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oracle 數(shù)據(jù)庫索引完整解析

相關(guān)軟件相關(guān)文章發(fā)表評論 來源:西西整理時間:2012/10/11 8:40:01字體大。A-A+

作者:佚名點擊:156次評論:0次標簽: oracle

  • 類型:數(shù)據(jù)庫類大。42.1M語言:中文 評分:4.2
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在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中,索引是一種與表有關(guān)的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu),它可以使對應(yīng)于表的SQL語句執(zhí)行得更快。索引的作用相當于圖書的目錄,可以根據(jù)目錄中的頁碼快速找到所需的內(nèi)容。 

對于數(shù)據(jù)庫來說,索引是一個必選項,但對于現(xiàn)在的各種大型數(shù)據(jù)庫來說,索引可以大大提高數(shù)據(jù)庫的性能,以至于它變成了數(shù)據(jù)庫不可缺少的一部分。

索引分類:

邏輯分類

single column or concatenated     對一列或多列建所引

unique or nonunique    唯一的和非唯一的所引,也就是對某一列或幾列的鍵值(key)是否是唯一的。

Function-based    基于某些函數(shù)索引,當執(zhí)行某些函數(shù)時需要對其進行計算,可以將某些函數(shù)的計算結(jié)果事先保存并加以索引,提高效率。 

Doman    索引數(shù)據(jù)庫以外的數(shù)據(jù),使用相對較少

物理分類

B-Tree :normal or reverse key   B-Tree索引也是我們傳統(tǒng)上常見所理解的索引,它又可以分為正常所引和倒序索引。

Bitmap  : 位圖所引,后面會細講

B-Tree 索引                                                                                 

  B-Tree index 也是我們傳統(tǒng)上常見所理解的索引。B-tree (balance tree)即平衡樹,左右兩個分支相對平衡。

B-Tree index

Root為根節(jié)點,branch 為分支節(jié)點,leaf 到最下面一層稱為葉子節(jié)點。每個節(jié)點表示一層,當查找某一數(shù)據(jù)時先讀根節(jié)點,再讀支節(jié)點,最后找到葉子節(jié)點。葉子節(jié)點會存放index entry (索引入口),每個索引入口對應(yīng)一條記錄。

Index entry 的組成部分:

Indexentry entry  header    存放一些控制信息。

Key column length     某一key的長度

Key column value      某一個key 的值

ROWID    指針,具體指向于某一個數(shù)據(jù)

創(chuàng)建索引:

用戶登錄:
SQL> conn as1/as1
Connected.

創(chuàng)建表:
SQL> create table dex (id int,sex char(1),name char(10));
Table created.

向表中插入1000條數(shù)據(jù)
SQL> begin
  2  for i in 1..1000
  3  loop
  4  insert into dex values(i,'M','chongshi');
  5  end loop;
  6  commit;
  7  end;
  8  /

PL/SQL procedure successfully completed.

查看表記錄
SQL> select * from dex;
        ID SE NAME
---------- -- --------------------
       ... . .....

       991 M  chongshi
       992 M  chongshi
       993 M  chongshi
       994 M  chongshi
       995 M  chongshi
       996 M  chongshi
       997 M  chongshi
       998 M  chongshi
       999 M  chongshi
      1000 M  chongshi

1000 rows selected.

創(chuàng)建索引:
SQL> create index dex_idx1 on dex(id);
Index created.
注:對表的第一列(id)創(chuàng)建索引。

查看創(chuàng)建的表與索引
SQL> select object_name,object_type from user_objects;

OBJECT_NAME                  OBJECT_TYPE
--------------------------------------------------------------------------------
DEX                           TABLE
DEX_IDX1                      INDEX

  索引分離于表,作為一個單獨的個體存在,除了可以根據(jù)單個字段創(chuàng)建索引,也可以根據(jù)多列創(chuàng)建索引。Oracle要求創(chuàng)建索引最多不可超過32列。

SQL> create index dex_index2 on dex(sex,name);
Index created.

