[转载]Oracle 索引相关理论知识

原文地址：Oracle 索引相关理论知识作者：海龙

声明：

以下内容，来源于网络资源

 

(一)   建立索引常用的规则如下：

1)         表的主键、外键必须有索引；

2)         数据量超过300的表应该有索引；

3)         经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引；

4)         经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引；

5)         索引应该建在选择性高的字段上；

6)         索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建索引；

7)         复合索引的建立需要进行仔细分析；尽量考虑用单字段索引代替：

a)         正确选择复合索引中的主列字段，一般是选择性较好的字段；

b)         复合索引的几个字段是否经常同时以AND方式出现在Where子句中？单字段查询是否极少甚至没有？如果是，则可以建立复合索引；否则考虑单字段索引；

c)         如果复合索引中包含的字段经常单独出现在Where子句中，则分解为多个单字段索引；

d)         如果复合索引所包含的字段超过3个，那么仔细考虑其必要性，考虑减少复合的字段；

e)         如果既有单字段索引，又有这几个字段上的复合索引，一般可以删除复合索引；

8)         频繁进行数据操作的表，不要建立太多的索引；

9)         删除无用的索引，避免对执行计划造成负面影响；

 

以上是一些普遍的建立索引时的判断依据。一言以蔽之，索引的建立必须慎重，对每个索引的必要性都应该经过仔细分析，要有建立的依据。因为太多的索引与不充分、不正确的索引对性能都毫无益处：在表上建立的每个索引都会增加存储开销，索引对于插入、删除、更新操作也会增加处理上的开销。 另外，过多的复合索引，在有单字段索引的情况下，一般都是没有存在价值的；相反，还会降低数据增加删除时的性能，特别是对频繁更新的表来说，负面影响更大。

 

(二)   避免对列的操作：

1)         任何对列的操作都可能导致全表扫描，这里所谓的操作包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等式的右边，甚至去掉函数。

例1：下列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引，但30万行数据情况下执行速度却非常慢：

select * from record where  substrb(CardNo,1,4)='5378'(13秒)

select * from record where  amount/30< 1000（11秒）

select * from record where  to_char(ActionTime,'yyyymmdd')='19991201'（10秒）

由于where子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐行计算得到的，因此它不得不进行表扫描，而没有使用该列上面的索引；如果这些结果在查询编译时就能得到，那么就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表扫描，因此将SQL重写如下：

select * from record where CardNo like  '5378%'（< 1秒）

select * from record where amount  < 1000*30（< 1秒）

select * from record where ActionTime= to_date ('19991201' ,'yyyymmdd')（< 1秒）

 

(三)   避免不必要的类型转换：

1)         尽量避免潜在的数据类型转换。如将字符型数据与数值型数据比较，ORACLE会自动将字符型用to_number()函数进行转换，从而导致全表扫描。

例2：表tab1中的列col1是字符型（char)，则以下语句存在类型转换：

select col1,col2 from tab1 where col1>10;

应该写为： select col1,col2 from tab1 where col1>'10'

(四)   增加查询的范围限制

1)         增加查询的范围限制，避免全范围的搜索

例3：以下查询表record 中时间ActionTime小于2001年3月1日的数据

select * from record where ActionTime < to_date ('20010301' ,'yyyymm')

查询计划表明，上面的查询对表进行全表扫描，如果我们知道表中的最早的数据为2001年1月1日，那么，可以增加一个最小时间，使查询在一个完整的范围之内:

select * from record where ActionTime < to_date ('20010301' ,'yyyymm') and   ActionTime > to_date ('20010101' ,'yyyymm')

后一种SQL语句将利用上ActionTime字段上的索引，从而提高查询效率。把'20010301'换成一个变量，根据取值的机率，可以有一半以上的机会提高效率。同理，对于大于某个值的查询，如果知道当前可能的最大值，也可以在Where子句中加上 “AND 列名< MAX(最大值)”。

(五)   尽量去掉"IN"、"OR"

1)         含有"IN"、"OR"的Where子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把子句拆开；拆开的子句中应该包含索引。

例4：select count(*) from stuff where id_no in('0','1')（23秒）

可以考虑将or子句分开：

select count(*) from stuff where id_no='0'  

select count(*) from stuff where id_no='1'

然后再做一个简单的加法，与原来的SQL语句相比，查询速度更快

(六)   尽量去掉 "<>"

1)         尽量去掉 "<>"，避免全表扫描，如果数据是枚举值，且取值范围固定，则修改为"OR"方式

例5：UPDATE SERVICEINFO SET STATE=0 WHERE STATE<>0;

以上语句由于其中包含了"<>"，执行计划中用了全表扫描（TABLE ACCESS FULL），没有用到state字段上的索引。实际应用中，由于业务逻辑的限制，字段state为枚举值，只能等于0，1或2，而且，值等于=1，2的很少，因此可以去掉"<>"，利用索引来提高效率。

修改为：UPDATE SERVICEINFO SET STATE=0  WHERE STATE = 1 OR STATE = 2 。进一步的修改可以参考第4种方法

