oracle
索引( Index )是常见的数据库对象，它的设置好坏、使用是否得当，极大地影响数据库应用程序和Database 的性能。虽然有许多资料讲索引的用法， DBA 和 Developer 们也经常与它打交道，但笔者发现，还是有不少的人对它存在误解，因此针对使用中的常见问题，讲三个问题。此文所有示例所用的数据库是 Oracle 8.1.7 OPS on HP N series ,示例全部是真实数据，读者不需要注意具体的数据大小，而应注意在使用不同的方法后，数据的比较。本文所讲基本都是陈词滥调，但是笔者试图通过实际的例子，来真正让您明白事情的关键。一讲，索引并非总是最佳选择如果发现Oracle 在有索引的情况下，没有使用索引，这并不是Oracle 的优化器出错。在有些情况下，Oracle 确实会选择全表扫描（Full Table Scan）,而非索引扫描（Index Scan）。这些情况通常有：1, 表未做statistics, 或者 statistics 陈旧，导致 Oracle 判断失误。2, 根据该表拥有的记录数和数据块数，实际上全表扫描要比索引扫描更快。对第1种情况，最常见的例子，是以下这句sql 语句：select count(*) from mytable;在未作statistics 之前，它使用全表扫描，需要读取6000多个数据块（一个数据块是8k）, 做了statistics 之后，使用的是 INDEX (FAST FULL SCAN) ，只需要读取450个数据块。但是，statistics 做得不好，也会导致Oracle 不使用索引。第2种情况就要复杂得多。一般概念上都认为索引比表快，比较难以理解什么情况下全表扫描要比索引扫描快。为了讲清楚这个问题，这里先介绍一下Oracle 在评估使用索引的代价（cost）时两个重要的数据：CF(Clustering factor) 和 FF(Filtering factor).CF: 所谓 CF, 通俗地讲，就是每读入一个索引块，要对应读入多少个数据块。FF: 所谓 FF, 就是该sql 语句所选择的结果集，占总的数据量的百分比。大约的计算公式是：FF * (CF + 索引块个数) ，由此估计出，一个查询， 如果使用某个索引，会需要读入的数据块块数。需要读入的数据块越多，则 cost 越大，Oracle 也就越可能不选择使用 index. （全表扫描需要读入的数据块数等于该表的实际数据块数）其核心就是， CF 可能会比实际的数据块数量大。CF 受到索引中数据的排列方式影响，通常在索引刚建立时，索引中的记录与表中的记录有良好的对应关系，CF 都很小；在表经过大量的插入、修改后，这种对应关系越来越乱，CF 也越来越大。此时需要 DBA 重新建立或者组织该索引。如果某个sql 语句以前一直使用某索引，较长时间后不再使用，一种可能就是 CF 已经变得太大，需要重新整理该索引了。FF 则是Oracle 根据 statistics 所做的估计。比如, mytables 表有32万行，其主键myid的最小值是1，最大值是409654，考虑以下sql 语句：Select * from mytables where myid>=1; 和Select * from mytables where myid>=400000这两句看似差不多的 sql 语句，对Oracle 而言，却有巨大的差别。因为前者的 FF 是100%， 而后者的 FF 可能只有 1%。如果它的CF 大于实际的数据块数，则Oracle 可能会选择完全不同的优化方式。而实际上，在我们的数据库上的测试验证了我们的预测. 以下是在HP 上执行时它们的 explain plan:第一句：SQL> select * from mytables where myid>=1;已选择325917行。Execution Plan----------------------------------------------------------0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=3132 Card=318474 Byt es=141402456)1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'MYTABLES' (Cost=3132 Card=318474 Byt es=141402456)Statistics----------------------------------------------------------7 recursive calls89 db block gets41473 consistent gets19828 physical reads0 redo size131489563 bytes sent via SQL*Net to client1760245 bytes received via SQL*Net from client21729 SQL*Net roundtrips to/from client1 sorts (memory)0 sorts (disk)325917 rows processed第二句：Execution Plan----------------------------------------------------------0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=346 Card=663 Bytes=2 94372)1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'MYTABLES' (Cost=346 Card=663 Bytes=294372)2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'PK_MYTABLES' (UNIQUE) (Cost=5 Card=663)Statistics----------------------------------------------------------1278 recursive calls0 db block gets6647 consistent gets292 physical reads0 redo size3544898 bytes sent via SQL*Net to client42640 bytes received via SQL*Net from client524 SQL*Net roundtrips to/from client1 sorts (memory)0 sorts (disk)7838 rows processed显而易见，第1句没有使用索引，第2句使用了主键索引pk_mytables. FF的巨大影响由此可见一斑。由此想到，我们在写sql 语句时，如果预先估计一下 FF, 你就几乎可以预见到 Oracle 会否使用索引。二讲，索引也有好坏索引有 B tree 索引， Bitmap 索引， Reverse b tree 索引， 等。最常用的是 B tree 索引。 B 的全称是Balanced , 其意义是，从 tree 的 root 到任何一个leaf ，要经过同样多的 level. 