oracle索引存储

‘壹’ 如何查看Oracle表以及索引的存储空间

查看表占用空间
SELECT SEGMENT_NAME TABLE_NAME
,SUM(BLOCKS) BLOCKS
,SUM(BYTES)/(1024*1024) "TABLE_SIZE[MB]"
FROM USER_SEGMENTS
WHERE SEGMENT_TYPE='TABLE'
AND SEGMENT_NAME=&TABLE_NAME
GROUP BY SEGMENT_NAME;

索引占用空间
SELECT SEGMENT_NAME TABLE_NAME
,SUM(BLOCKS) BLOCKS
,SUM(BYTES)/(1024*1024) "TABLE_SIZE[MB]"
FROM DBA_SEGMENTS
WHERE SEGMENT_TYPE='INDEX'
AND SEGMENT_NAME=&TABLE_NAME
GROUP BY SEGMENT_NAME;

‘贰’ oracle聚集索引 聚集索引和非聚集索引的区别

聚集索引：也称 Clustered Index。是指关系表记录的物理顺序与索引的逻辑顺序相同。由于一张表只能按照一种物理顺序存放，一张表最多也只能存在一个聚集索引。与非聚集索引相比，聚集索引有着更快的检索速度。
MySQL 里只有 INNODB 表支持聚集索引，INNODB 表数据本身就是聚集索引，也就是常说 IOT，索引组织表。非叶子节点按照主键顺序存放，叶子节点存放主键以及对应的行记录。所以对 INNODB 表进行全表顺序扫描会非常快。
非聚集索引：也叫 Secondary Index。指的是非叶子节点按照索引的键值顺序存放，叶子节点存放索引键值以及对应的主键键值。MySQL 里除了 INNODB 表主键外，其他的都是二级索引。MYISAM，memory 等引擎的表索引都是非聚集索引。简单点说，就是索引与行数据分开存储。一张表可以有多个二级索引。
关键词：爱可生、开源数据库、数据监测、数据库运维

‘叁’ oracle索引是什么数据结构

索引是建立在表的一列或多个列上的辅助对象，目的是加快访问表中的数据；Oracle存储索引的数据结构是B*树，位图索引也是如此，只不过是叶子节点不同B*数索引；索引由根节点、分支节点和叶子节点组成，上级索引块包含下级索引块的索引数据，叶节点包含索引数据和确定行实际位置的rowid。
使用索引的目的：
1、加快查询速度
2、减少I/O操作
3、消除磁盘排序
4、何时使用索引
5、查询返回的记录数
6、排序表<40%
7、非排序表 <7%
8、表的碎片较多（频繁增加、删除）

‘肆’ Oracle索引的索引的分类

在关系数据库中，每一行都由一个行唯一标识RowID。RowID包括该行所在的文件、在文件中的块数和块中的行号。索引中包含一个索引条目，每一个索引条目都有一个键值和一个RowID，其中键值可以是一列或者多列的组合。（一）索引按存储方法分类，可以分为2类：B*树索引和位图索引。（1）B*树索引的存储结构类似书的索引结构，有分支和叶两种类型的存储数据块，分支块相当于书的大目录，叶块相当于索引到的具体的书页。Oracle用B*树机制存储索引条目，以保证用最短路径访问键值。默认情况下大多使用B*树索引，该索引就是通常所见的唯一索引、逆序索引。（2）位图索引存储主要用于节省空间，减少oracle对数据块的访问。它采用位图偏移方式来与表的行ID号对应，采用位图索引一般是重复值太多的表字段。位图索引之所以在实际密集型OLTP（联机事物处理）中用的比较少，是因为OLTP会对表进行大量的删除、修改、新建操作。Oracle每次进行操作都会对要操作的数据块加锁。以防止多人操作容易产生的数据库锁等待甚至死锁现象。在OLAP（联机分析处理）中应用位图有优势，因为OLAP中大部分是对数据库的查询操作，而且一般采用数据仓库技术，所以大量数据采用位图索引节省空间比较明显。当创建表的命令中包含有唯一性关键字时，不能创建位图索引，创建全局分区索引时也不能用位图索引。（二）索引按功能和索引对象分还有以下类型。（1）唯一索引意味着不会有两行记录相同的索引键值。唯一索引表中的记录没有RowID，不能再对其建立其他索引。在oracle10g中，要建立唯一索引，必须在表中设置主关键字，建立了唯一索引的表只按照该唯一索引结构排序。（2）非唯一索引不对索引列的值进行唯一性限制。（3）分区索引是指索引可以分散地存在于多个不同的表空间中，其优点是可以提高数据查询的效率。（4）未排序索引也称为正向索引。Oracle10g数据库中的行是按升序排序的，创建索引时不必指定对其排序而使用默认的顺序。（5）逆序索引也称反向索引。该索引同样保持列按顺序排列，但是颠倒已索引的每列的字节。（6）基于函数的索引是指索引中的一列或者多列是一个函数或者表达式，索引根据函数或表达式计算索引列的值。可以将基于函数的索引建立创建成位图索引。另外，按照索引所包含的列数可以把索引分为单列索引和复合索引。索引列只有一列的索引为单列索引，对多列同时索引称为复合索引。

