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Oracle索引使用规则-mysql教程

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  逻辑上:

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  Function-based函数索引

  Domain 域索引

  物理上:

  Partitioned 分区索引

  NonPartitioned 非分区索引

  B-tree:

  Normal 正常型B树

  Rever Key 反转型B树

  Bitmap 位图索引

  索引结构:

  B-tree:

  适合与大量的增、删、改(OLTP);

  不能用包含OR操作符的查询;

  适合高基数的列(唯一值多)

  典型的树状结构;

  每个结点都是数据块;

  大多都是物理上一层、两层或三层不定,逻辑上三层;

  叶子块数据是排序的,从左向右递增;

  在分支块和根块中放的是索引的范围;

  Bitmap:

  适合与决策支持系统;

  做UPDATE代价非常高;

  非常适合OR操作符的查询;

  基数比较少的时候才能建位图索引;

  树型结构:

  索引头

  开始ROWID,结束ROWID(先列出索引的最大范围)

  BITMAP

  每一个BIT对应着一个ROWID,它的值是1还是0,如果是1,表示着BIT对应的ROWID有值;

  B*tree索引的话通常在访问小数据量的情况下比较适用,比如你访问不超过表中数据的5%,当然这只是个相对的比率,适用于一般的情况。bitmap的话在数据仓库中使用较多,用于低基数列,比如性别之类重复值很多的字段,基数越小越好。

  B* 树索引

  这些是我所说的 “ 传统 “ 索引。到目前为止,这是 Oracle 和大多数其他数据库中最常用的索引。 B* 树的构造类似于二叉树,能根据键提供一行或一个行集的快速访问,通常只需很少的读操作就能找到正确的行。不过,需要注意重要的一点, ” B* 树 “ 中的 ” B “ 不代表二叉( binary ),而代表平衡( b alanced )。B* 树索引并不是一颗二叉树,这一点在介绍如何在磁盘上物理地存储 B* 树时就会了解到。 B* 树索引有以下子类型:

  索引组织表( index organized table ):索引组织表以 B* 树结构存储。堆表的数据行是以一种无组织的方式存储的(只要有可用的空间,就可以放数据),而 IOT 与之不同, IOT 中的数据要按主键的顺序存储和排序。对应用来说, IOT 表现得与 “ 常规 “ 表并无二致;需要使用 SQL 来正确地访问 IOT 。 IOT 对信息获取、空间系统和 OLAP 应用最为有用。 IOT 在上一章已经详细地讨论过。

  B*树聚簇索引( B*tree cluster index )这些是传统 B* 树索引的一个变体(只是稍有变化)。 B* 树聚簇索引用于对聚簇键建立索引(见第 11. 章中 “ 索引聚簇表 “ 一节),所以这一章不再讨论。在传统 B* 树中 ,键都指向一行;而 B* 树聚簇不同,一个聚簇键会指向一个块,其中包含与这个聚簇键相关的多行。

  降序索引( descending index ):降序索引允许数据在索引结构中按 “ 从大到小 “ 的顺序(降序)排序,而不是按 ” 从小到大 “ 的顺序(升序)排序。我们会解释为什么降序索引很重要,并说明降序索引如何工作。

  反向键索引( reverse key index ):这也是 B* 树索引,只不过键中的字节会 “ 反转 “ 。利用反向键索引,如果索引中填充的是递增的值,索引条目在索引中可以得到更均匀的分布。例如,如果使用一个序列来生成主键,这个序列将生成诸如 987500 、 987501 、 987502 等值。这些值是顺序的,所以倘若使用一 个传统的 B* 树索引,这些值就可能放在同一个右侧块上,这就加剧了对这一块的竞争。利用反向键, Oracl e则会逻辑地对 205789 、 105789 、 005789 等建立索引。 Oracle 将数据放在索引中之前,将先 把所存储数据的字节反转,这样原来可能在索引中相邻放置的值在字节反转之后就会相距很远。通过反转字节,对索引的插入就会分布到多个块上。

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手机用户2502919063
这个家伙很懒,什么也没留下!
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