文章详细介绍了Oracle数据库中索引构建过程，特别是B*树的生长机制。在数据表进行DML操作时，索引需要同步更新。随着数据表容量增加，索引树可能通过9/1和5/5算法进行广度和深度拓展。10g版本修正了可能导致树快速生长的算法缺陷。文章通过实验展示了不同分裂算法对索引结构的影响，并探讨了索引重建如何优化结构。
索引的构建过程是一个Oracle形成B*树的过程。在进行数据表DML操作的时候，索引树要随着索引列的变化进行同步的更新。当我们的数据表不断增加容量，对应的索引树也在进行不断的广度拓展和深度拓展。
树的生长
当分裂导致B树索引的层数(Btree Level)增加时，我们称之为树的“生长”。当叶子节点分裂时，在其父节点上需要增加一条记录指向新节点，如果此时父节点上没有足够空间，则父节点也会发生分裂，如果如此递归下去，直到根节点也分裂，那么索引的高度就增加了。
下图为一次9-1分裂导致的树的增长：
上面的分裂过程中，节点Root、B5、B3和L4在数据插入前都已经饱和，当数据插入时，导致这4个节点发生连锁的分裂，最终root的分裂会分配两个新枝节点，分别为其左右枝节点，由于L4、B3、B5都是发生9-1分裂，在新分裂的数据块上没有被转移老数据，它们都被放到了新生的右枝上了。
在每一个枝节点中，都有且只有一个左指针指向其下一层的左节点。这个指针很特殊，它存储于枝节点的头部而非数据区，其节点的键值是枝节点中唯一小于枝节点的键值数据、且不被存储。枝节点中其它的所有指针我们都称为右指针(即其节点键值大于等于枝节点的键值，且都有相应记录存储)。在节点分裂过程中，始终会保证每一个枝节点的左节点都有数据。
由于左节点的特殊性，仅仅按照之前的分裂条件，当向左枝节点左侧插入数据时，即使其兄弟右枝节点数据区中没有数据(即只有左节点、没有右节点)，它们的父节点都会分裂，在特殊情况下(所有左枝节点都饱和，但右枝节点下没有数据)，索引高度会增加，但底层枝节点下很空，叶子节点很少。甚至于特殊情况下(索引数据块为2K、键值数据长度大于1K)，叶子节点数可以等于索引高度。这一算法缺陷在9i及之前版本都存在，如下图所示：
分裂前，所有左枝节点、叶子节点都已经饱和，左分裂造成连锁分裂，促成树的增长。如果键值为特殊数据、数据块为2K的话，此次分裂后，所有左节点仍然保持饱和状态——意味下一次的左插入会继续导致树的增长。
在10g中，这个缺陷被修正了：当左枝节点已经饱和时，会先检查其兄弟右枝节点是否为空，如果为空，则将左枝节点的部分数据(5-5)转移到右枝节点，从而避免左枝节点的分裂，如下图所示：
这一算法的修正避免了左分裂造成树的迅速增长。
站在Oracle逻辑存储结构的角度，Index是对应Segment在索引拓展的过程中也是一个不断拓展、分配新extent的过程。由于索引叶子节点对应是有序列值序列，那么不断插入新数据的过程，必然要伴随着索引叶子块的分裂过程。本系列中，我们就一起来研究一下分裂过程中使用的算法和相应规则。
1、索引叶子块分裂的两种算法
在索引树结构中，有两种节点是我们经常接触的：分支节点branch和叶子节点leaf。当我们不断向叶子节点块插入数据，保持叶子节点有序性的同时，必然伴随着叶子节点分裂的过程。Oracle在处理叶子节点分裂问题的时候，是使用两种算法的。
我们假定一个叶子节点数据块已经装满，只要有一个新的数据值插入，索引叶子块就会进行分裂过程。索引叶子块在进行分裂的时候，是依据两种算法进行。
ü “9/1算法”：当新插入的数据值要大于（或者小于）所有叶子节点的索引列取值的时候。Oracle会单独为这个新插入的值分配出一个新的数据块，原有的数据叶子节点依然在原位上不变；
ü “5/5算法”：当新插入的数据索引列取值在叶子块最大和最小取值中间的时候，Oracle会应用不同的算法。以该值为份额，Oracle会将索引块叶子节点分别存放在两个块中，形成半满的结构；
两种算法分析下，我们可以得到这样的猜想。在“9/1算法”模式下，索引块是保持一个相对较满的状态，每次分裂实际上都是将新插入的取值单独保存在新索引块里面，而原有的叶子节点保持不变。
在“5/5算法”模式下，索引块会保持一个半满的状态。如果每次插入的都是中间值，那么所有的叶子节点块都是维持一个数据半满的状态。
那么，我们就得到推论：“9/1算法”模式下，叶子块中叶子节点保存很密实，使用空间相对高效。在“5/5算法”模式下，叶子块节点保存比较稀疏，占用空间较多。
下面，我们就通过一个实验来证明我们的猜想推论。
2、实验环境准备
我们选择Oracle 11gR2进行测试。
SQL> select * from v$version;
BANNER
--------------------------------------------------------------------------------
Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.1.0 - Production
PL/SQL Release 11.2.0.1.0 - Production
CORE 11.2.0.1.0 Production
作为对比，我们要准备相同的索引列基础取值与数据行的数量。所以，我们需要构建相同的数据列结构。
SQL> create table t (id1 number, id2 number);
Table created