‘伍’ 请教：oracle中索引应用

一．索引介绍
1.1 索引的创建语法：
CREATE UNIUQE | BITMAP INDEX <schema>.<index_name>
ON <schema>.<table_name>
(<column_name> | <expression> ASC | DESC,
<column_name> | <expression> ASC | DESC,...)
TABLESPACE <tablespace_name>
STORAGE <storage_settings>
LOGGING | NOLOGGING
COMPUTE STATISTICS
NOCOMPRESS | COMPRESS<nn>
NOSORT | REVERSE
PARTITION | GLOBAL PARTITION<partition_setting>
相关说明
1） UNIQUE | BITMAP：指定UNIQUE为唯一值索引，BITMAP为位图索引，省略为B-Tree索引。
2）<column_name> | <expression> ASC | DESC：可以对多列进行联合索引，当为expression时即“基于函数的索引”
3）TABLESPACE：指定存放索引的表空间(索引和原表不在一个表空间时效率更高)
4）STORAGE：可进一步设置表空间的存储参数
5）LOGGING | NOLOGGING：是否对索引产生重做日志(对大表尽量使用NOLOGGING来减少占用空间并提高效率)
6）COMPUTE STATISTICS：创建新索引时收集统计信息
7）NOCOMPRESS | COMPRESS<nn>：是否使用“键压缩”(使用键压缩可以删除一个键列中出现的重复值)
8）NOSORT | REVERSE：NOSORT表示与表中相同的顺序创建索引，REVERSE表示相反顺序存储索引值
9）PARTITION | NOPARTITION：可以在分区表和未分区表上对创建的索引进行分区
1.2 索引特点：
第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显着减少查询中分组和排序的时间。
第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。
1.3 索引不足：
第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。
1.4 应该建索引列的特点：
1）在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；
2）在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；
3）在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；
4）在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；
5）在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；
6）在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。
1.5 不应该建索引列的特点：
第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。
第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。
第三，对于那些定义为blob数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。
第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。
1.6 限制索引
限制索引是一些没有经验的开发人员经常犯的错误之一。在SQL中有很多陷阱会使一些索引无法使用。下面讨论一些常见的问题：
1.6.1 使用不等于操作符（<>、!=）
下面的查询即使在cust_rating列有一个索引，查询语句仍然执行一次全表扫描。
select cust_Id,cust_name from customers where cust_rating <> 'aa';
把上面的语句改成如下的查询语句，这样，在采用基于规则的优化器而不是基于代价的优化器（更智能）时，将会使用索引。
select cust_Id,cust_name from customers where cust_rating < 'aa' or cust_rating > 'aa';
特别注意：通过把不等于操作符改成OR条件，就可以使用索引，以避免全表扫描。
1.6.2 使用IS NULL 或IS NOT NULL
使用IS NULL 或IS NOT NULL同样会限制索引的使用。因为NULL值并没有被定义。在SQL语句中使用NULL会有很多的麻烦。因此建议开发人员在建表时，把需要索引的列设成 NOT NULL。如果被索引的列在某些行中存在NULL值，就不会使用这个索引（除非索引是一个位图索引，关于位图索引在稍后在详细讨论）。
1.6.3 使用函数
如果不使用基于函数的索引，那么在SQL语句的WHERE子句中对存在索引的列使用函数时，会使优化器忽略掉这些索引。 下面的查询不会使用索引（只要它不是基于函数的索引）
select empno,ename,deptno from emp where trunc(hiredate)='01-MAY-81';
把上面的语句改成下面的语句，这样就可以通过索引进行查找。
select empno,ename,deptno from emp where hiredate<(to_date('01-MAY-81')+0.9999);
1.6.4 比较不匹配的数据类型
也是比较难于发现的性能问题之一。 注意下面查询的例子，account_number是一个VARCHAR2类型,在account_number字段上有索引。
下面的语句将执行全表扫描：
select bank_name,address,city,state,zip from banks where account_number = 990354;
Oracle可以自动把where子句变成to_number(account_number)=990354，这样就限制了索引的使用,改成下面的查询就可以使用索引：
select bank_name,address,city,state,zip from banks where account_number ='990354';
特别注意：不匹配的数据类型之间比较会让Oracle自动限制索引的使用,即便对这个查询执行Explain Plan也不能让您明白为什么做了一次“全表扫描”。
1.7 查询索引
查询DBA_INDEXES视图可得到表中所有索引的列表，注意只能通过USER_INDEXES的方法来检索模式(schema)的索引。访问USER_IND_COLUMNS视图可得到一个给定表中被索引的特定列。
1.8 组合索引
当某个索引包含有多个已索引的列时，称这个索引为组合（concatented）索引。在 Oracle9i引入跳跃式扫描的索引访问方法之前，查询只能在有限条件下使用该索引。比如：表emp有一个组合索引键，该索引包含了empno、 ename和deptno。在Oracle9i之前除非在where之句中对第一列（empno）指定一个值，否则就不能使用这个索引键进行一次范围扫描。
特别注意：在Oracle9i之前，只有在使用到索引的前导索引时才可以使用组合索引！
1.9 ORACLE ROWID
通过每个行的ROWID，索引Oracle提供了访问单行数据的能力。ROWID其实就是直接指向单独行的线路图。如果想检查重复值或是其他对ROWID本身的引用，可以在任何表中使用和指定rowid列。