SQL>  select object_name,object_type from user_objects;

OBJECT_NAME                           OBJECT_TYPE
--------------------------------------------------------------------------------
DEX                                       TABLE
DEX_IDX1                                 INDEX
DEX_INDEX2                               INDEX

這里需要理解:

  編寫一本書,只有章節(jié)頁面定好之后再設(shè)置目錄;數(shù)據(jù)庫索引也是一樣,只有先插入好數(shù)據(jù),再建立索引。那么我們后續(xù)對數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容進行插入、刪除,索引也需要隨之變化。但索引的修改是由oracle自動完成的。

上面這張圖能更加清晰的描述索引的結(jié)構(gòu)。

跟節(jié)點記錄0至50條數(shù)據(jù)的位置,分支節(jié)點進行拆分記錄0至10.......42至50,葉子節(jié)點記錄每第數(shù)據(jù)的長度和值,并由指針指向具體的數(shù)據(jù)。

最后一層的葉子節(jié)是雙向鏈接,它們是被有序的鏈接起來,這樣才能快速鎖定一個數(shù)據(jù)范圍。

如:

SQL> select * from dex where id>23 and id<32;

        ID SE NAME
---------- -- --------------------
        24 M  chongshi
        25 M  chongshi
        26 M  chongshi
        27 M  chongshi
        28 M  chongshi
        29 M  chongshi
        30 M  chongshi
        31 M  chongshi

8 rows selected.

  如上面查找的列子,通過索引的方式先找到第23條數(shù)據(jù),再找到第32條數(shù)據(jù),這樣就能快速的鎖定一個查找的范圍,如果每條數(shù)據(jù)都要從根節(jié)點開始查找的話,那么效率就會非常低下。

位圖索引                                                                        

  位圖索引主要針對大量相同值的列而創(chuàng)建。拿全國居民登錄一第表來說,假設(shè)有四個字段:姓名、性別、年齡、和身份證號,年齡和性別兩個字段會產(chǎn)生許多相同的值,性別只有男女兩種值,年齡,1到120(假設(shè)最大年齡120歲)個值。那么不管一張表有幾億條記錄,但根據(jù)性別字段來區(qū)分的話,只有兩種取值(男、女)。那么位圖索引就是根據(jù)字段的這個特性所建立的一種索引。

Bitmap Index

  從上圖,我們可以看出,一個葉子節(jié)點(用不同顏色標識)代表一個key , start rowid 和 end rowid規(guī)定這種類型的檢索范圍,一個葉子節(jié)點標記一個唯一的bitmap值。因為一個數(shù)值類型對應(yīng)一個節(jié)點,當時行查詢時,位圖索引通過不同位圖取值直接的位運算(與或),來獲取到結(jié)果集合向量(計算出的結(jié)果)。

 

舉例講解:

假設(shè)存在數(shù)據(jù)表T,有兩個數(shù)據(jù)列A和B,取值如下,我們看到A和B列中存在相同的數(shù)據(jù)。

對兩個數(shù)據(jù)列A、B分別建立位圖索引:idx_t_bita和idx_t_bitb。兩個索引對應(yīng)的存儲邏輯結(jié)構(gòu)如下:

Idx_t_bita索引結(jié)構(gòu),對應(yīng)的是葉子節(jié)點:

Idx_t_bitb索引結(jié)構(gòu),對應(yīng)的是葉子節(jié)點:

對查詢“select * from t where b=1 and (a=’L’ or a=’M’)”

分析:位圖索引使用方面,和B*索引有很大的不同。B*索引的使用,通常是從根節(jié)點開始,經(jīng)過不斷的分支節(jié)點比較到最近的符合條件葉子節(jié)點。通過葉子節(jié)點上的不斷Scan操作,“掃描”出結(jié)果集合rowid。

而位圖索引的工作方式截然不同。通過不同位圖取值直接的位運算(與或),來獲取到結(jié)果集合向量(計算出的結(jié)果)。

針對實例SQL,可以拆分成如下的操作:

1、a=’L’ or a=’M’

a=L:向量:1010

a=M:向量:0001

or操作的結(jié)果,就是兩個向量的或操作:結(jié)果為1011。

2、結(jié)合b=1的向量

中間結(jié)果向量:1011

B=1:向量:1001

and操作的結(jié)果,1001。翻譯過來就是第一和第四行是查詢結(jié)果。

3、獲取到結(jié)果rowid

目前知道了起始rowid和終止rowid,以及第一行和第四行為操作結(jié)果?梢酝ㄟ^試算的方法獲取到結(jié)果集合rowid。

位圖索引的特點

1.Bitmap索引的存儲空間節(jié)省 

2.Bitmap索引創(chuàng)建的速度快

3.Bitmap索引允許鍵值為空 

4.Bitmap索引對表記錄的高效訪問

創(chuàng)建位圖索引:

查看表記錄
SQL> select * from dex;
...................
        ID SEX NAME
---------- -- --------------------
       991 M  chongshi
       992 M  chongshi
       993 G  chongshi
       994 G  chongshi
       995 G  chongshi
       996 M  chongshi
       997 G  chongshi
       998 G  chongshi
       999 G  chongshi
      1000 M  chongshi

1000 rows selected.

對于上面表來說sex(性別)只有兩種值,最適合用來創(chuàng)建位圖所引
創(chuàng)建索引:
SQL> create bitmap index my_bit_idx on dex(sex);

Index created.

查看創(chuàng)建的所引
SQL>  select object_name,object_type from user_objects;

OBJECT_NAME                           OBJECT_TYPE
--------------------------------------------------------------------------------
MY_BIT_IDX                               INDEX

創(chuàng)建索引的一些規(guī)則                                                   

1、權(quán)衡索引個數(shù)與DML之間關(guān)系,DML也就是插入、刪除數(shù)據(jù)操作。

這里需要權(quán)衡一個問題,建立索引的目的是為了提高查詢效率的,但建立的索引過多,會影響插入、刪除數(shù)據(jù)的速度,因為我們修改的表數(shù)據(jù),索引也要跟著修改。這里需要權(quán)衡我們的操作是查詢多還是修改多。

2、把索引與對應(yīng)的表放在不同的表空間。

     當讀取一個表時表與索引是同時進行的。如果表與索引和在一個表空間里就會產(chǎn)生資源競爭,放在兩個表這空就可并行執(zhí)行。

3、最好使用一樣大小是塊。

     Oracle默認五塊,讀一次I/O,如果你定義6個塊或10個塊都需要讀取兩次I/O。最好是5的整數(shù)倍更能提高效率。

4、如果一個表很大,建立索引的時間很長,因為建立索引也會產(chǎn)生大量的redo信息,所以在創(chuàng)建索引時可以設(shè)置不產(chǎn)生或少產(chǎn)生redo信息。只要表數(shù)據(jù)存在,索引失敗了大不了再建,所以可以不需要產(chǎn)生redo信息。

索引常見操作                                                            

改變索引

SQL> alter index employees_last _name_idx storage(next 400K maxextents 100);

索引創(chuàng)建后,感覺不合理,也可以對其參數(shù)進行修改。詳情查看相關(guān)文檔

調(diào)整索引的空間:

新增加空間
SQL> alter index orders_region_id_idx allocate extent (size 200K datafile '/disk6/index01.dbf');

釋放空間
SQL> alter index oraers_id_idx deallocate unused;

索引在使用的過程中可能會出現(xiàn)空間不足或空間浪費的情況,這個時候需要新增或釋放空間。上面兩條命令完成新增與釋放操作。關(guān)于空間的新增oracle可以自動幫助,如果了解數(shù)據(jù)庫的情況下手動增加可以提高性能。

重新創(chuàng)建索引

所引是由oracle自動完成,當我們對數(shù)據(jù)庫頻繁的操作時,索引也會跟著進行修改,當我們在數(shù)據(jù)庫中刪除一條記錄時,對應(yīng)的索引中并沒有把相應(yīng)的索引只是做一個刪除標記,但它依然占據(jù)著空間。除非一個塊中所有的標記全被刪除的時,整個塊的空間才會被釋放。這樣時間久了,索引的性能就會下降。這個時候可以重新建立一個干凈的索引來提高效率。

