在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中，索引是一種與表有關(guān)的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，它可以使對應(yīng)于表的SQL語句執(zhí)行得更快。索引的作用相當(dāng)于圖書的目錄，可以根據(jù)目錄中的頁碼快速找到所需的內(nèi)容。
對于數(shù)據(jù)庫來說，索引是一個(gè)必選項(xiàng)，但對于現(xiàn)在的各種大型數(shù)據(jù)庫來說，索引可以大大提高數(shù)據(jù)庫的性能，以至于它變成了數(shù)據(jù)庫不可缺少的一部分。
索引分類：
邏輯分類
single column or concatenated 對一列或多列建所引
unique or nonunique 唯一的和非唯一的所引，也就是對某一列或幾列的鍵值（key）是否是唯一的。
Function-based 基于某些函數(shù)索引，當(dāng)執(zhí)行某些函數(shù)時(shí)需要對其進(jìn)行計(jì)算，可以將某些函數(shù)的計(jì)算結(jié)果事先保存并加以索引，提高效率。
Doman 索引數(shù)據(jù)庫以外的數(shù)據(jù)，使用相對較少
物理分類
B-Tree ：normal or reverse key B-Tree索引也是我們傳統(tǒng)上常見所理解的索引，它又可以分為正常所引和倒序索引。
Bitmap ： 位圖所引，后面會(huì)細(xì)講
B-Tree 索引
B-Tree index 也是我們傳統(tǒng)上常見所理解的索引。B-tree （balance tree）即平衡樹，左右兩個(gè)分支相對平衡。
B-Tree index
Root為根節(jié)點(diǎn)，branch 為分支節(jié)點(diǎn)，leaf 到最下面一層稱為葉子節(jié)點(diǎn)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一層，當(dāng)查找某一數(shù)據(jù)時(shí)先讀根節(jié)點(diǎn)，再讀支節(jié)點(diǎn)，最后找到葉子節(jié)點(diǎn)。葉子節(jié)點(diǎn)會(huì)存放index entry （索引入口），每個(gè)索引入口對應(yīng)一條記錄。
Index entry 的組成部分：
Indexentry entry header 存放一些控制信息。
Key column length 某一key的長度
Key column value 某一個(gè)key 的值
ROWID 指針，具體指向于某一個(gè)數(shù)據(jù)
創(chuàng)建索引：
用戶登錄：
SQL> conn as1/as1
Connected.
創(chuàng)建表：
SQL> create table dex (id int,sex char(1),name char(10));
Table created.
向表中插入1000條數(shù)據(jù)
SQL> begin
2 for i in 1..1000
3 loop
4 insert into dex values(i,'M','chongshi');
5 end loop;
6 commit;
7 end;
8 /
PL/SQL procedure successfully completed.
查看表記錄
SQL> select * from dex;
ID SE NAME
---------- -- --------------------
... . .....
991 M chongshi
992 M chongshi
993 M chongshi
994 M chongshi
995 M chongshi
996 M chongshi
997 M chongshi
998 M chongshi
999 M chongshi
1000 M chongshi
1000 rows selected.
創(chuàng)建索引：
SQL> create index dex_idx1 on dex(id);
Index created.
注：對表的第一列（id）創(chuàng)建索引。
查看創(chuàng)建的表與索引
SQL> select object_name,object_type from user_objects;
OBJECT_NAME OBJECT_TYPE
--------------------------------------------------------------------------------
DEX TABLE
DEX_IDX1 INDEX
索引分離于表，作為一個(gè)單獨(dú)的個(gè)體存在，除了可以根據(jù)單個(gè)字段創(chuàng)建索引，也可以根據(jù)多列創(chuàng)建索引。Oracle要求創(chuàng)建索引最多不可超過32列。
SQL> create index dex_index2 on dex(sex,name);
Index created.
