Oracle索引分析与比较
转摘: http://tech.it168.com/db/o/2006-08-18/200608181553820_1.shtml
【IT168 技术文档】索引在各种关系型数据库系统中都是举足轻重的组成部分，其对于提高检索数据的速度起至关重要的作用。在Oracle中，索引基本分为以下几种：B*Tree索引，反向索引，降序索引，位图索引，函数索引，interMedia全文索引等。本文主要就前6种索引进行分析，由于interMedia全文索引涉及的内容可以单独写一篇文章，所以不在此对其做分析。

    首先给出各种索引的简要解释：

    b*tree index：几乎所有的关系型数据库中都有b*tree类型索引，也是被最多使用的。其树结构与二叉树比较类似，根据rid快速定位所访问的行。
    反向索引：反转了b*tree索引码中的字节，是索引条目分配更均匀，多用于并行服务器环境下，用于减少索引叶的竞争。
    降序索引：8i中新出现的索引类型，针对逆向排序的查询。
    位图索引：使用位图来管理与数据行的对应关系，多用于OLAP系统。
    函数索引：这种索引中保存了数据列基于function返回的值，在select * from table where function(column)=value这种类型的语句中起作用。

    2 各种索引的结构分析

    2.1 B*Tree索引B*Tree索引是最常见的索引结构，默认建立的索引就是这种类型的索引。B*Tree索引在检索高基数数据列（高基数数据列是指该列有很多不同的值）时提供了最好的性能。当取出的行数占总行数比例较小时B-Tree索引比全表检索提供了更有效的方法。但当检查的范围超过表的10%时就不能提高取回数据的性能。B-Tree索引是基于二叉树的，由分支块（branch block）和叶块（leaf block）组成。在树结构中，位于最底层底块被称为叶块，包含每个被索引列的值和行所对应的rowid。在叶节点的上面是分支块，用来导航结构，包含了索引列（关键字）范围和另一索引块的地址。

    假设我们要找索引中值为80的行，从索引树的最上层入口开始，定位到大于等于50，然后往左找，找到第2个分支块，定位为75－100，最后再定位到叶块上，找到80所对应的rowid，然后根据rowid去读取数据块获取数据。如果查询条件是范围选择的，比如where column >20 and column <80，那么会先定位到第一个包含20的叶块，然后横向查找其他的叶块，直到找到包含80的块为止，不用每次都从入口进去再重新定位。

    2.2 反向索引

    反向索引是B*Tree索引的一个分支，它的设计是为了运用在某些特定的环境下的。Oracle推出它的主要目的就是为了降低在并行服务器（Oracle Parallel Server）环境下索引叶块的争用。当B*Tree索引中有一列是由递增的序列号产生的话，那么这些索引信息基本上分布在同一个叶块，当用户修改或访问相似的列时，索引块很容易产生争用。反向索引中的索引码将会被分布到各个索引块中，减少了争用。反向索引反转了索引码中每列的字节，通过dump（）函数我们可以清楚得看见它做了什么。举个例子：1，2，3三个连续的数，用dump()函数看它们在Oracle内部的表示方法。

    SQL> select 'number',dump(1,16) from dual
    2 union all select 'number',dump(2,16) from dual
    3 union all select 'number',dump(3,16) from dual;

    'NUMBE DUMP(1,16)
    ------ -----------------
    number Typ=2 Len=2: c1,2 （1）
    number Typ=2 Len=2: c1,3 （2）
    number Typ=2 Len=2: c1,4 （3）
    再对比一下反向以后的情况：
    SQL> select 'number',dump(reverse(1),16) from dual
    2 union all select 'number',dump(reverse(2),16) from dual
    3 union all select 'number',dump(reverse(3),16) from dual;

    'NUMBE DUMP(REVERSE(1),1
    ------ -----------------
    number Typ=2 Len=2: 2,c1 （1）
    number Typ=2 Len=2: 3,c1 （2）
    number Typ=2 Len=2: 4,c1 （3）

    我们发现索引码的结构整个颠倒过来了，这样1，2，3个索引码基本上不会出现在同一个叶块里，所以减少了争用。不过反向索引又一个缺点就是不能在所有使用常规索引的地方使用。在范围搜索中其不能被使用，例如，where column>value,因为在索引的叶块中索引码没有分类，所以不能通过搜索相邻叶块完成区域扫描。

    2.3 降序索引

    降序索引是8i里面新出现的一种索引，是B*Tree的另一个衍生物,它的变化就是列在索引中的储存方式从升序变成了降序，在某些场合下降序索引将会起作用。举个例子，我们来查询一张表并进行排序：

SQL> select * from test where a between 1 and 100 order by a desc，b asc;
    已选择100行。
    Execution Plan
    ----------------------
    0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=100 Bytes=400)
    1 0 SORT(ORDER BY)(Cost=2 Card=100 Bytes=400)
    2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IND_BT' (NON-UNIQUE) (Cost=2 Card=100 Bytes=400)

    这里优化器首先选择了一个索引范围扫描,然后还有一个排序的步骤。如果使用了降序索引，排序的过程会被取消。

   SQL> create index test.ind_desc on test.testrev(a desc，b asc);
    索引已创建。
    SQL> analyze index test.ind_desc compute statistics;
    索引已分析

    再来看下执行路径：

    SQL> select * from test where a between 1 and 100 order by a desc，b as