(七)   去掉Where子句中的IS NULL和IS NOT NULL

1)         Where字句中的IS NULL和IS NOT NULL将不会使用索引而是进行全表搜索，因此需要通过改变查询方式，分情况讨论等方法，去掉Where子句中的IS NULL和IS NOT NULL。

(八)   索引提高数据分布不均匀时查询效率

1)         索引的选择性低，但数据的值分布差异很大时，仍然可以利用索引提高效率。

A、数据分布不均匀的特殊情况下，选择性不高的索引也要创建。

表ServiceInfo中数据量很大，假设有一百万行，其中有一个字段DisposalCourseFlag，取值范围为枚举值：[0，1，2，3，4，5，6，7]。按照前面说的索引建立的规则，“选择性不高的字段不应该建立索引，该字段只有8种取值，索引值的重复率很高，索引选择性明显很低，因此不建索引。然而，由于该字段上数据值的分布情况非常特殊，具体如下表：

取值范围                   1~5        6        7
占总数据量的百分比        1%        98%        1%

而且，常用的查询中，查询DisposalCourseFlag<6 的情况既多又频繁，毫无疑问，如果能够建立索引，并且被应用，那么将大大提高这种情况的查询效率。因此，我们需要在该字段上建立索引。

(九)   like子句尽量前端匹配

1)         因为like参数使用的非常频繁，因此如果能够对like子句使用索引，将很高的提高查询的效率。

例6：select * from city where name like ‘%S%’

以上查询的执行计划用了全表扫描（TABLE ACCESS FULL），如果能够修改为：

select * from city where name like ‘S%’

那么查询的执行计划将会变成（INDEX RANGE SCAN），成功的利用了name字段的索引。这意味着Oracle SQL优化器会识别出用于索引的like子句，只要该查询的匹配端是具体值。因此我们在做like查询时，应该尽量使查询的匹配端是具体值，即使用like ‘S%’。

(十)   用Case语句合并多重扫描

1)         我们常常必须基于多组数据表计算不同的聚集。例如下例通过三个独立查询：

例8：1）select count(*) from emp where sal<1000;

2）select count(*) from emp where sal between 1000 and 5000;

3）select count(*) from emp where sal>5000;

这样我们需要进行三次全表查询，但是如果我们使用case语句：

select
count (sale when sal <1000
then 1 else null end)                count_poor,
count (sale when between 1000 and 5000
then 1 else null end)                count_blue_collar,
count (sale when sal >5000
then 1 else null end)                count_poor
from emp;
这样查询的结果一样，但是执行计划只进行了一次全表查询。

(十一)         使用基于函数的索引

1)         select * from emp where substr(ename,1,2)=’SM’;

可以创建一个带有substr函数的基于函数的索引:

create index emp_ename_substr on eemp ( substr(ename,1,2) );

这样在执行上面的查询语句时，这个基于函数的索引将排上用场，执行计划将是（INDEX RANGE SCAN）。

(十二)         基于函数的索引要求等式匹配

1)         创建了基于函数的索引，但是如果执行下面的查询：

select * from emp where substr(ename,1,1)=’S’

得到的执行计划将还是（TABLE ACCESS FULL），因为只有当数据列能够等式匹配时，基于函数的索引才能生效，这样对于这种索引的计划和维护的要求都很高。请注意，向表中添加索引是非常危险的操作，因为这将导致许多查询执行计划的变更。然而，如果我们使用基于函数的索引就不会产生这样的问题，因为Oracle只有在查询使用了匹配的内置函数时才会使用这种类型的索引。

(十三)         决定使用全表扫描还是使用索引

1)         在大多数情况下，全表扫描可能会导致更多的物理磁盘输入输出，但是全表扫描有时又可能会因为高度并行化的存在而执行的更快。如果查询的表完全没有顺序，那么一个要返回记录数小于10％的查询可能会读取表中大部分的数据块，这样使用索引会使查询效率提高很多。但是如果表非常有顺序，那么如果查询的记录数大于40％时，可能使用全表扫描更快。因此，有一个索引范围扫描的总体原则是：

a)         对于原始排序的表  仅读取少于表记录数40％的查询应该使用索引范围扫描。反之，读取记录数目多于表记录数的40％的查询应该使用全表扫描。

b)        对于未排序的表    仅读取少于表记录数7％的查询应该使用索引范围扫描。反之，读取记录数目多于表记录数的7％的查询应该使用全表扫描。

 

随着时间的推移和数据的累计与变化，ORACLE对SQL语句的执行计划也会改变，比如：基于代价的优化方法，随着数据量的增大，优化器可能错误的不选择索引而采用全表扫描。这种情况可能是因为统计信息已经过时，在数据量变化很大后没有及时分析表；但如果对表进行分析之后，仍然没有用上合理的索引，那么就有必要对SQL语句用HINT提示，强制用合理的索引。但这种HINT提示也不能滥用，因为这种方法过于复杂，缺乏通用性和应变能力，同时也增加了维护上的代价；相对来说，基于函数右移、去掉“IN ，OR ，<> ，IS NOT NULL ”、分解复杂的SQL语句等等方法，却是“放之四海皆准”的，可以放心大胆的使用。