SQL> select object_name,object_type from user_objects;
OBJECT_NAME OBJECT_TYPE
--------------------------------------------------------------------------------
DEX TABLE
DEX_IDX1 INDEX
DEX_INDEX2 INDEX
這里需要理解：
編寫一本書，只有章節(jié)頁面定好之后再設(shè)置目錄；數(shù)據(jù)庫索引也是一樣，只有先插入好數(shù)據(jù)，再建立索引。那么我們后續(xù)對數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容進(jìn)行插入、刪除，索引也需要隨之變化。但索引的修改是由oracle自動(dòng)完成的。
上面這張圖能更加清晰的描述索引的結(jié)構(gòu)。
跟節(jié)點(diǎn)記錄0至50條數(shù)據(jù)的位置，分支節(jié)點(diǎn)進(jìn)行拆分記錄0至10.......42至50，葉子節(jié)點(diǎn)記錄每第數(shù)據(jù)的長度和值，并由指針指向具體的數(shù)據(jù)。
最后一層的葉子節(jié)是雙向鏈接，它們是被有序的鏈接起來，這樣才能快速鎖定一個(gè)數(shù)據(jù)范圍。
如：
SQL> select * from dex where id>23 and id<32;
ID SE NAME
---------- -- --------------------
24 M chongshi
25 M chongshi
26 M chongshi
27 M chongshi
28 M chongshi
29 M chongshi
30 M chongshi
31 M chongshi
8 rows selected.
如上面查找的列子，通過索引的方式先找到第23條數(shù)據(jù)，再找到第32條數(shù)據(jù)，這樣就能快速的鎖定一個(gè)查找的范圍，如果每條數(shù)據(jù)都要從根節(jié)點(diǎn)開始查找的話，那么效率就會(huì)非常低下。
位圖索引
位圖索引主要針對大量相同值的列而創(chuàng)建。拿全國居民登錄一第表來說，假設(shè)有四個(gè)字段：姓名、性別、年齡、和身份證號，年齡和性別兩個(gè)字段會(huì)產(chǎn)生許多相同的值，性別只有男女兩種值，年齡，1到120（假設(shè)最大年齡120歲）個(gè)值。那么不管一張表有幾億條記錄，但根據(jù)性別字段來區(qū)分的話，只有兩種取值（男、女）。那么位圖索引就是根據(jù)字段的這個(gè)特性所建立的一種索引。
Bitmap Index
從上圖，我們可以看出，一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)（用不同顏色標(biāo)識）代表一個(gè)key , start rowid 和 end rowid規(guī)定這種類型的檢索范圍，一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)標(biāo)記一個(gè)唯一的bitmap值。因?yàn)橐粋�(gè)數(shù)值類型對應(yīng)一個(gè)節(jié)點(diǎn)，當(dāng)時(shí)行查詢時(shí)，位圖索引通過不同位圖取值直接的位運(yùn)算（與或），來獲取到結(jié)果集合向量（計(jì)算出的結(jié)果）。
舉例講解：
假設(shè)存在數(shù)據(jù)表T，有兩個(gè)數(shù)據(jù)列A和B，取值如下，我們看到A和B列中存在相同的數(shù)據(jù)。
對兩個(gè)數(shù)據(jù)列A、B分別建立位圖索引：idx_t_bita和idx_t_bitb。兩個(gè)索引對應(yīng)的存儲(chǔ)邏輯結(jié)構(gòu)如下：
Idx_t_bita索引結(jié)構(gòu)，對應(yīng)的是葉子節(jié)點(diǎn)：
Idx_t_bitb索引結(jié)構(gòu)，對應(yīng)的是葉子節(jié)點(diǎn)：
對查詢“select * from t where b=1 and (a=’L’ or a=’M’)”
分析：位圖索引使用方面，和B*索引有很大的不同。B*索引的使用，通常是從根節(jié)點(diǎn)開始，經(jīng)過不斷的分支節(jié)點(diǎn)比較到最近的符合條件葉子節(jié)點(diǎn)。通過葉子節(jié)點(diǎn)上的不斷Scan操作，“掃描”出結(jié)果集合rowid。
而位圖索引的工作方式截然不同。通過不同位圖取值直接的位運(yùn)算（與或），來獲取到結(jié)果集合向量（計(jì)算出的結(jié)果）。
針對實(shí)例SQL，可以拆分成如下的操作：
1、a=’L’ or a=’M’
a=L：向量：1010
a=M：向量：0001
or操作的結(jié)果，就是兩個(gè)向量的或操作：結(jié)果為1011。
2、結(jié)合b=1的向量
中間結(jié)果向量：1011
B=1：向量：1001
and操作的結(jié)果，1001。翻譯過來就是第一和第四行是查詢結(jié)果。
3、獲取到結(jié)果rowid
目前知道了起始rowid和終止rowid，以及第一行和第四行為操作結(jié)果。可以通過試算的方法獲取到結(jié)果集合rowid。
位圖索引的特點(diǎn)：
1.Bitmap索引的存儲(chǔ)空間節(jié)省
2.Bitmap索引創(chuàng)建的速度快
3.Bitmap索引允許鍵值為空
4.Bitmap索引對表記錄的高效訪問
創(chuàng)建位圖索引：
查看表記錄
SQL> select * from dex;
...................