索引可以只有一个字段（Single column）, 也可以有多个字段（Composite）,最多32个字段，8I 还支持 Function-based index. 许多developer 都倾向于使用单列B 树索引。所谓索引的好坏是指：1，索引不是越多越好。特别是大量从来或者几乎不用的索引，对系统只有损害。OLTP系统每表超过5个索引即会降低性能，而且在一个sql 中， Oracle 从不能使用超过 5个索引。2，很多时候，单列索引不如复合索引有效率。3，用于多表连结的字段，加上索引会很有作用。那么，在什么情况下单列索引不如复合索引有效率呢？有一种情况是显而易见的，那就是，当sql 语句所查询的列，全部都出现在复合索引中时，此时由于 Oracle 只需要查询索引块即可获得所有数据，当然比使用多个单列索引要快得多。（此时，这种优化方式被称为 Index only access path）除此之外呢？我们还是来看一个例子吧：在 HP（Oracle 8.1.7） 上执行以下语句：select count(1) from mytabs where coid>=130000 and issuedate >= to_date ('2001-07-20', 'yyyy-mm-dd')。一开始，我们有两个单列索引：I_mytabs1(coid), I_mytabs2(issuedate), 下面是执行情况：COUNT(1)----------6427Execution Plan----------------------------------------------------------0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=384 Card=1 Bytes=11)1 0 SORT (AGGREGATE)2 1 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'T_MYTABS' (Cost=384 Card=126 Bytes=1386)3 2 INDEX (RANGE SCAN) OF 'I_MYTABS2' (NON-UNIQUE) (Cost=11Card=126)Statistics----------------------------------------------------------172 recursive calls1 db block gets5054 consistent gets2206 physical reads0 redo size293 bytes sent via SQL*Net to client359 bytes received via SQL*Net from client2 SQL*Net roundtrips to/from client5 sorts (memory)0 sorts (disk)1 rows processed可以看到，它读取了7000个数据块来获得所查询的 6000多行。现在，去掉这两个单列索引，增加一个复合索引I_mytabs_test ( coid, issuedate), 重新执行，结果如下：COUNT(1)----------6436Execution Plan----------------------------------------------------------0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=3 Card=1 Bytes=11)1 0 SORT (AGGREGATE)2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'I_MYTABS_TEST' (NON-UNIQUE) (Cost=3 Card=126 Bytes=1386)Statistics----------------------------------------------------------806 recursive calls5 db block gets283 consistent gets76 physical reads0 redo size293 bytes sent via SQL*Net to client359 bytes received via SQL*Net from client2 SQL*Net roundtrips to/from client3 sorts (memory)0 sorts (disk)1 rows processed可以看到，这次只读取了300个数据块。7000块对300块，这就是在这个例子中，单列索引与复合索引的代价之比。这个例子提示我们， 在许多情况下，单列索引不如复合索引有效率。可以说，在索引的设置问题上，其实有许多工作可以做。正确地设置索引，需要对应用进行总体的分析。三讲，索引再好，不用也是白搭抛开前面所说的，假设你设置了一个非常好的索引，任何傻瓜都知道应该使用它，但是Oracle 却偏偏不用，那么，需要做的第一件事情，是审视你的 sql 语句。Oracle 要使用一个索引，有一些最基本的条件：1， where 子句中的这个字段，必须是复合索引的第一个字段；2， where 子句中的这个字段，不应该参与任何形式的计算具体来讲，假设一个索引是按 f1, f2, f3的次序建立的，现在有一个 sql 语句, where 子句是 f2 = : var2, 则因为 f2 不是索引的第1个字段，无法使用该索引。第2个问题， 则在我们之中非常严重。以下是从 实际系统上面抓到的几个例子：Select jobid from mytabs where isReq='0' and to_date (updatedate) >= to_Date ( '2001-7-18', 'YYYY-MM-DD')；………以上的例子能很容易地进行改进。请注意这样的语句每天都在我们的系统中运行，消耗我们有限的cpu 和 内存资源。除了1，2这两个我们必须牢记于心的原则外，还应尽量熟悉各种操作符对 Oracle 是否使用索引的影响。这里我只讲哪些操作或者操作符会显式（explicitly）地阻止 Oracle 使用索引。以下是一些基本规则：1， 如果 f1 和 f2 是同一个表的两个字段，则 f1>f2, f1>=f2, f12， f1 is null, f1 is not null, f1 not in, f1 !=, f1 like ‘%pattern%’;3， Not exist 4， 某些情况下，f1 in 也会不用索引；对于这些操作，别无办法，只有尽量避免。比如，如果发现你的 sql 中的 in 操作没有使用索引，也许可以将 in 操作改成 比较操作 + union all。笔者在实践中发现很多时候这很有效。但是，Oracle 是否真正使用索引，使用索引是否真正有效，还是必须进行实地的测验。合理的做法是，对所写的复杂的 sql, 在将它写入应用程序之前，先在产品数据库上做一次explain . explain 会获得Oracle 对该 sql 的解析（plan）,可以明确地看到 Oracle 是如何优化该 sql 的。如果经常做 explain, 就会发现，喜爱写复杂的 sql 并不是个好习惯，因为过分复杂的sql 其解析计划往往不尽如人意。事实上，将复杂的 sql 拆开，有时候会极大地提高效率，因为能获得很好的优化。当然这已经是题外话了。