在OLTP系统使用索引组织表IOT

本文详细解释了索引组织表IOT的工作原理,包括如何通过组织索引来提高查询性能,并展示了创建IOT表的具体语法,以及如何通过相关视图来管理IOT表。此外,文章还强调了定期重建IOT表的重要性以维持高性能。
索引组织表IOT
原理:所有列都存储在索引段。不再使用物理rowid,而是使用逻辑rowid。
适用场景:列数较少,复合主键,访问主键为主。

创建:
create table cities
(
  city_id number(6) not null
  ,country_id number(6) not null
  ,city varchar2(25)
  ,country varchar2(25)
  ,constraint cities_pk primary key(city_id,country_id)
)
organization index
tablespace sh
pctthreshold 40
including country_id
overflow tablespace overflow_s;

上例中,
organization index 表示创建的是索引组织表;
pctthreshold 40 表示行的长度占索引块大小超过40%将放入溢出段,溢出段在表空间overflow_s。

查询相关视图

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  1. column table_name format a15
  2. column index_name format a15
    column index_type format a15
    column pct_threshold format 99.99
    column include_column format a35
    select i.table_name,i.index_name,i.index_type,i.pct_threshold,
     nvl(column_name,'NONE') include_column
    from user_indexes i left join user_tab_columns c
    on (i.table_name = c.table_name)
    and (i.include_column = c.column_id)
    where index_type like '%IOT%';


TABLE_NAME      INDEX_NAME      INDEX_TYPE      PCT_THRESHOLD
--------------- --------------- --------------- -------------
INCLUDE_COLUMN
-----------------------------------
CITIES          CITIES_PK       IOT - TOP               40.00
COUNTRY_ID