ID SEX NAME
---------- -- --------------------
991 M chongshi
992 M chongshi
993 G chongshi
994 G chongshi
995 G chongshi
996 M chongshi
997 G chongshi
998 G chongshi
999 G chongshi
1000 M chongshi
1000 rows selected.
對于上面表來說sex（性別）只有兩種值，最適合用來創(chuàng)建位圖所引
創(chuàng)建索引：
SQL> create bitmap index my_bit_idx on dex(sex);
Index created.
查看創(chuàng)建的所引
SQL> select object_name,object_type from user_objects;
OBJECT_NAME OBJECT_TYPE
--------------------------------------------------------------------------------
MY_BIT_IDX INDEX
創(chuàng)建索引的一些規(guī)則
1、權(quán)衡索引個(gè)數(shù)與DML之間關(guān)系，DML也就是插入、刪除數(shù)據(jù)操作。
這里需要權(quán)衡一個(gè)問題，建立索引的目的是為了提高查詢效率的，但建立的索引過多，會(huì)影響插入、刪除數(shù)據(jù)的速度，因?yàn)槲覀冃薷牡谋頂?shù)據(jù)，索引也要跟著修改。這里需要權(quán)衡我們的操作是查詢多還是修改多。
2、把索引與對應(yīng)的表放在不同的表空間。
當(dāng)讀取一個(gè)表時(shí)表與索引是同時(shí)進(jìn)行的。如果表與索引和在一個(gè)表空間里就會(huì)產(chǎn)生資源競爭，放在兩個(gè)表這空就可并行執(zhí)行。
3、最好使用一樣大小是塊。
Oracle默認(rèn)五塊，讀一次I/O，如果你定義6個(gè)塊或10個(gè)塊都需要讀取兩次I/O。最好是5的整數(shù)倍更能提高效率。
4、如果一個(gè)表很大，建立索引的時(shí)間很長，因?yàn)榻⑺饕矔?huì)產(chǎn)生大量的redo信息，所以在創(chuàng)建索引時(shí)可以設(shè)置不產(chǎn)生或少產(chǎn)生redo信息。只要表數(shù)據(jù)存在，索引失敗了大不了再建，所以可以不需要產(chǎn)生redo信息。
索引常見操作
改變索引：
SQL> alter index employees_last _name_idx storage(next 400K maxextents 100);
索引創(chuàng)建后，感覺不合理，也可以對其參數(shù)進(jìn)行修改。詳情查看相關(guān)文檔
調(diào)整索引的空間：
新增加空間 SQL> alter index orders_region_id_idx allocate extent (size 200K datafile '/disk6/index01.dbf'); 釋放空間 SQL> alter index oraers_id_idx deallocate unused;
索引在使用的過程中可能會(huì)出現(xiàn)空間不足或空間浪費(fèi)的情況，這個(gè)時(shí)候需要新增或釋放空間。上面兩條命令完成新增與釋放操作。關(guān)于空間的新增oracle可以自動(dòng)幫助，如果了解數(shù)據(jù)庫的情況下手動(dòng)增加可以提高性能。
重新創(chuàng)建索引：
所引是由oracle自動(dòng)完成，當(dāng)我們對數(shù)據(jù)庫頻繁的操作時(shí)，索引也會(huì)跟著進(jìn)行修改，當(dāng)我們在數(shù)據(jù)庫中刪除一條記錄時(shí)，對應(yīng)的索引中并沒有把相應(yīng)的索引只是做一個(gè)刪除標(biāo)記，但它依然占據(jù)著空間。除非一個(gè)塊中所有的標(biāo)記全被刪除的時(shí)，整個(gè)塊的空間才會(huì)被釋放。這樣時(shí)間久了，索引的性能就會(huì)下降。這個(gè)時(shí)候可以重新建立一個(gè)干凈的索引來提高效率。
SQL> alter index orders_region_id_idx rebuild tablespace index02;
