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Oracle的索引简介(十分钟阅读)

今天继续试验十分钟可以干什么,选取了对Oracle索引的介绍,结果如下:
从google上寻找资料:1:15秒。
阅读概述部分:3:15秒。
Oracle的索引主要包含两类:BTree和位图索引。默认情况下大多使用Btree索引,该索引就是通常所见 唯一索引、聚簇索引等等,Btree用在OLTP,加快查询速度。位图索引是Oracle的比较引人注目的地方,其主要用在OLAP(联机数据分析)方面,也就是数据仓库方面用到,目的是在加快查询速度是,节省存储空间。通常情况下,索引都要耗费比较大的存储空间,位图采用了压缩技术实现磁盘空间缩减。Btree用在高基数(即列的数据相异度大),位图用在低基数列。位图索引的基本原理是在索引中使用位图而不是列值。通常在事实表和维表的键之间有很低的集的势(cardinality),使用位图索引,存储更为有效,与B*Tree索引比较起来,只需要更少的存储空间,这样每次读取可以读到更多的记录,而且与B*Tree索引相比,位图索引将比较,连接和聚集都变成了位算术运算,大大减少了运行时间,从而得到性能上的极大的提升。
在Oracle中如何合理的使用位图索引?以下的几个事项应该考虑。
* 如果要使用位图索引,初始化参数STAR_TRANSFORMATION_ENABLED应该设置为TRUE.
* 优化模式应该是CBO。对于数据仓库的环境中,总是应该考虑使用CBO(COST-BASEDOPTIMIZER)。
* 位图索引应该建立在每一个事实表的外键列上。(这只是一个一般的规则.)
此外,对于数据表中的cardinality如何客观的确定也是一个问题,一万条数据中只包含3个值的集和算是低的了,那么一亿条记录中包含3万条记录算不算低的呢?对于这样的情况,建议几行一下数据的模拟测试,一般来说,在数据仓库环境中,位图索引的性能要好于B*Tree索引。还要注意位图索引不是为OLTP数据库设计的,不应该在OLTP数据库中大量的使用它,尤其是对那些有更新操作的表 。
B*Tree索引 - 1分30秒
B*Tree索引是最常见的索引结构,默认建立的索引就是这种类型的索引。B*Tree索引在检索高基数数据列(高基数数据列是指该列有很多不同的值)时提供了最好的性能。当取出的行数占总行数比例较小时B-Tree索引比全表检索提供了更有效的方法。但当检查的范围超过表的10%时就不能提高取回数据的性能。B-Tree索引是基于二叉树的,由分支块(branch block)和叶块(leaf block)组成。在树结构中,位于最底层底块被称为叶块,包含每个被索引列的值和行所对应的rowid。在叶节点的上面是分支块,用来导航结构,包


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