SQL> alter index orders_region_id_idx rebuild tablespace index02;

通過上面的命令就可以重現(xiàn)建立一個索引,oracle重建立索引的過程:

1、鎖表,鎖表之后其他人就不能對表做任何操作。

2、創(chuàng)建新的(干凈的)臨時索引。

3、把老的索引刪除掉

4、把新的索引重新命名為老索引的名字

5、對表進行解鎖。

移動所引

其實,我們移動索引到其它表空間也同樣使用上面的命令,在指定表空間時指定不同的表空間。新的索引創(chuàng)建在別位置,把老的干掉,就相當于移動了。

SQL> alter index orders_region_id_idx rebuild tablespace index03;

在線重新創(chuàng)建索引

上面介紹,在創(chuàng)建索引的時候,表是被鎖定,不能被使用。對于一個大表,重新創(chuàng)建索引所需要的時間較長,為了滿足用戶對表操作的需求,就產(chǎn)生的這種在線重新創(chuàng)建索引。

SQL> alter index orders_id_idx  rebuild  online;

創(chuàng)建過程:

1、鎖住表

2、創(chuàng)建立臨時的和空的索引和IOT表用來存在on-going DML。普通表存放的鍵值,IOT所引表直接存放的表中數(shù)據(jù);on-gong DML也就是用戶所做的一些增刪改的操作。

3、對表進行解鎖

4、從老的索引創(chuàng)建一個新的索引。

5、IOT表里存放的是on-going DML信息,IOT表的內(nèi)容與新創(chuàng)建的索引合并。

6、鎖住表

7、再次將IOT表的內(nèi)容更新到新索引中,把老的索引干掉。

8、把新的索引重新命名為老索引的名字

9、對表進行解鎖

整合索引碎片

如上圖,在很多索引中有剩余的空間,可以通過一個命令把剩余空間整合到一起! 

SQL> alter index orders_id_idx  coalesce;

刪除索引

SQL> drop  index  hr.departments_name_idx;

分析索引                                                                                  

  

  檢查所引的有效果,前面介紹,索引用的時間久了會產(chǎn)生大量的碎片、垃圾信息與浪費的剩余空間了。可以通過重新創(chuàng)建索引來提高所引的性能。

可以通過一條命令來完成分析索引,分析的結(jié)果會存放在在index_stats表中。

查看存放分析數(shù)據(jù)的表:
SQL> select count(*) from index_stats;

  COUNT(*)
----------
         0
執(zhí)行分析索引命令:
SQL> analyze index my_bit_idx validate structure;

Index analyzed.

再次查看 index_stats 已經(jīng)有了一條數(shù)據(jù)
SQL> select count(*) from index_stats;

  COUNT(*)
----------
         1

把數(shù)據(jù)查詢出來:
SQL> select height,name,lf_rows,lf_blks,del_lf_rows from index_stats;

    HEIGHT   NAME              LF_ROWS   LF_BLKS   DEL_LF_ROWS
---------- ---------------------------------------------------------------------- ---------- -----------
         2   MY_BIT_IDX            1000          3            100 

分析數(shù)據(jù)分析

(HEIGHT)這個所引高度是2 ,(NAME)索引名為MY_BIT_IDX  ,(LF_ROWS)所引表有1000行數(shù)據(jù),(LF_BLKS)占用3個塊,(DEL_LF_ROWS)刪除100條記錄。

  這里也驗證了前面所說的一個問題,刪除的100條數(shù)據(jù)只是標記為刪除,因為總的數(shù)據(jù)條數(shù)依然為1000條,占用3個塊,那么每個塊大于333條記錄,只有刪除的數(shù)據(jù)大于333條記錄,這時一個塊被清空,總的數(shù)據(jù)條數(shù)才會減少。

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    第 1 樓 湖南湘潭聯(lián)通 網(wǎng)友 客人 發(fā)表于: 2012/11/18 23:21:58
    就是有點錯別字 不過不影響閱讀 感謝樓主

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