集群因子(Clustering Factor)

本文介绍Oracle数据库中的clustering factor概念,解释其计算方法及其对索引范围扫描性能的影响。clustering factor衡量表列的规则排序程度,数值越接近区块数表示数据越有序,有利于提高查询效率。

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clustering factor是CBO使用的统计信息,用来衡量一个表中的列是否是规则排序存放的。

在通过索引访问表的时候,被用来作为代价评估的指示器。扫描索引的时候,clustering factor记录需要访问的数据块数量。集群因子的大小对物理I/O有影响。

 

可以在以下数据字典中查看clustering factor:

-ALL|DBA|USER_INDEXES
-ALL|DBA|USER_IND_PARTITIONS
-ALL|DBA|USER_IND_SUBPARTITIONS

 

如何计算clustering factor:

1.按顺序扫描索引(可以通过dbms_rowid.rowid_block_number(rowid)找到记录对应的block号。索引中记录了rowid,因此oracle就可以根据索引中的rowid来判断记录是否是在同一个block中。)
2.当前索引行的rowid中block号与上一个索引行的rowid中的block号相比(即比较相邻rowid中的block号)
3.如果二者rowid中的block号不同,clustering factor计数器加一
4.如此比较所有的索引
5.最终的计数结果就是clustering factor的值。

 

举个例子,比如说索引中有a,b,c,d,e五个记录,首先比较a,b是否在同一个block,如果不在同一个block,那么Clustering Factor+1,然后继续比较b,c同理,如果b,c不在同一个block,那么Clustering Factor+1,这样一直进行下去,直到比较了所有的记录。根据算法我们就可以知道clustering factor的值介于block数和表行数之间。如果clustering factor接近block数,说明表的存储和索引存储排序接近,也就是说表中的记录很有序,这样在做index range scan的时候能,读取少量的data block就能得到我们想要的数据,代价比较小。如果clustering factor接近表记录数,说明表的存储和索引排序差异很大,在做index range scan的时候,会额外读取多个block,因为表记录分散,代价较高。

 

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