数据库复习资料(仅供参考)

1.理解约束在DBMS中的实现方法，特别是各种constraint与触发器等

数据完整性约束constraint

强制数据完整性可确保数据库中的数据质量。例如，如果输入了employee_id值为123的职员，那么该数据库不应允许其他职员使用同一ID值。如果计划将employee_rating列的值范围设定为从1到5，则数据库不应接受6。如果表有一dept_id列，该列存储职员的部门编号，则数据库应只允许接受公司中的有效部门编号。

对表进行计划有两个重要步骤：标识列的有效值和确定如何强制列中的数据完整性。数据完整性有四种类型：

实体完整性域完整性引用完整性用户定义完整性

实体完整性

实体完整性将行定义为特定表的唯一实体。实体完整性强制表的标识符列或主键的完整性（通过索引、UNIQUE约束、PRIMARY KEY约束或IDENTITY属性）。

域完整性

域完整性是指给定列的输入有效性。强制域有效性的方法有：限制类型（通过数据类型）、格式（通过CHECK约束和规则）或可能值的范围（通过FOREIGN KEY约束、CHECK约束、DEFAULT定义、NOT NULL定义和规则）。

引用完整性

在输入或删除记录时，引用完整性保持表之间已定义的关系。在Microsoft SQL Server 2000中，引用完整性基于外键与主键之间或外键与唯一键之间的关系（通过FOREIGN KEY和CHECK约束）。引用完整性确保键值在所有表中一致。这样的一致性要求不能引用不存在的值，如果键值更改了，那么在整个数据库中，对该键值的所有引用要进行一致的更改。

强制引用完整性时，SQL Server禁止用户进行下列操作：

当主表中没有关联的记录时，将记录添加到相关表中。

更改主表中的值并导致相关表中的记录孤立。

从主表中删除记录，但仍存在与该记录匹配的相关记录。

用户定义完整性

用户定义完整性使您得以定义不属于其它任何完整性分类的特定业务规则。所有的完整性类型都支持用户定义完整性（CREATE TABLE中的所有列级和表级约束、存储过程和触发器）。何为触发器？在SQL Server里面也就是对某一个表的一定的操作，触发某种条件，从而执行的一段程序。触发器是一个特殊的存储过程。常见的触发器有三种：分别应用于Insert , Update , Delete 事件。

存储过程(Stored Procedure)是由编译过的SQL语句、控制流语句、变量说明和赋值运算等组成的集合，由开发者创建并存储在数据字典(大部分DBMS叫系统表)中。我们可以通过存储过程中的语句来定义企业业务规则，特别对于复杂的表与表之间的饿关系，用存储过程来实现将变得相当容易。

触发器(Trigger)也是一个存储过程，该过程在插入、修改和删除等操作事前或事后由DBS自动激发(执行)。经常用于实现逻辑上相关的数据表之间的数据完整性和一致性。触发器非常适合于实施企业规则，如果某个输入违反了其中的某个企业规则，触发器可以显示相应错误并中止正在执行的数据库动作。

数据库完整性对于数据库应用系统非常关键，其作用主要体现在以下几个方面：

1．数据库完整性约束能够防止合法用户使用数据库时向数据库中添加不合语义的数据。

2．利用基于DBMS的完整性控制机制来实现业务规则，易于定义，容易理解，而且可以降低应用程序的复杂性，提高应用程序的运行效率。同时，基于DBMS的完整性控制机制是集中管理的，因此比应用程序更容易实现数据库的完整性。

3．合理的数据库完整性设计，能够同时兼顾数据库完整性和系统效能。比如装载大量数据时，只要在装载之前临时使基于DBMS的数据库完整性约束失效，此后再使其生效，就能保证既不影响数据装载的效率又能保证数据库的完整性。

4．在应用软件的功能测试中，完善的数据库完整性有助于尽早发现应用软件的错误。

系统分析师教程：

静态约束：数据库中的数据的语法、语义限制与数据间的逻辑约束称为静态约束。它反映了数据间固有的逻辑特性，是最重要的一类完整性约束。静态约束包括静态列级约束（对数据类型的约束、对数据格式的约束、对取之范围或取值集合的约束、对空值的约束、其他约束）、静态元组约束、静态关系约束（实体完整性约束、参照完整性约束、函数依赖约束、统计约束）

动态约束：数据库中的数据变化应遵守的规则称为数据动态约束，它反映了数据库状态变迁的约束。动态约束包括动态列级约束（修改列定义时的约束、修改列值时的约束）、动态元组约束、动态关系约束。

