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其它索引

时间：2015-04-21 01:46:23      阅读：137      评论：0      收藏：0      [点我收藏+]

标签：

位图索引：

  1. 统计条数奋勇夺冠： 
    SQL> drop table t purge;

Table dropped.

SQL> create table t as select * from dba_objects;

Table created.

SQL> insert into t select * from t;

2314432 rows created.

SQL> update t set object_id=rownum;

4628864 rows updated.

SQL> commit;


SQL> select count(*) from t;

  COUNT(*)
----------
   4628864
-------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation       | Name | Rows  | Cost (%CPU)| Time      |
-------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |      |    1 | 19312   (8)| 00:03:52 |
|   1 |  SORT AGGREGATE    |      |    1 |           |      |
|   2 |   TABLE ACCESS FULL| T      |   289M| 19312   (8)| 00:03:52 |
-------------------------------------------------------------------
Statistics
----------------------------------------------------------
      65727  consistent gets
      12258  physical reads
     

    SQL> create index idx_t_1 on t(object_id);

    Index created.

    SQL> alter table t modify object_id not null;

    Table altered.

    SQL> set autotrace on
    SQL> select count(*) from t;
    | Id  | Operation          | Name    | Rows    | Cost (%CPU)| Time    |
    -------------------------------------------------------------------------
    |   0 | SELECT STATEMENT      |     |     1 |  2998   (1)| 00:00:36 |
    |   1 |  SORT AGGREGATE       |     |     1 |         |        |
    |   2 |   INDEX FAST FULL SCAN| IDX_T_1 |  5518K|  2998   (1)| 00:00:36 |
    -------------------------------------------------------------------------
    Statistics
    ----------------------------------------------------------
          10865  consistent gets

    SQL> create bitmap index idx_map_t on t(status);

    Index created.

    SQL> select count(*) from t;

      COUNT(*)
    ----------
       4628864

    SQL> select count(*) from t;
    | Id  | Operation              | Name      | Rows  | Cost (%CPU)| Time      |
    -----------------------------------------------------------------------------------
    |   0 | SELECT STATEMENT          |       |    1 |  113   (0)| 00:00:02 |
    |   1 |  SORT AGGREGATE           |       |    1 |           |      |
    |   2 |   BITMAP CONVERSION COUNT     |       |  5518K|   113   (0)| 00:00:02 |
    |   3 |    BITMAP INDEX FAST FULL SCAN| IDX_MAP_T |      |           |      |
    Statistics
    ----------------------------------------------------------
        123  consistent gets

  2. 即席查询一骑绝尘：
    1. 人口普查中，我们会使用性别，年龄范围，出生地等多维的分析统计，这类多维查询可称为即席查询： 
      select * from t where col1=xxx and col2=xxx and col3=xxx and col4=xxx...
    2. 构造表t如下，有性别，年龄范围，出生地等字段： 
      create table t
(id, gender not null,location not null,age not null,data) as
select rownum,
    decode(ceil(dbms_random.value(0,2)),1,‘M‘,2,‘F‘) gender,
    ceil(dbms_random.value(1,50)) location,
    decode(ceil(dbms_random.value(0,3)),1,‘child‘,2,‘young‘,3,‘middle_age‘,4,‘old‘),
    rpad(‘*‘,20,‘*‘)
from dual
connect by rownum<=100000;

set autotrace traceonly
SQL> select * from t where gender=‘M‘ and location in (1,10,30) and age=‘child‘;

658 rows selected.
| Id  | Operation      | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
--------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT  |     |   671 | 31537 |   171   (1)| 00:00:03 |
|*  1 |  TABLE ACCESS FULL| T     |   671 | 31537 |   171   (1)| 00:00:03 |

   1 - filter("GENDER"=‘M‘ AND ("LOCATION"=1 OR "LOCATION"=10 OR
          "LOCATION"=30) AND "AGE"=‘child‘)
Statistics
----------------------------------------------------------
    652  consistent gets
      16290  bytes sent via SQL*Net to client

--列高度重复，建立联合索引；梁在书里说的走全表扫描的情况没有出现。oracle还是做了优化。
SQL> create index idx_union on t(gender,location,age);

Index created.

