是索引，一次是表数据。 查找每个索引的二元高度，这个索引只占用了一个数据块，因此二元高度是0 二元高度主要随着表中索引列的非NULL值以及索引列中值的宽度而变化。 如果索引列上大量的行被删除，那么他的二元高度不会降低，重建索引会降低二元高度，如果一个索引中被删除的行接近20～25%，重建索引会减低二元高度。 二元高度对索引的性能影响不是很大，但是在可能的情况下，降低二元高度还是有必要的。 使用直方图 在分析表和索引时，直方图用于记录数据的分布。 通过获取该信息，基于成本的优化器就可以决定使用将返回少量行的索引，而避免使用基于限制条件返回许多行的索引。 直方图的使用不受索引的限制，我们可以在表的任何列上构建直方图（一般是在表的索引列上构建直方图）。 构建直方图最主要的原因就是：帮助优化器在表中数据严重倾斜时做出更好的规划。 如果一个表中的列上（通常是索引列）数据发生严重的倾斜，那么在这个列上建立直方图将非常的有意义。这样优化器就知道什么时候该使用索引、什么时候不该使用索引。 在hr用户下面的employees表的job_id列上建立了一个直方图。 这个直方图有10个存储桶。 行数 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 1000-1300 1301-1400 1401-1430 1430-1500 1430 1430 1430 1430 1430 1430 对整个列的100行数据进行均分成10个存储桶，每个桶中存储10个数据行。 然后写出每个桶中的数据范围。 我们发现1430这个数值对应的行号数非常多，大约73行，占到了73%。 因此当我们使用where id=1403的时候，优化器不会走索引。 默认情况下，oracle的直方图会产生75个存储桶，可以把存储桶的size限制在1～254之间。 快速全局索引扫描 在索引的快速全局扫描期间，Oracle读取B树索引上的所有树叶块，这个索引可以按照顺序读取，这样可以一次读取多个块，初始化文件中的DB_FILE_MULTIBLOCK_READ_COUN T可以控制同时被读取的块数。 相对全表扫描，快速全局索引扫描通常需要较少的物理IO。 如果表查询的所有列都被包含在索引中，而索引的前置列并不在where条件中，就可以使用快速全局索引扫描。 select empno,ename,deptno from emp where deptno=30; empno,ename,deptno上有一个组合索引。 作为一个选择，针对上面的情况，Oracle可能采取跳跃式索引扫描。 跳跃式索引扫描 组合索引、where条件中没有出现前置列（通常是组合索引的第二列）。 相对全索引扫描，跳跃式索引扫描读取的数据块更少、速度更快。 读取的块数明显减少