概述

一文看懂Oracle数据库的三大索引类型

今天主要介绍Oracle数据库的三大索引类型，仅供参考。

一、B-Tree索引

三大特点：高度较低、存储列值、结构有序

1.1利用索引特性进行优化

外键上建立索引：不但可以提升查询效率，而且可以有效避免锁的竞争（外键所在表delete记录未提交，主键所在表会被锁住）。

统计类查询SQL：count(), avg(), sum(), max(), min()
排序操作：order by字段建立索引
去重操作：distinct
UNION/UNION ALL：union all不需要去重，不需要排序

1.2联合索引

应用场景一：SQL查询列很少，建立查询列的联合索引可以有效消除回表，但一般超过3个字段的联合索引都是不合适的.
应用场景二：在字段A返回记录多，在字段B返回记录多，在字段A,B同时查询返回记录少，比如执行下面的查询，结果c1,c2都很多，c3却很少。

 select count(1) c1 from t where A = 1;
 select count(1) c2 from t where B = 2;
 select count(1) c3 from t where A = 1 and B = 2;

联合索引的列谁在前？
普遍流行的观点：重复记录少的字段放在前面，重复记录多的放在后面，其实这样的结论并不准确。

 drop table t purge;
 create table t as select * from dba_objects;
 create index idx1_object_id on t(object_id,object_type);
 create index idx2_object_id on t(object_type,object_id);

 --等值查询：
 select * from t where object_id = 20 and object_type = 'TABLE';
 select /*+ index(t,idx1_object_id) */ * from t where object_id = 20 and object_type = 'TABLE';
 select /*+ index(t,idx2_object_id) */ * from t where object_id = 20 and object_type = 'TABLE';

结论：等值查询情况下，组合索引的列无论哪一列在前，性能都一样。

 --范围查询：
 select * from t where object_id >=20 and object_id < 2000 and object_type = 'TABLE';
 select /*+ index(t,idx1_object_id) */ * from t where object_id >=20 and object_id < 2000 and object_type = 'TABLE';
 select /*+ index(t,idx2_object_id) */ * from t where object_id >=20 and object_id < 2000 and object_type = 'TABLE';

结论：组合索引的列，等值查询列在前，范围查询列在后。但如果在实际生产环境要确定组合索引列谁在前，要综合考虑所有常用SQL使用索引情况，因为索引过多会影响入库性能。

1.3索引的危害

表上有过多索引主要会严重影响插入性能；

对delete操作，删除少量数据索引可以有效快速定位，提升删除效率，但是如果删除大量数据就会有负面影响；
对update操作类似delete，而且如果更新的是非索引列则无影响。

1.4索引的监控

 --监控
 alter index [index_name] monitoring usage;
 select * from v$object_usage;
 --取消监控： 
 alter index [index_name] nomonitoring usage;

根据对索引监控的结果，对长时间未使用的索引可以考虑将其删除。

1.5索引的常见执行计划

INDEX FULL SCAN：索引的全扫描，单块读，有序
INDEX RANGE SCAN：索引的范围扫描
INDEX FAST FULL SCAN：索引的快速全扫描，多块读，无序
INDEX FULL SCAN(MIN/MAX)：针对MAX(),MIN()函数的查询
INDEX SKIP SCAN：查询条件没有用到组合索引的第一列，而组合索引的第一列重复度较高时，可能用到

二、位图索引

应用场景：表的更新操作极少，重复度很高的列。

优势：count(*) 效率高

 create table t(
 name_id,
 gender not null,
 location not null,
 age_range not null,
 data
 )as select 
 rownum,
 decode(floor(dbms_random.value(0,2)),0,'M',1,'F') gender,
 ceil(dbms_random.value(0,50)) location,
 decode(floor(dbms_random.value(0,4)),0,'child',1,'young',2,'middle',3,'old') age_range,
 rpad('*',20,'*') data
 from dual connect by rownum <= 100000;

 create index idx_t on t(gender,location,age_range);
 create bitmap index gender_idx on t(gender);
 create bitmap index location_idx on t(location);
 create bitmap index age_range_idx on t(age_range);

 select * from t where gender = 'M' and location in (1,10,30) and age_range = 'child';
 select /*+ index(t,idx_t) */* from t where gender = 'M' and location in (1,10,30) and age_range = 'child';