索引组织表也需要重建以保持访问性能。

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<think>好的,我现在需要回答用户的问题:“Oracle索引使用什么数据结构”。首先,我要回顾之前用户和助手之间的对话历史,看看有没有相关的信息已经提到过。 在之前的对话中,用户询问了Oracle和MySQL索引的区别,助手详细列出了六个方面的对比,其中包括索引类型和存储结构。特别是第一部分提到Oracle支持位图索引、函数索引、反向键索引和域索引,而存储结构部分提到了索引组织表IOT)和堆组织。这些信息可能对回答当前问题有帮助。 用户现在的问题更具体,直接询问Oracle索引使用的数据结构。需要明确的是,Oracle的不同类型索引可能使用不同的数据结构。例如,B树索引是常见的,而位图索引则使用位图结构。此外,可能还有其他的数据结构用于特定类型的索引,比如反向键索引或者函数索引。 首先,我需要确认Oracle主要支持的索引类型及其对应的数据结构。根据之前的回答,Oracle有B树索引、位图索引、反向键索引、函数索引等。每种索引的数据结构可能不同: 1. **B树索引**:这是最常见的索引类型,通常使用B树或B+树结构。需要确认Oracle使用的是B树还是B+树。根据已有的知识,Oracle的B树索引实际上是B+树,因为叶节点之间会有指针连接,便于范围查询。 2. **位图索引**:使用位图数据结构,每个键值对应一个位图,示哪些行包含该键值。适用于低基数列,比如性别、状态等。 3. **反向键索引**:这种索引的结构可能仍然是B树,但键值会被反向存储,例如将“1234”存为“4321”,以减少插入时的热点争用。 4. **函数索引**:这类索引的结构可能和普通B树索引类似,但键值是函数处理后的结果,比如UPPER(name)。 5. **域索引**:用于自定义数据类型,可能使用不同的数据结构,如R树用于空间数据,或者XML索引使用的特定结构。 接下来,需要验证这些信息是否正确。例如,是否Oracle的B树索引确实是B+树结构?查阅资料确认,Oracle的B树索引叶节点确实包含所有键值和对应的ROWID,并且叶节点之间有双向链连接,方便范围扫描,这符合B+树的特征。 另外,位图索引的结构是位图,每个位代一个行是否存在该键值。反向键索引的结构可能与普通B树类似,但键值被反转存储,以减少顺序插入时的竞争。 还需要考虑其他类型的索引,比如索引组织表IOT),其数据存储本身就是按照主键排序的B树结构,因此数据行直接存储在索引的叶节点中,这也是一种B+树的应用。 在回答时,应该分点列出不同索引类型及其数据结构,并给出简要说明和示例,这样用户更容易理解。同时,可能需要对比其他数据库(如MySQL)的索引结构,但用户的问题只针对Oracle,因此重点应放在Oracle本身。 此外,要确保回答准确,避免错误。例如,反向键索引是否使用B树结构?根据Oracle文档,反向键索引确实使用B树,但键值被反转,这样可以分散插入时的热点,避免B树右侧的频繁分裂。 总结回答结构: 1. **B树索引(B+树结构)**:详细说明结构和应用场景。 2. **位图索引**:解释位图结构及适用场景。 3. **反向键索引**:说明如何通过反转键值优化并发插入。 4. **函数索引**:基于达式计算的B树索引。 5. **域索引**:自定义数据类型的特殊结构,如R树。 6. **索引组织表IOT)**:主键索引作为数据存储结构。 需要确保每个部分清晰,必要时举例说明,比如B树索引的叶节点结构,位图索引如何示行等。同时,避免使用过于专业的术语,保持解释的易懂性。 最后,检查是否有遗漏的索引类型,比如分区索引,但分区索引更多是索引的物理组织方式,其数据结构可能还是基于上述类型。因此,可以简要提到,但重点放在数据结构本身。 现在,根据以上思考组织回答,确保符合用户要求的格式:结构清晰,分点说明,正确使用LaTeX公式(如需要),使用中文,避免Markdown格式。</think>Oracle数据库的索引主要采用**B树(B+树变体)**作为基础数据结构,同时根据特定场景扩展了多种专用结构。以下是具体分类及实现解析: --- ### **一、标准B树索引(B+树结构)** - **核心结构** - **非叶节点**:存储键值范围与子节点指针(如`[10, 20] -> 子节点地址`) - **叶节点**:存储完整键值、对应行的物理地址(ROWID)及双向链指针 ```sql CREATE INDEX idx_emp_name ON employees(last_name); -- 创建B树索引 ``` - **特性** - **平衡树**:所有叶节点深度相同,保证$O(\log n)$查询效率 - **范围查询优化**:叶节点双向链支持高效顺序扫描(如`WHERE salary BETWEEN 5000 AND 10000`) --- ### **二、位图索引(Bitmap结构)** - **存储方式** - **键值映射**:每个唯一键对应一个位图(bitmap),位图中每一位中某行是否包含该键值 - **示例**:性别列`gender`的位图存储 | 键值 | 位图(行1-4) | |------|--------------| | Male | 1 0 1 0 | | Female|0 1 0 1 | ```sql CREATE BITMAP INDEX idx_gender ON employees(gender); -- 低基数列适用 ``` - **优势场景** - **OLAP分析**:快速处理`AND/OR`多条件组合(如`WHERE gender='Male' AND dept='IT'`) - **节省空间**:位图压缩技术可减少存储占用 --- ### **三、反向键索引(Reverse Key B树)** - **结构调整** - **键值反转**:将原始键值按字节反转后存储(如`1234`变为`4321`) - **B树结构**:仍采用B树,但通过反转分散插入热点 ```sql CREATE INDEX idx_emp_id_rev ON employees(employee_id) REVERSE; -- 防止序列递增导致右侧分裂 ``` - **适用场景** - **高并发插入**:如主键为序列(Sequence)的OLTP系统,避免B树右侧竞争 --- ### **四、函数索引(基于达式的B树)** - **实现原理** - **预计算存储**:对达式结果建立标准B树索引(如`UPPER(name)`) ```sql CREATE INDEX idx_name_upper ON employees(UPPER(last_name)); -- 加速大小写无关查询 ``` - **查询优化** - **透明匹配**:优化器自动识别`WHERE UPPER(name)='SMITH'`使用该索引 --- ### **五、域索引(自定义数据结构)** - **扩展类型** - **空间索引**:采用R树(R-Tree)结构,支持地理数据范围查询 ```sql CREATE INDEX idx_location ON buildings(geo_data) INDEXTYPE IS MDSYS.SPATIAL_INDEX; ``` - **XML索引**:使用特定路径标记的树形结构,加速XPath查询 - **全文索引**:倒排索引(Inverted Index)结构,基于词条定位文档 --- ### **六、索引组织表IOT,B+树存储数据行)** - **数据与索引融合** - **主键即数据**:数据按主键B+树物理排序存储,叶节点直接包含行数据 ```sql CREATE TABLE iot_orders ( order_id NUMBER PRIMARY KEY, order_date DATE ) ORGANIZATION INDEX; -- 数据行嵌入索引结构 ``` - **优势** - **减少I/O**:主键查询无需额外访问数据块 - **范围扫描高效**:顺序访问主键时性能接近全扫描 --- ### **总结:数据结构选型逻辑** | **索引类型** | **数据结构** | **典型场景** | |----------------|--------------------|----------------------------------| | 标准索引 | B+树 | 高基数列、范围查询 | | 位图索引 | 压缩位图 | 低基数列、OLAP多维过滤 | | 反向键索引 | 反转键B树 | 序列主键的高并发插入 | | 函数索引 | 达式B树 | 查询条件含函数计算 | | 域索引 | R树/倒排索引等 | 空间数据、XML文档检索 | | IOT | 集成数据的B+树 | 主键访问密集的只读或低频更新 | 通过灵活组合这些结构,Oracle能够在不同工作负载下实现最优的查询性能与存储效率。
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