学习《Oracle 9i10g编程艺术》的笔记 (十三) 索引
1.概述
索引是应用设计和开发的一个重要方面。如果有太多的索引，DML 的性能就会受到影响。如果索引太
少，又会影响查询（包括插入、更新和删除）的性能。要找到一个合适的平衡点，这对于应用的性能至关
重要。
我常常发现，人们在应用开发中总是事后才想起索引。我坚持认为这是一种错误的做法。如果你知
道数据将如何使用，从一开始就应该能提出应用中要使用怎样的索引，即具有一组代表性的索引。不过，
一般的做法却往往是随应用“放任自流“，过后才发现哪里需要索引，这种情况实在太多了。这说明，你
没有花时间来了解数据将如何使用以及最终要处理多少行。经过一段时间后，随着数据量的增长，你会不
停地向系统增加索引（也就是说，你所执行的是一种反应式调优）。你就有一些冗余而且从不使用的索引，
这不仅会浪费空间，还会浪费计算资源。磨刀不误砍柴工，如果刚开始的时候花几个小时好好地考虑何时
为数据加索引，以及如何加索引，这肯定能在以后的”调优“中节省更多的时间（注意，我所说的是”肯
定能“节省更多时间，而不只是”可能“节省更多时间）。
2.B*树索引
B*树索引就是我所说的“传统“索引，这是数据库中最常用的一类索引结构。其实现与二叉查找树很
相似。其目标是尽可能减少Oracle 查找数据所花费的时间。不严格地说，如果在一个数字列上有一个索引，
那么从概念上讲这个结构可能如图11.-1 所示。
例如，如果想在索引中找到值42，要从树顶开始，找到左分支。我们要检查这个块，并
发现需要找到范围在“42..50“的块。这个块将是叶子块，其中会指示包含数42 的行。有意思的是，索引
的叶子节点实际上构成了一个双向链表。一旦发现要从叶子节点中的哪里”开始“（也就是说，一旦发现第
一个值），执行值的有序扫描（也称为索引区间扫描（index range scan））就会很容易。我们不用再在索
引结构中导航；而只需根据需要通过叶子节点向前或向后扫描就可以了。所以要满足诸如以下的谓词条件
将相当简单：
where x between 20 and 30
Oracle 发现第一个最小键值大于或等于20 的索引叶子块，然后水平地遍历叶子节点链表，直到最后
命中一个大于30 的值。
B*树索引中不存在非惟一（nonunique）条目。在一个非惟一索引中，Oracle 会把rowid 作为一个额
外的列（有一个长度字节）追加到键上，使得键惟一。例如，如果有一个CREATE INDEX
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