Oracle的索引类型总结

本文深入探讨了Oracle数据库中最常用的索引类型,包括B-树索引、基于函数的索引、反转关键字索引等,并阐述了每种索引的特点、使用场景以及如何在实际应用中进行优化。

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1)b-tree索引

    Oracle数据库中最常见的索引类型是b-tree索引,也就是B-树索引,以其同名的计算科学结构命名。每当你发布基本的没有经过进 一步修改的CREATE INDEX语句时,就是在创建b-tree索引。这里不打算对b-tree索引进行更多深入的探讨,这些用户都可以自己了解。基本上这些索引存储你创建的 索引所在的列值以及用来查找自身行的指向实际数据表的指针。记住,这也就意味着要进行多路查询,其中一个查询各个节点和索引的叶节点,然后才是表的行自 身。这就是为什么Oracle的优化器在某种情况下会选择执行全表扫描而不执行索引查找的原因了,因为全表扫描执行起来实际上可能会更快一些。还要注意的 是,如果你的索引是创建在多个列上的话,那么第一列(leading column)非常重要。假设你有一个多列索引(也称为级联索引),索引列的排列顺序是c列到d列,你可以对使用该索引c列单独进行一次查询,但你不能使 用该索引对d列冶金行一次单独的查询。
 
  2)基于函数的索引
 
  如果在搜索时你读取很多行,或者你的索引选择性不大,又或者你在级联索引中使用了第一列以外的列,Oracle数据库有时候会选择不使用索 引。那么如果你想要执行一个大小写不敏感的搜索呢?像下面的指令:WHERE UPPER(first_name) = ‘JOHN’。
 
  这也不会使用first_name字段上的索引。为什么?因为Oracle不得不将UPPER函数用在该索引所有(ALL)的值上,所以还不如做一次全表扫描。所以,很多时候Oracle创建基于函数的索引就是为了这个目的。
 
  3)反转关键字索引
 
  你还可以看到这些反转关键字索引,而且不时还要用到这些索引。假设有一列包含了“餐厅甲”、“餐厅乙”、“餐厅丙”等类似名字。可能这不是 一个很好的例子,不过关键的一点是拥有很多唯一值,但其关键字的前面一部分变化不大。因为Oracle会在将REVERSE关键字指定给b-tree前把 REVERSE字符串简化,所以使用反转关键字索引可能是最好的。这样的一个索引可能更平衡、有用,搜索起来更快。
 
  更多外部索引类型
 
  Oracle还提供了很多更为复杂的索引类型。不过请注意,你最好全面阅读过相关的说明文档后再使用这些索引,因为它们各自都有各自特定的适用范围。
 
  1)位图索引(bitmap index)
 
  假设数据库表中有一列其选择性非常窄,例如性别列,该用什么类型的索引?你可能会考虑对其使用位图索引。因为位图索引正是为相异值很少的列 而创建的。但需要考虑的因素还不只这些。一般而言,只有当你对表中值相宜度较小的多个不同的列都使用位图索引,这样位图索引才有用,因为你可以一起使用这 些索引才能对列产生更大的选择性,否则你还是需要对这些列进行一次全表扫描。例如,对于性别列,其索引只能有两个唯一值,那么用这个索引对表的任何搜索有 可能都返回一半的记录。其次,这些索引是为数据仓库而设计的,所以其假定条件是数据不会发生很大的改变。这些索引不能用来满足事务数据库或更新频繁的数据 库。应该说,对位图索引的表进行更新根本没有一点效率。
 
  2)位图连接索引(bitmap join index)
 
  位图连接索引比位图索引更进了一步。这些索引将位图化的列完全从表数据中抽取出来,并将其存储在索引中。其假定条件是这些列集合必须一起查 询。同样的,这也是为数据仓库数据库而设计的。除了在句法最后有一个WHERE子句之外,位图连接索引的创建指令就像创建位图索引的CREATE BITMAP INDEX一样。
 
  3)压缩索引
 
  压缩索引实际是标准b-tree索引的一个选项。压缩索引的叶节点更少,所以总的I/O数量和需要的缓存也更少。这些都意味着Oracle 的优化器更可能使用这些压缩索引,而不倾向于使用标准的非压缩索引。不过,这些好处也是有代价的,当你对这些压缩索引进行存取操作时,要消耗更多的CPU 来进行解压缩。而且,当你阅读关于优化器如何使用这些索引,又是如何选择合适的压缩级别的资料时,就开始变得晦涩了。不同的用户不同的设置从压缩索引中得 到的好处也可能会有所不同。
 4)降序索引(descending index)
 