‘陆’ oracle中，索引是干什么用的

索引是建立在表的一列或多个列上的辅助对象，目的是加快访问表中的数据；Oracle存储索引的数据结构是B*树，位图索引也是如此，只不过是叶子节点不同B*数索引；索引由根节点、分支节点和叶子节点组成，上级索引块包含下级索引块的索引数据，叶节点包含索引数据和确定行实际位置的rowid。
使用索引的目的：
1、加快查询速度
2、减少I/O操作
3、消除磁盘排序
4、何时使用索引
5、查询返回的记录数
6、排序表<40%
7、非排序表 <7%
8、表的碎片较多（频繁增加、删除）

‘柒’ Oracle数据库的索引存放在____________表中，在默认情况下，0racle的审计是

索引存放在dba_indexes (user_indexes)
实例中所有的索引dba_indexes
用户自己的索引user_indexes

‘捌’ oracle的索引有几种

Oracle 提供了多种不同类型的索引以供使用。简单地说， Oracle 中包括如下索引：
1、 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。

2、 位图索引（ bitmap index ）
在一颗 B* 树中，通常索引条目和行之间存在一种一对一的关系：一个 索引条目就指向一行。而对于位图索引，一个索引条目则使用一个位图同时指向多行。位图索引适用于高度重复而且通常只读的数据（高度重复是指相对于表中的总行数，数据只有很少的几个不同值）。考虑在一 个有 100 万行的表中，每个列只有 3 个可取值： Y 、 N 和 NULL 。举例来说，如果你需要频繁地统计多少行有值Y ，这就很适合建立位图索引。不过并不是说如果这个表中某一列有 11.000 个不同的值就不能建立位图索引，这一列当然也可以建立 位图索引。在一个 OLTP 数据库中，由于存在并发性相关的问题，所以不能考虑使用位图索引（后面我们就会讨论这一点）。注意，位图索引要求使用 Oracle 企业版或个人版。
位图联结索引（ bitmap join index ）：这为索引结构（而不是表）中的数据提供了一种逆规范化的 方法。例如，请考虑简单的 EMP 和 DEPT 表。有人可能会问这样一个问题： “ 多少人在位于波士顿的部门工作 ？“ EMP 有一个指向 DEPT 的外键，要想统计 LOC 值为 Boston 的部门中的员工人数，通常必须完成表联结，将 LOC 列联结至 EMP 记录来回答这个问题。通过使用位图联结索引，则可以在 EMP 表上对 LOC 列建立索引 。
3、 基于函数的索引（ function-based index ）