2.理解页面/块结构，了解自然连接时查询读块开销的估算方法，内存中块的淘汰方法

页面/块结构

物理上由1-2个OS的block形成一个逻辑上数据库的block.逻辑单位是段，分区也是段。形成表空间。统计值方图：超过多少比例时，可以进行全表扫描，否则执行……B-树索引的叶节点的块大小正好是数据库块的大小。由DBA的基本知识知道，pctfree参数是控制freelist un-links的（即将块由freelists中移除）。设置pctfree=10 意味着每个块都保留10%的空间用作行扩展。pctused参数是控制freelist re-links

的。设置pctused=40意味着只有在块的使用低于40%时才会回到表格的freelists中。一旦由于一个删除的操作而令块被重新加入到freelist 中，它将会一直保留在freelist中即使空间的使用超过了60%，只有在到达pctfree时才会将数据块由freelist中移走。

代价估算

*集中式数据库：

执行开销主要包括：?磁盘存取块数(I/O代价) ?处理机时间(CPU代价) ?查询的内存开销I/O代价是最主要的

*分布式数据库：总代价=I/O代价+CPU代价+内存代价＋通信代价

设一个块能装10个Student元组或100个SC元组，在内存中存放5块Student元组和1块SC元组，则读取总块数为

1000/10+1000/(10*5)+10000/100=100+20×100=2100块

其中，读Student表100块。读SC表20遍，每遍100块。若每秒读写20块，则总计要花105s。

连接后的元组数为103×104=107。设每块能装10个元组，则写出这些块要用106/20=5×104s

执行自然连接，读取Student和SC表的策略不变，总的读取块数仍为2100块花费105s。

自然连接的结果比第一种情况大大减少，为104个写出这些元组时间为104/10/20=50s，为第一种情况的千分之一。

内存块淘汰

内存管理是操作系统的五大功能之一，主要的任务就是内存空间的调度，为需要放入内存的数据分配空间，将不再需要的数据移出内存。对内存的管理，可以采用多种管理方式，主要有：分页存储管理、段式存储管理、段页式存储管理。由于分页存储管理，处理简单，实现方便，所以大多数操作系统都采用这种方式。

分页存储管理的基本原理，就是将内存空间分成大小相同的页，同时外部存储空间也按照相同的尺寸分页，数据以页为单位从磁盘读入内存，以页为单位从内存写回磁盘。使用页表对内存空间中的页进行管理。

内存页的调度管理，可以分为两个方面：（1）请求调页管理，（2）请求淘汰换页管理。

1. 请求调页管理

系统在处理数据时，首先检查所需数据是否已经调入内存。如果调入内存，则直接使用；如果没有调入内存，则产生缺页中断，以装入所需数据页。这就是请求调页管理。请求调页管理的关键是确定内存中是否存在所需数据，这是使用页表来实现的。页表记录了放入内存中的数据，系统通过对这个表的查询，来决定所需数据页是否在内存中。如何实现页表的快速扫描，是操作系统必须要考虑的问题。另外，数据读入内存以及从内存中移走，都需要对页表进行维护，以反映内存中数据的真实情况。

2. 请求淘汰换页管理

请求淘汰换页管理，决定内存中那些数据被移走。由于内存空间总是小于磁盘空间，不可能将所有数据全部、同时地装入内存。在出现缺页中断并且内存中没有空闲的页时，就需要首先从内存中调出当前不再使用的数据页以释放空间。

对请求淘汰换页管理，可以使用多种页面调度算法，主要有：先进先出算法（first input first output，FIFO）、循环检测算法、最近最少使用算法（least recently used，LRU）、最优淘汰算法（optimal replacement algorithm，OPT）等等。

最近最少使用算法的出发点是：如果某页被访问，则该页可能再次被访问。或者反过来说，如果某页很长时间没有被访问，则该页在最近一段时间内也不会被访问。该算法被广泛使用，实现时也需要页表。通过页表中数据页的排列顺序，表明那些页最近被访问、那些页很长时间没有被访问。和最近最少使用算法相对应的是最近最多使用算法（most recently used，MRU）。

需要说明的是，对请求调页管理和请求淘汰换页管理所使用页表的维护，需要消耗系统资源。由于多个处理可能同时引起页表的更新，系统在更新页表前需要对页表加锁，以防止页表被破坏。也正是由于使用锁，系统中可能会存在页表的竞争，引起系统性能的下降。系统自动完成页表的维护，用户不能直接控制，但可以通过改变数据的使用方式，达到影响页表使用的目的。

3. 数据库系统的内存调度管理

对数据库系统来说，内存空间被划分为多个部分。除进程缓冲区之外，其他部分都是共享内存，每一部分都需要页表，以实现它的请求调页和请求淘汰换页管理。对系统的整个内存空间，按照功能的不同，划分为多个部分进行单独管理，减少了页表所管理内存空间的范围，能极大地提高页表的搜索速度，降低事务之间的互相竞争。

