爱笑的余尔

R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的。它很好的解决了在高维空间搜索等问题。举个R树在现实领域中能够解决的例子吧：查找20英里以内所有的餐厅。如果没有R树你会怎么解决？一般情况下我们会把餐厅的坐标(x,y)分为两个字段存放在数据库中，一个字段记录经度，另一个字段记录纬度。这样的话我们就需要遍历所有的餐厅获取其位置信息，然后计算是否满足要求。如果一个地区有100家餐厅的话，我们就要进行100次位置

摘要：本文对B树索引的结构、内部管理等方面做了一个全面的介绍。同时深入探讨了一些与B树索引有关的广为流传的说法，比如删除记录对索引的影响，定期重建索引能解决许多性能问题等。 1.B树索引的相关概念 索引与表一样，也属于段（segment）的一种。里面存放了用户的数据，跟表一样需要占用磁盘空间。只 不  过，在索引里的数据存放形式与表里的数据存放形式非常的不一样。在理解索引时，可以想象一

3.    B树索引的访问 我们已经知道了B树索引的体系结构，那么当oracle需要访问索引里的某个索引条目时，oracle是如何找 到该索引条目所在的数据块的呢？       当oracle进程需要访问数据文件里的数据块时，oracle会有两种类型的I/O操作方式： 1） 随机访问，每次读取一个数据块（通过等待事件“db file sequential read”体现出来）。 2） 顺

5.    重建B树索引 5.1如何重建B树索引 重建索引有两种方法：一种是最简单的，删除原索引，然后重建；第二种是使用ALTER INDEX … REBUILD命令对索引进行重建。第二种方式是从oracle 7.3.3版本开始引入的，从而使得用户在重建索引时不必删除原索引再重新CREATE INDEX了。ALTER INDEX … REBUILD相对CREATE INDEX有以下

位图（bitmap）索引是另外一种索引类型，它的组织形式与B树索引相同，也是一棵平衡树。与B树索引的区别在于叶子节点里存放索引条目的方式不同。从前面我们知道，B树索引的叶子节点里，对于表里的每个数据行，如果被索引列的值不为空的，则会为该记录行在叶子节点里维护一个对应的索引条目。 而位图索引则不是这样，其叶子节点里存放的索引条目如下图所示。       假设某个表T里所有的记录在列C1上只具有三

四叉树索引的基本思想是将地理空间递归划分为不同层次的树结构。它将已知范围的空间等分成四个相等的子空间，如此递归下去，直至树的层次达到一定深度或者满足某种要求后停止分割。四叉树的结构比较简单，并且当空间数据对象分布比较均匀时，具有比较高的空间数据插入和查询效率，因此四叉树是GIS中常用的空间索引之一。常规四叉树的结构如图所示，地理空间对象都存储在叶子节点上，中间节点以及根节点不存储地理空间对象。

原文来自于： 在开发过程中经常会使用到oracle 索引,偶尔会发现无法使用,本文将以此问题进行深入分析，需要了解的朋友可以参考下