oracle索引如何在ORACLE数据库的字段上建立索引

如何使用oracle 索引表

索引组织表IOT，例如： CREATE TABLE labor_hour ( WORK_DATE DATE, EMPLOYEE_NO VARCHAR2(8), CONSTRAINT pk_labor_hour PRIMARY KEY (work_date, employee_no)) ORGANIZATION INDEX; SELECT table_name, iot_name, iot_type FROM user_tables; DROP TABLE labor_hour; SELECT object_name, original_name, type, related FROM user_recyclebin; FLASHBACK TABLE labor_hour TO BEFORE DROP; SELECT object_name, object_type FROM user_objects ORDER BY 1,2; ALTER INDEX "BIN$jzohHP0LRqusV3X3jtaDRQ==$0" RENAME TO pk_labor_hour;

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（ anized 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。

如何在ORACLE数据库的字段上建立索引

Oracle中建立索引，会提高查询速度： create index 索引名 on 表名(列名); 例如： create index index_userid on tbl_detail(userid);