  这是基于函数索引的一种特殊类型。降序索引可以显著优化ORDER BY x, y, z DESC子句查询的。
 
  5)分区索引(partitioned index)
 
  如果你的数据库中有一个分区表,你就有机会体验几种新的索引类型,从贯穿所有分区的全局分区索引(global)和集中于各个单独分区的本地分区索引(local)。这里不再进行赘述,想知道细节问题可以查询相关文献。
 
  6)索引组织表(index organized table,IOT)
 
  这是在Oracle 9i中引进的一种新类型表。Oracle会将级联索引及其扩展类型的索引用于表中所有的列。当所有数据都载入到索引结构之后,表就成多余的了,你尽可以将表本身删除掉。这就是索引组织表。
 
  7)簇索引(cluster index)
 
  基本上,簇索引就是将多个表的相同列放在一起,而对该列使用用一个簇索引。这种索引在实际应用中比较少,因为还有各种有待解决的性能问题存在。
 
  8)域索引(domain index)
 
  当我们创建为用户自定义数据类型(datatype)创建用户自定义索引类型(indextype)时就要使用域索引。
 
  9)隐藏索引(invisible index)
 
  这是Oracle 11g中推出的新特性。其创建过程和标准索引一样,但创建后对于基于代价的优化器(CBO)是不可见的。这可以让你对性能进行大型测试查询,而不会影响现有的正在运行的应用程序。
 
  10)虚拟索引(virtual index)
 
  这是为测试人员和开发人员准备的又一个工具。虚拟索引(不分配段空间)可以让你在不需要实际创建索引的情况下,测试新索引及其对查询计划的影响。对于GB级的表来说,构建索引非常耗费资源而且还要占用大量时间。
 
  11)其他的索引类型
 
  Oracle数据库还提供了很多其他类型的索引,例如用来为字符型大型二进制对象(CLOB)或其他大型文本数据构建索引的Oracle TEXT,Oracle Spatial等。有兴趣的读者可以自己查找相关资料了解。
 
  都是为了优化器
 
  如果你曾经广泛接触过MySQL和其他的数据库,你会发现甲骨文虽然是全球领先的数据库供应商,但它们的数据库对于用户来说用起来其实并不 是很方便。提到优化器这个问题可能有点离题了,不过Oracle数据库最基本的食料就是优化器了,这的确是种挺特别的调料,而且变得越来越美味了。市面上 有很多以Oracle基于代价的优化器(Cost Based Optimizer,CBO)为主题内容的书籍,专门介绍分析表和索引的技巧和策略。
 
  对于数据库,除了需要一直更新你的统计信息之外,你可能还需要不断测试新的查询。使用解析计划机制,并进行优化以便减少总I/O量以及排序和合并数据的计算量,只有这样你才能获得更好的性能表现。
 
  总结
 
  虽然Oracle数据库的索引世界有点吓人,不过实际上你平常经常使用的索引就只有那么一些。而且,不管唱反调的人怎样诋毁,Oracle 的优化器都已经设计相当出色;总体而言,Oracle很擅长于让你的数据库运行地更有效率。虽然这并不意味着你不需要对自己的SQL进行调优,不过,如果 你一直保持着最新的统计信息,并让Oracle为你整理出你所需要的最小数据集的话,它能够以极快的速度满足你的需要。