对请求调页管理，自然希望要处理的数据都已经调入内存，避免进程的等待。数据库系统提供了异步预取进程，在处理大数据量时可以事先将要处理数据读入内存。对请求淘汰换页管理，数据库系统采用了最近最少使用算法，通过将最近最少使用数据写入磁盘而获取内存空间。对该算法的实现，不同数据库系统有不尽相同的实现方式。

数据库系统中的大部分数据处理在用户缓冲区中完成，因此这部分内存空间的调度管理尤为重要。一些数据库系统公开了其请求淘汰换页管理的实现机制，用户可以通过配置参数的更改来影响它的执行动作。

如果数据库系统中存放用户数据的表空间使用了不同的页尺寸，就需要在系统中建立不同页尺寸的内存缓冲区，以存取这些表空间中的数据。这是内存的分页存储管理方式所决定的。

3.能进行基本的ER建模,要求画图正确

概念描述

实体现实世界中具有共同性质的可识别对象的集合

属性描述实体或者联系的某个性质的数据项，关系也可以有属性，主键是两个实体的主键决定的主键唯一地标识一个实体或者联系实例

描述符非键属性，描述一个实体或者联系

复合属性共同描述一个对象的某个性质的一组简单属性

多值属性对于一个实体实例可以取多个值的实体属性

关系命名的m元集合，标识笛卡尔积的子集

二元关系两个不同实体上的联系

环，递归关系联系一个实体到自身的联系

三元关系三个不同实体上的联系

导出属性可以从别的属性计算得到的属性

角色Manager同时也是employee，具有work_for关系

弱实体弱实体的所有实例都通过一个联系R依赖于另一个实体的实例而存在

4.了解DSS与OLTP的区别，用户特性，索引方法，查询等

OLTP DSS

全称OLTP=online transaction processing DSS=data warehousing

翻译联机事物处理数据仓库

例子例如：飞机订票,网上交易,BBS等例如：各种资源资料查询系统

特征大量的在线用户和DML操作(数据操纵语言) 很少的DML操作

操作类型大量基于索引的查询大量的全表扫描的查询

索引用B-tree，reverse key索引，定期索引重建用bitmap索引

数据结构需要较多的小的回退段需要较少的大的回退段

查询不要用分布式查询用分布式查询

存储参数数据对象的存储参数pctfree 20 或者更高数据对象的存储参数pctfree 0

共享共享程序代码和各种变量常量字符变量和线索

存储结构启动多线索服务使用大的数据块,db_file_mutiblock_read_count

日志使用较大的日志文件使用较小的日志文件

功能listener开多个响应端口增加sort_area_size

5.熟悉BCNF范式基本定义，能进行满足规范的设计

设计范式（范式,数据库设计范式,数据库的设计范式）是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则。在关系数据库中，这种规则就是范式。关系数据库中的关系必须满足一定的要求，即满足不同的范式。目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、第四范式（4NF）、第五范式（5NF）和第六范式（6NF）。满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。在第一范式的基础上进一步满足更多要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。一般说来，数据库只需满足第三范式（3NF）就行了。

第一范式的定义

如果一个关系模式R的所有属性都是不可分的基本数据项，则R∈1NF。

第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。

第一范式包括下列指导原则：数据组的每个属性可以包含一个值；

关系中的每个数组必须包含相同数量的值；

关系中的每个数组一定不能相同。

第一范式是对关系模式的最起码的要求。不满足第一范式的数据库模式不能称为关系数据库。

但是满足第一范式的关系模式并不一定是一个好的关系模式。

例：如职工号，姓名，电话号码组成一个表（一个人可能有一个办公室电话和一个家里电话号码）规范成为1NF有三种方法：一是重复存储职工号和姓名。这样，关键字只能是电话号码。

二是职工号为关键字，电话号码分为单位电话和住宅电话两个属性

三是职工号为关键字，但强制每条记录只能有一个电话号码。

以上三个方法，第一种方法最不可取，按实际情况选取后两种情况。

第二范式的定义

若关系模式R∈1NF，并且每一个非主属性都完全函数依赖于R的码，则R∈2NF。

例：SLC(Sno, Sdept, Sloc, Cno, Grade) ∈1NF

SLC(Sno, Sdept, Sloc, Cno, Grade) ∈2NF SC（Sno，Cno，Grade）∈ 2NF

SL（Sno，Sdept，Sloc）∈ 2NF

采用投影分解法将一个1NF的关系分解为多个2NF的关系，可以在一定程度上减轻原1NF关系中存在的插入异常、删除异常、数据冗余度大、修改复杂等问题。

将一个1NF关系分解为多个2NF的关系，并不能完全消除关系模式中的各种异常情况和数据冗余。

例：选课关系SCI（SNO，CNO，GRADE，CREDIT）其中SNO为学号，CNO为课程号，GRADEGE 为成绩，CREDIT 为学分。由以上条件，关键字为组合关键字（SNO，CNO）