通過上面的命令就可以重現(xiàn)建立一個(gè)索引，oracle重建立索引的過程：
1、鎖表，鎖表之后其他人就不能對表做任何操作。
2、創(chuàng)建新的（干凈的）臨時(shí)索引。
3、把老的索引刪除掉
4、把新的索引重新命名為老索引的名字
5、對表進(jìn)行解鎖。
移動(dòng)所引：
其實(shí)，我們移動(dòng)索引到其它表空間也同樣使用上面的命令，在指定表空間時(shí)指定不同的表空間。新的索引創(chuàng)建在別位置，把老的干掉，就相當(dāng)于移動(dòng)了。
SQL> alter index orders_region_id_idx rebuild tablespace index03;
在線重新創(chuàng)建索引：
上面介紹，在創(chuàng)建索引的時(shí)候，表是被鎖定，不能被使用。對于一個(gè)大表，重新創(chuàng)建索引所需要的時(shí)間較長，為了滿足用戶對表操作的需求，就產(chǎn)生的這種在線重新創(chuàng)建索引。
SQL> alter index orders_id_idx rebuild online;
創(chuàng)建過程：
1、鎖住表
2、創(chuàng)建立臨時(shí)的和空的索引和IOT表用來存在on-going DML。普通表存放的鍵值，IOT所引表直接存放的表中數(shù)據(jù)；on-gong DML也就是用戶所做的一些增刪改的操作。
3、對表進(jìn)行解鎖
4、從老的索引創(chuàng)建一個(gè)新的索引。
5、IOT表里存放的是on-going DML信息，IOT表的內(nèi)容與新創(chuàng)建的索引合并。
6、鎖住表
7、再次將IOT表的內(nèi)容更新到新索引中，把老的索引干掉。
8、把新的索引重新命名為老索引的名字
9、對表進(jìn)行解鎖
整合索引碎片：
如上圖，在很多索引中有剩余的空間，可以通過一個(gè)命令把剩余空間整合到一起�！ �
SQL> alter index orders_id_idx coalesce;
刪除索引：
SQL> drop index hr.departments_name_idx;
分析索引
檢查所引的有效果，前面介紹，索引用的時(shí)間久了會(huì)產(chǎn)生大量的碎片、垃圾信息與浪費(fèi)的剩余空間了�？梢酝ㄟ^重新創(chuàng)建索引來提高所引的性能。
可以通過一條命令來完成分析索引，分析的結(jié)果會(huì)存放在在index_stats表中。
查看存放分析數(shù)據(jù)的表：
SQL> select count(*) from index_stats;
COUNT(*)
----------
0
執(zhí)行分析索引命令：
SQL> analyze index my_bit_idx validate structure;
Index analyzed.
再次查看 index_stats 已經(jīng)有了一條數(shù)據(jù)
SQL> select count(*) from index_stats;
COUNT(*)
----------
1
把數(shù)據(jù)查詢出來：
SQL> select height,name,lf_rows,lf_blks,del_lf_rows from index_stats;
HEIGHT NAME LF_ROWS LF_BLKS DEL_LF_ROWS
---------- ---------------------------------------------------------------------- ---------- -----------
2 MY_BIT_IDX 1000 3 100
分析數(shù)據(jù)分析：
（HEIGHT）這個(gè)所引高度是2 ，（NAME）索引名為MY_BIT_IDX ，（LF_ROWS）所引表有1000行數(shù)據(jù)，（LF_BLKS）占用3個(gè)塊，（DEL_LF_ROWS）刪除100條記錄。
這里也驗(yàn)證了前面所說的一個(gè)問題，刪除的100條數(shù)據(jù)只是標(biāo)記為刪除，因?yàn)榭偟臄?shù)據(jù)條數(shù)依然為1000條，占用3個(gè)塊，那么每個(gè)塊大于333條記錄，只有刪除的數(shù)據(jù)大于333條記錄，這時(shí)一個(gè)塊被清空，總的數(shù)據(jù)條數(shù)才會(huì)減少。
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