SQL> create index idx_t_id1 on t(id1);
Index created
SQL> create index idx_t_id2 on t(id2);
Index created
下面是本实验最困难的部分，为了实现对比，我们可以对id1列插入1…n的顺序序列值。如果我们对算法的阐述是正确的，那么每次进行叶子节点分裂的时候，都会遵从“9/1算法”。
难点在于id2，如何让每次插入的取值在1…n的范围中，而且是依次逼近中间取值的呢？笔者编写了如下代码。
set serveroutput on size 10000;
declare
i number;
a number;
val number;
begin
a := 1;
for i in 1.. 100000 loop
if (i mod 2 = 0) then
--偶数
val := a;
a := a + 1;
else
--奇数
val := 100000 + 1 - a;
end if;
insert into t values (i, val);
if (i mod 1000 = 0) then
dbms_output.put_line('Processing : '||to_char(i));
commit;
end if;
dbms_output.put_line(to_char(i)||'--'||to_char(val));
end loop;
end;
/
代码中的val，就是进行依次逼近的过程。为了进行演示，笔者选择n=10的时候，插入序列如下：
SQL>
1--10
2--1
3--9
4--2
5--8
6--3
7--7
8--4
9--6
10--5
PL/SQL procedure successfully completed
Val的每一个取值，都是向中心进行的插入过程。
3、实验过程结果
我们选择插入10万条记录之后，查看两个索引段的信息。
SQL> select segment_name, bytes, blocks, extents from dba_segments where wner='SYS' and segment_name in ('IDX_T_ID1','IDX_T_ID2');
SEGMENT_NAME BYTES BLOCKS EXTENTS
-------------------- ---------- ---------- ----------
IDX_T_ID1 2097152 256 17
IDX_T_ID2 4194304 512 19
应该说，效果出乎意外的好。依次插入的索引维持了一个相对小的索引段结构。而“5/5算法”插入的索引对应的数据段较大。
由于叶子节点个数、大小均相同。我们不难得出，idx_t_id2的结构叶子节点序列较为稀疏。而idx_t_id1结构较为实密。
begin
for i in 1..100000 loop
insert into T values(mod(i,200),to_char(i));
end loop;
commit;
end;
select segment_name, bytes, blocks, extents from dba_segments where segment_name in ('IDX_T_ID1','IDX_T_ID2');
SELECT * FROM T
ALTER INDEX IDX_T_ID1 REBUILD ONLINE ; 加不加online效果一样
4、rebuild重构
如果此时，我们进行rebuild重构的话，两个结构会如何呢？
SQL> alter index IDX_T_ID2 rebuild;
Index altered
SQL> alter index IDX_T_ID1 rebuild;
Index altered
SQL> select segment_name, bytes, blocks, extents from dba_segments where wner='SYS' and segment_name in ('IDX_T_ID1','IDX_T_ID2');
SEGMENT_NAME BYTES BLOCKS EXTENTS
-------------------- ---------- ---------- ----------
IDX_T_ID1 2097152 256 17
IDX_T_ID2 2097152 256 17
在rebuild之后，两个索引段维持了紧密结构。Id1列索引没有什么大变化，而id2变小。
进而，笔者有这样的猜测：在进行rebuild的过程中，Oracle会不会是将所有的列值获取到，排序之后进行成树过程，这样形成的过程是遵照“9/1算法”，比较紧密。
5、结论
本篇从宏观角度讨论了索引成树过程中叶子节点的分裂问题。从笔者的角度看，Oracle的两种算法是一种优化过的思路。如果数据依次递增或者递减添加，Oracle会认为你插入中值，引发索引叶子块分裂的概率较低，所以就维持一个较为紧密的索引叶子结构。
但是当我们插入是无规律的，始终在数据范围内进行插入。 Oracle 认为应该避免频繁的叶子节点分裂过程，所以维持了一个相对稀疏的叶子节点序列。这样也是一种优化过程。
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