Oracle索引之索引组织表（IOT）

IOT是使用使用方式与其他表一样，但是内部以B*tree索引的格式存储的表。IOT具有如下优势：
       1. 可以避免重复 存储表与索引。
       2. 逐渐查找很快，因为所需的数据就存储在索引的叶子块上。
       3. 有聚簇效应，因为有连续键值的记录都是存储在一起的。这样可以提高范围的扫描效率，在某些需求下还可提高的外键的检索效率。

IOT 表是由一个基于表的主键构建的B*tree索引来组织的表。主键和其他的列都存储在B*tree索引的叶子块中。但将所有的列都存储在叶子块中可能会导致索引结构的性能下降，因为我们只能在每个叶子块中存储少量的记录。因此我们需要更多的叶子块，从而导致范围扫描的性能下降，甚至有可能提高索引的深度。为了避免性能下降，可以通过INCLUDING子句来指定只有部分列可以保存在叶子块中。表定义中INCLUDING未指定的列将会被存储到一个溢出段（overflow segment）中。
如果以常规的B*tree索引来查询，结构图如下（很丑，word里面画的）： 



如果是用包含溢出块的索引组织表。扫描结构图如下：



明天将结合实际环境比较二者的性能差异。

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配置溢出段

对于IOT来说,包含溢出段并不是必要的,但是这样做几乎总是值得的.,除非表上非主键列的数量的非常少.举例来说:
sys_staff表(公司项目的一个表,只包含了部分字段,没写全)
 CREATE TABLE sys_staff (
     staffid NUMBER NOT NULL,
     tenantid  NUMBER NOT NULL,
     staffname VARCHAR2(20) NOT NULL,
     age number NOT NULL,
     address VARCHAR(100) ,
      ..........
 PRIMARY KEY (staffid ,tenantid  )
)
ORGANIZATION INDEX INCLUDING  age OVERFLOW;
注意： INCLUDING age ：表示age列（含）之前的所有列都存在在索引块中，age列之后的所有列都存储在溢出段中（关键字：OVERFLOW）。

下面来看看包含溢出段的IOT表结构：


在来看看不包含溢出段的IOT表结构


性能比较如下：下列横轴为表组织方式，纵轴为逻辑IO数量

                 sys_staff表查询图-1   IOT表与堆表的索引检索性能比较 

                sys_staff表查询图-2  IOT表与堆表的全表扫描性能比较

最后，给出选择最后的索引策略：
1. Oracle默认的索引类型（B*tree索引）适合提升大量查询的性能。B*tree索引可以优化青雀查找与范围查询，有时候还可以在不访问基础表的情况下处理查询。
2. 使用散列簇，可以用来提升精确查找的访问性能，但是无法提高范围查询的性能。要合理的配置参数HASHKEYS与SIZE。理论公式如下（由于时间关系，这点没有实践，但还是相信理论的指导性与权威吧  哈哈）。理论公式如下：
     HASHKEYS = number_of_distinct_hash_keys_values
     SIZE = ( total_rows/HASHKEYS ) * average_row_length * 1.1
3. 在同时查询多个具有较低基数（很少有不同值，如性别，类别字段等）的列时，位图索引的优化效果会非常显著。
下一节，全面总结索引以及索引优化策略并配上实践结果。不早了，睡觉了。
======================== 2013-05-28 23:43 ===========================