<think>嗯,我现在要回答用户关于Oracle默认索引类型的问题。首先,我需要确认自己对这个主题的理解是否正确。Oracle数据库中有多种索引类型,但默认的是B-tree索引。不过,我得仔细回忆一下细节,确保没有混淆其他索引类型。 首先,用户的问题明确问的是“默认的索引类型”,也就是当用户使用CREATE INDEX语句而不指定类型时,Oracle会创建的索引类型。根据之前的了解,B-tree索引确实是Oracle的默认选择。不过,我需要确认这一点,可能还需要查阅Oracle的官方文档或者可靠的资料来验证。 接着,我应该解释B-tree索引的结构。B-tree代表平衡树(Balanced Tree),这种结构能够保持数据有序,并且允许高效的查找、插入、删除操作。每个叶子节点都在同一层,这样查询的时间复杂度是对数级别的,这对于大型数据集非常有利。比如,当执行等值查询或范围查询时,B-tree索引可以快速定位到数据的位置。 然后,我需要列举B-tree索引的主要特点。例如,支持唯一性和非唯一性索引,处理范围查询的高效性,适合高基数列(即列中不同值较多的列),以及如何处理数据的增删改。这里可能需要进一步细化,比如说明B-tree索引如何通过分裂和合并节点来维护平衡,确保性能稳定。 接下来,用户可能想知道为什么Oracle选择B-tree作为默认索引类型。这时候需要提到B-tree的适用性广泛,适合大多数OLTP场景,这些场景通常需要处理大量的随机读写操作,而B-tree在这些情况下表现良好。另外,B-tree支持各种查询条件,包括等于、范围查询、排序等,这也是其成为默认选项的重要原因。 此外,虽然B-tree是默认的,但用户可能还想了解其他类型索引,比如位图索引、函数索引、反向键索引等。这时候需要简要说明这些索引的适用场景,以便用户对比理解。例如,位图索引适用于低基数列,数据仓库环境;函数索引适用于基于表达式或函数的查询条件;反向键索引用于缓解索引热点问题,特别是在并行插入的情况下。 在整理这些信息时,需要注意结构的清晰性。可能需要分点列出,每个部分用小标题或者编号来区分。同时,避免使用过于专业的术语,或者至少在使用时给出简单解释,确保用户容易理解。 还需要注意LaTeX格式的正确应用。比如,在提到索引结构时,如果有数学表达式,需要用$...$包裹。例如,B-tree的高度是O(log n),可能需要写成$O(\log n)$。不过在这个问题中,可能不需要太多的数学公式,但如果有涉及性能比较或复杂度分析时,就需要正确应用格式。 最后,要确保回答真实可靠。如果有不确定的地方,应该查阅权威资料确认。例如,Oracle的官方文档中确实指出B-tree索引是默认类型,这一点需要明确引用。同时,可以举一些实际应用的例子,帮助用户更好地理解何时使用B-tree索引,何时考虑其他类型。 总结一下,回答的结构应该是先明确回答默认索引类型是B-tree,然后详细解释其结构、特点、适用场景,再对比其他索引类型,最后总结使用建议。这样用户不仅能得到答案,还能理解背后的原理和应用场景,满足用户可能存在的深层需求。</think>Oracle数据库的默认索引类型是**B-tree索引**(平衡树索引)。以下是对其特点和适用场景的逐步说明: --- ### 一、B-tree索引的结构与原理 1. **数据结构** B-tree索引基于平衡树(Balanced Tree)结构,所有叶子节点位于同一层级,确保查询效率稳定。 - 根节点和分支节点存储键值范围和指向子节点的指针。 - 叶子节点存储索引键值及对应的行物理地址(ROWID)。 2. **查询复杂度** 时间复杂度为$O(\log n)$,适合快速定位数据。例如: ```sql SELECT * FROM employees WHERE employee_id = 100; ``` --- ### 二、B-tree索引的核心特性 1. **适用范围广** - 支持**等值查询**(`=`)、**范围查询**(`>`, `<`, `BETWEEN`)和**排序操作**(`ORDER BY`)。 - 适合**高基数列**(不同值较多的列,如主键、唯一键)。 2. **维护数据有序性** - 索引键值按顺序存储,范围查询时可直接遍历叶子节点链。 3. **动态平衡** - 插入或删除数据时,通过节点分裂与合并保持树结构的平衡,避免性能退化。 --- ### 三、B-tree索引的适用场景 1. **OLTP系统** 高频单行查询或小范围扫描(如用户ID、订单号查询)。 2. **组合索引** 支持多列联合索引,优化复合查询条件。例如: ```sql CREATE INDEX idx_emp_name_dept ON employees(last_name, department_id); ``` --- ### 四、其他索引类型对比 | 索引类型 | 适用场景 | 与B-tree的区别 | |----------------|---------------------------------------|--------------------------------| | **位图索引** | 低基数列(如性别、状态) | 存储位图,适合静态数据仓库环境 | | **函数索引** | 基于表达式或函数的查询(如`UPPER(name)`)| 对计算结果建立索引 | | **反向键索引** | 缓解索引热点(如并行插入场景) | 键值反向存储,分散写入压力 | --- ### 五、默认选择B-tree的原因 - **通用性强**:覆盖大多数OLTP场景的查询需求。 - **维护高效**:动态平衡特性适合频繁数据更新。 - **存储优化**:树结构在随机读写和范围查询间取得平衡。 --- ### 六、使用建议 1. **主键/唯一约束**:自动创建B-tree索引。 2. **避免过度索引**:仅对高频查询条件建立索引。 3. **监控索引效率**:定期分析索引使用情况(如`ALTER INDEX ... MONITORING USAGE`)。 通过以上分析,可以明确B-tree索引Oracle默认且最通用的索引类型,但需根据实际数据特征和查询模式选择合适的索引策略。
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