SQL> select * from t where gender=‘M‘ and location in (1,10,30) and age=‘child‘;

658 rows selected.


Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 306189815

------------------------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation             | Name     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT         |         |   671 | 31537 |     6   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  INLIST ITERATOR         |         |     |     |          |      |
|   2 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T     |   671 | 31537 |     6   (0)| 00:00:01 |
|*  3 |    INDEX RANGE SCAN         | IDX_UNION |     1 |     |     5   (0)| 00:00:01 |

Statistics
----------------------------------------------------------
    635  consistent gets
      36405  bytes sent via SQL*Net to client
--建位图索引
SQL> create bitmap index idx_gender on t(gender);
SQL> create bitmap index idx_age on t(age);
SQL> create bitmap index idx_loc on t(location);
SQL> select * from t where gender=‘M‘ and location in (1,10,30) and age=‘young‘;
657 rows selected.
| Id  | Operation             | Name     | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
------------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT         |         |   622 | 29234 |     6   (0)| 00:00:01 |
|   1 |  INLIST ITERATOR         |         |     |     |          |      |
|   2 |   TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T     |   622 | 29234 |     6   (0)| 00:00:01 |
|*  3 |    INDEX RANGE SCAN         | IDX_UNION |     1 |     |     5   (0)| 00:00:01 |
------------------------------------------------------------------------------------------

   3 - access("GENDER"=‘M‘ AND ("LOCATION"=1 OR "LOCATION"=10 OR "LOCATION"=30)
          AND "AGE"=‘young‘)
Statistics
----------------------------------------------------------
    637  consistent gets
      36355  bytes sent via SQL*Net to client
    3. bitmap索引的缺点：
      1. 当向建国bitmap索引的列插入值没有提交时，不允许修改或插入这个特定值的行。
      2. 对于id值绝对不能建立bitmap索引，对比如下 
        SQL> create bitmap index idx_btid on t(id);
SQL> set autotrace traceonly
SQL> select count(*) from t;
| Id  | Operation       | Name | Rows  | Cost (%CPU)| Time      |
-------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT   |      |    1 |  1675   (1)| 00:00:21 |
|   1 |  SORT AGGREGATE    |      |    1 |           |      |
|   2 |   TABLE ACCESS FULL| T      |  1081K|  1675   (1)| 00:00:21 |---走全表扫描：
Statistics
----------------------------------------------------------
       6140  consistent gets
       6051  physical reads
--强制走索引
SQL> select /*+index(t,idx_btid)*/ count(*) from t;
| Id  | Operation         | Name     | Rows  | Cost (%CPU)| Time     |
-----------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT     |        |      1 |  3563   (1)| 00:00:43 |
|   1 |  SORT AGGREGATE      |        |      1 |         |        |
|   2 |   BITMAP CONVERSION COUNT|        |  1081K|  3563   (1)| 00:00:43 |
|   3 |    BITMAP INDEX FULL SCAN| IDX_BTID |        |         |        |
-----------------------------------------------------------------------------
Statistics
----------------------------------------------------------
       3563  consistent gets
       3494  physical reads
    4. 原理：
      1. 将特定字段的所有的可能值都做成一个一个位图，每个位图以0和1存放值的分布。
      2. 举例：如性别这一字段，值为男和女。则分别有男和女两张位图，在所有的位图里，每一个位bit顺序对应这张表的特定记录（假定是rowid），男位图若为0011100，则表示这张表有7条记录，只有第3-5条记录的值为男，这些位可以直接找到rowid，而为0的位就找不到rowid。相对的，女：1100011。
      3. 如果这张表还有另外一个字段地区，分别有3个值A区，B区，C区，则就有A，B和C3张位图，假定他们的值为
        1. A：1000100；
        2. B：0100001；
        3. C：0011010；那么男和女的加入：
        4. 男：0011100；
        5. 女：1100011；
      4. 如果要找在A区的女人，则把上面的行1和行5做与运算，得新的位图：1000000表示第一条记录符合条件，那么通过位图，就直接得到相对应的rowid。
      5. 位图的压缩：位图的算法使得位图后面的所有0都可以省略，如A：1000100=A：10001。
      6. 位图的锁定：从5可以知道只有当有新的1加入时，位图才会发生改变，位图发生改变时它所指向的rowid会被全部锁定，不可以修改。因为这个原因，位图只适合做查询。
      7. 重复度低的位图索引为变得巨大：如果某列有100个不同的值，100万列，那么这个位图索引的大小大约是1亿位。若它有100万不同的值，100万列，那么大小大约是1万亿位/2=5千亿位，这是非常庞大的数字。这个就是位图索引的软肋。

