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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