这些就是 B* 树索引或位图索引，它将一个函数计算得到的结果存储在行的列中，而不是存储列数据本身。可以把基于函数的索引看作一个虚拟列（或派生列）上的索引，换句话说，这个列并不物理存储在表中。基于函数的索引可以用于加快形如 SELECT * FROM T W HERE FUNCTION(DATABASE_COLUMN) = SAME_VALUE 这样的查询，因为值 FUNCTION(DATABASE_COLUMN) 已经提前计算并存储在索引中。
4、 应用域索引（ application domain index ）
应用域索引是你自己构建和存储的索引，可能存储在Oracle 中，也可能在 Oracle 之外。你要告诉优化器索引的选择性如何，以及执行的开销有多大，优化器则会根据你提供的信息来决定是否使用你的索引。 Oracle 文本索引就是应用域索引的一个例子；你也可 以使用构建 Oracle 文本索引所用的工具来建立自己的索引。需要指出，这里创建的 “ 索引 “ 不需要使用传统的索引结构。例如， Oracle 文本索引就使用了一组表来实现其索引概念。

5、HASH索引
使用HASH索引必须要使用HASH群集。建立一个群集或HASH群集的同时，也就定义了一个群集键。这个键告诉Oracle如何在群集上存储表。在存储数据时，所有与这个群集键相关的行都被存储在一个数据库块上。若数据都存储在同一个数据库块上，并且使用了HASH索引，Oracle就可以通过执行一个HASH函数和I/O来访问数据——而通过适用一个二元高度为4的B-树索引来访问数据，则需要在检索数据时使用4个I/O。
技巧：HASH索引在有限制条件（需要指定一个确定的值而不是一个值范围）的情况下非常有用。
6、分区索引
分区索引就是简单地把一个索引分成多个片断，这样可以访问更小的片断，并且可以把这些片断分别存放在不同的硬盘上（避免I/O问题）。B-数索引和位图索引都可以被分区，HASH索引不可以被分区。
有两种类型的分区索引：本地分区索引和全局分区索引。每个类型都有两个子类型，有前缀索引和无前缀索引。如果使用了位图索引就必须是本地索引。
把索引分区最主要的原因是可以减少所需读取的索引的大小，另外把分区放在不同的表空间中可以提高分区的可用性和可靠性。

‘玖’ oracle 索引占用存储空间吗

占用的，你SQL语句创建索引时，语句里面就有指定该索引存放到哪个表空间，而表空间的物理形式就是存放在磁盘上的数据文件，所以是占用存储空间的

‘拾’ Oracle数据库中的最常用的索引有哪些

1. b-tree索引
Oracle数据库中最常见的索引类型是b-tree索引，也就是B-树索引，以其同名的计算科学结构命名。CREATE
INDEX语句时，默认就是在创建b-tree索引。没有特别规定可用于任何情况。
2. 位图索引(bitmap index)
位图索引特定于该列只有几个枚举值的情况，比如性别字段，标示字段比如只有0和1的情况。
3. 基于函数的索引
比如经常对某个字段做查询的时候是带函数操作的，那么此时建一个函数索引就有价值了。