函数索引：

    1. 列运算让索引失去作用: 比较如下 
      SQL> create table t as select * from dba_objects;
SQL> create index idx_id on t(object_id);
SQL> create index idx_name on t(object_name);
SQL> create index idx_crt on t(created);
--对列运用函数，列的索引失效
SQL> select * from t where upper(object_name)=‘T‘;
| Id  | Operation      | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
--------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT  |     |    12 |  2484 |   289   (1)| 00:00:04 |
|*  1 |  TABLE ACCESS FULL| T     |    12 |  2484 |   289   (1)| 00:00:04 |
--------------------------------------------------------------------------
Statistics
----------------------------------------------------------
       1036  consistent gets
--所以需要建立函数索引
SQL> create index idx_fx on t(upper(object_name));
SQL> select * from t where upper(object_name)=‘T‘;
| Id  | Operation            | Name   | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
--------------------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT        |         |     707 |     188K|     151   (0)| 00:00:02 |
|   1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T      |     707 |     188K|     151   (0)| 00:00:02 |
|*  2 |   INDEX RANGE SCAN        | IDX_FX |     283 |         |       3   (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------------------
Statistics
----------------------------------------------------------
      5  consistent gets
    2. 避免列运算的经典案例 
      select * from t where object_id-10<30;--完全没有比较的列运算
set autotrace traceonly
set linesize 1000
--------------------------------------------------------------------------
| Id  | Operation      | Name | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |
--------------------------------------------------------------------------
|   0 | SELECT STATEMENT  |     |    12 |  2484 |   289   (1)| 00:00:04 |
|*  1 |  TABLE ACCESS FULL| T     |    12 |  2484 |   289   (1)| 00:00:04 |
--------------------------------------------------------------------------
select * from t where object_name like ‘CLUS%‘;--用这个，不要用下面的：
select * from t where substr(object_name,1,4)=‘CLUS‘;
select * from t where created>=to_date(‘2010-10-02‘,‘YYYY-MM-DD‘) AND created<to_date(‘2010-10-03‘,‘YYYY-MM-DD‘)+1; --好的sql
select * from t where trunc(created)>=to_date(‘2010-10-02‘,‘YYYY-MM-DD‘) and trunc(created)<=to_date(‘2010-10-03‘,‘YYYY-MM-DD‘);
--注：created的值为：2011/12/7   22:18:33, trunc(created)为：2011/12/7

索引经典案例：

  1. count(* )查询多，加上索引加速。
  2. 少量返回，频繁操作的列，加上组合索引。
  3. Max/Min的列加索引。
  4. 分区索引，查询的sql应该加上分区条件，否则会遍历各个分区索引。
  5. 去掉没有必要的order by操作
  6. 对排序的列加索引
  7. 位图索引是否建立在经常修改的列?
  8. 去除没有必要的索引

其它索引

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原文地址：http://www.cnblogs.com/alexweng/p/4443108.html
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