Oracle数据库中的索引

建立索引的优点：
1、大大加快数据的检索速度;
2、创建唯一性索引,保证数据库表中每一行数据的唯一性;
3、加速表和表之间的连接;
4、在使用分组和排序子句进行数据检索时,可以显著减少查询中分组和排序的时间。

索引的种类

1、按照索引列值的唯一性，索引可分为唯一索引和非唯一索引；

非唯一索引：

create index 索引名 on 表名（列名） tablespace 表空间名；

唯一索引：

建立主键或者唯一约束时会自动在对应的列上建立唯一索引；

注：创建主键时，默认在主键上创建了唯一索引，因此不能再在主键上创建索引。

2、索引列的个数：单列索引和复合索引；

3、按照索引列的物理组织方式。

B树索引

create index 索引名 on 表名（列名） tablespace 表空间名;

位图索引

create bitmap index 索引名 on 表名（列名） tablespace 表空间名;

反向键索引

create index 索引名 on 表名（列名） reverse tablespace 表空间名;

函数索引

create index 索引名 on 表名（函数名(列名)） tablespace 表空间名;

聚集索引（也叫聚簇索引）
在聚集索引中,表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同.一个表只能包含一个聚集索引.如果某索引不是聚集索引,则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配.与非聚集索引相比,聚集索引通常提供更快的数据访问速度.

删除索引

drop index 索引名

重建索引

alter index 索引名 rebuild

索引的创建格式：

CREATE UNIQUE | 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>

UNIQUE | BITMAP：指定UNIQUE为唯一值索引，BITMAP为位图索引，省略为B-Tree索引。
<column_name> | 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”
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)
STORAGE：可进一步设置表空间的存储参数
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)
COMPUTE STATISTICS：创建新索引时收集统计信息
NOCOMPRESS | COMPRESS：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)
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
PARTITION | NOPARTITION：可以在分区表和未分区表上对创建的索引进行分区

使用USER_IND_COLUMNS查询某个TABLE中的相应字段索引建立情况

使用DBA_INDEXES/USER_INDEXES查询所有索引的具体设置情况。

Oracle中的索引类型

在Oracle中的索引可以分为：B树索引、位图索引、反向键索引、基于函数的索引、簇索引、全局索引、局部索引、HASH索引、降序索引等，下面逐一讲解：

B树索引

最常用的索引，各叶子节点中包括的数据有索引列的值和数据表中对应行的ROWID，简单的说，在B树索引中，是通过在索引中保存排过续的索引列值与相对应记录的ROWID来实现快速查询的目的。其逻辑结构如图：

可以保证无论用户要搜索哪个分支的叶子结点，都需要经过相同的索引层次，即都需要相同的I/O次数。

B树索引的创建示例：

create index ind_t on t1(id) ;

注1：索引的针对字段创建的，相同字段不能创建一个以上的索引；

注2：默认的索引是不唯一的，但是也可以加上unique，表示该索引的字段上没有重复值(定义unique约束时会自动创建)；

create unique index ind_t on t1(id) ;

注3：创建主键时，默认在主键上创建了B树索引，因此不能再在主键上创建索引。

位图索引

有些字段中使用B树索引的效率仍然不高，例如性别的字段中，只有“男、女”两个值，则即便使用了B树索引，在进行检索时也将返回接近一半的记录。

所以当字段的基数很低时，需要使用位图索引。(“低”的标准是取值数量 < 行数*1%)

位图索引的逻辑结构如上图所示：索引中不再记录rowid和键值，而是将每个值作为一列，用0和1表示该行是否等于该键值(0表示否;1表示是)。其中位图索引的行顺序与原表的行顺序一致，可以在查询数据的过程中对应计算出行的原始物理位置。

位图索引的创建示例：

create bitmap index ind_t on t1(type);

注：位图索引不可能是唯一索引，也不能进行键值压缩。

反向键索引

考虑这个情况：某一字段的值是1-1000顺序排列，建立B树索引后依旧递增，到后来该B数索引不断在后面增加分支，会形成如下如的不对称树：

反向键索引是一种特殊的B树索引，在存储构造中与B树索引完全相同，但是针对数值时，反向键索引会先反向每个键值的字节，然后对反向后的新数据进行索引。例如输入2008则转换为8002，这样当数值一次增加时，其反向键在大小中的分布仍然是比较平均的。

反向键索引的创建示例：

create index ind_t on t1(id) reverse;

注：键的反转由系统自行完成。对于用户是透明的。

基于函数的索引

有的时候，需要进行如下查询：select * from t1 where to_char(date,’yyyy’)>’2007’;

但是即便在date字段上建立了索引，还是不得不进行全表扫描。在这种情况下，可以使用基于函数的索引。其创建语法如下：

create index ind_t on t1(to_char(date,’yyyy’));

注：简单来说，基于函数的索引，就是将查询要用到的表达式作为索引项。

聚集索引（也叫聚簇索引）

”聚簇”表示把数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起。因为无法同时把数据行存放在两个不同的地方，所以一个表只能有一个聚簇索引。

聚簇索引的优点:可以把相关的数据保存在一起;数据访问更快;使用覆盖索引扫描的查询可以直接使用叶节点中的主键值。

聚簇索引的缺点：更新聚簇索引列的代价很高，因为会强制将每个被更新的行移动到新的位置；

全局索引和局部索引

这个索引貌似很复杂，其实很简单。总得来说一句话，就是无论怎么分区，都是为了方便管理。

具体索引和表的关系有三种：

1、局部分区索引：分区索引和分区表1对1

2、全局分区索引：分区索引和分区表N对N

3、全局非分区索引：非分区索引和分区表1对N

创建示例：

首先创建一个分区表

create table student

    (

     stuno number(5),

     sname vrvhar2(10),

     deptno number(5)

    )

    partition by hash (deptno)

    (

     partition part_01 tablespace A1,

     partition part_02 tablespace A2

    );

创建局部分区索引(1v1)

create index ind_t on student(stuno)

local(

 partition part_01 tablespace A1,

 partition part_02 tablespace A2

); --local后面可以不加

创建全局分区索引(NvN)：

create index ind_t on student(stuno)

   global partition by range(stuno)

   (

    partition p1 values less than(1000) tablespace A1,

    partition p2 values less than(maxvalue) tablespace A2

   ); --只可以进行range分区

创建全局非分区索引(1vN)

1	create index ind_t on student(stuno) GLOBAL;

HASH索引

使用HASH索引必须要使用HASH群集。建立一个群集或HASH群集的同时，也就定义了一个群集键。这个键告诉Oracle如何在群集上存储表。在存储数据时，所有与这个群集键相关的行都被存储在一个数据库块上。若数据都存储在同一个数据库块上，并且使用了HASH索引，Oracle就可以通过执行一个HASH函数和I/O来访问数据——而通过适用一个二元高度为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。
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。

降序索引(descending index)

这是基于函数索引的一种特殊类型。降序索引可以显著优化ORDER BY x, y, z DESC子句查询的。

域索引(domain index)

当我们创建为用户自定义数据类型(datatype)创建用户自定义索引类型(indextype)时就要使用域索引。

虚拟索引(virtual index)

这是为测试人员和开发人员准备的又一个工具。虚拟索引(不分配段空间)可以让你在不需要实际创建索引的情况下，测试新索引及其对查询计划的影响。对于GB级的表来说，构建索引非常耗费资源而且还要占用大量时间。

总结

虽然Oracle数据库的索引世界有点吓人，不过实际上你平常经常使用的索引就只有那么一些。而且，Oracle 的优化器都已经设计相当出色；总体而言，Oracle很擅长于让你的数据库运行地更有效率。虽然这并不意味着你不需要对自己的SQL进行调优。不过，如果你一直保持着最新的统计信息，并让Oracle为你整理出你所需要的最小数据集的话，它能够以极快的速度满足你的需要。