在应用中使用以上关系模式有以下问题：

a.数据冗余，假设同一门课由40个学生选修，学分就重复40次。

b.更新异常，若调整了某课程的学分，相应的元组CREDIT值都要更新，有可能会出现同一门课学分不同。

c.插入异常，如计划开新课，由于没人选修，没有学号关键字，只能等有人选修才能把课程和学分存入。

d.删除异常，若学生已经结业，从当前数据库删除选修记录。某些门课程新生尚未选修，则此门课程及学分记录无法保存。

原因：非关键字属性CREDIT仅函数依赖于CNO，也就是CREDIT部分依赖组合关键字（SNO，CNO）而不是完全依赖。

解决方法：分成两个关系模式SC1（SNO，CNO，GRADE），C2（CNO，CREDIT）。新关系包括两个关系模式，它们之间通过SC1中的外关键字CNO相联系，需要时再进行自然联接，恢复了原来的关系。

第三范式的定义

关系模式R Y）, 使得X->Y，Y->X，Y->Z，成立，则称R 中若不存在这样的码X、属性组Y及非主属性Z（Z ∈3NF。

若R∈3NF，则R的每一个非主属性既不部分函数依赖于候选码也不传递函数依赖于候选码。

如果R∈3NF，则R也是2NF。

采用投影分解法将一个2NF的关系分解为多个3NF的关系，可以在一定程度上解决原2NF关系中存在的插入异常、删除异常、数据冗余度大、修改复杂等问题。

将一个2NF关系分解为多个3NF的关系后，并不能完全消除关系模式中的各种异常情况和数据冗余

例：如S1(SNO，SNAME，DNO，DNAME，LOCATION)各属性分别代表学号，姓名，所在系，系名称，系地址。

关键字SNO决定各个属性。由于是单个关键字，没有部分依赖的问题，肯定是2NF。但这关系肯定有大量的冗余，有关学生所在的几个属性DNO，DNAME，LOCATION将重复存储，插入，删除和修改时也将产生类似以上例的情况。

原因：关系中存在传递依赖造成的。即SNO -> DNO。而DNO -> SNO却不存在，DNO -> LOCA TION, 因此关键辽SNO 对LOCATION 函数决定是通过传递依赖SNO -> LOCATION 实现的。也就是说，SNO不直接决定非主属性LOCA TION。

解决目地：每个关系模式中不能留有传递依赖。

解决方法：分为两个关系S（SNO，SNAME，DNO），D（DNO，DNAME，LOCATION）

注意：关系S中不能没有外关键字DNO。否则两个关系之间失去联系。

鲍依斯-科得范式（BCNF）：在第三范式的基础上，数据库表中如果不存在任何字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。关系模式中如果每一个决定因素都包含码,那么这个关系就是BCNF范式。

假设仓库管理关系表为StorehouseManage(仓库ID, 存储物品ID, 管理员ID, 数量)，且有一个管理员只在一个仓库工作；一个仓库可以存储多种物品。这个数据库表中存在如下决定关系：

(仓库ID, 存储物品ID) →(管理员ID, 数量) (管理员ID, 存储物品ID) → (仓库ID, 数量)

所以，(仓库ID, 存储物品ID)和(管理员ID, 存储物品ID)都是StorehouseManage的候选关键字，表中的唯一非关键字段为数量，它是符合第三范式的。但是，由于存在如下决定关系：

(仓库ID) → (管理员ID) (管理员ID) → (仓库ID)

即存在关键字段决定关键字段的情况，所以其不符合BCNF范式。它会出现如下异常情况：

(1) 删除异常：当仓库被清空后，所有"存储物品ID"和"数量"信息被删除的同时，"仓库ID"和"管理员ID"信息也被删除了。

(2) 插入异常：当仓库没有存储任何物品时，无法给仓库分配管理员。

(3) 更新异常：如果仓库换了管理员，则表中所有行的管理员ID都要修改。

把仓库管理关系表分解为二个关系表：仓库管理：StorehouseManage(仓库ID, 管理员ID)；

仓库：Storehouse(仓库ID, 存储物品ID, 数量)。

这样的数据库表是符合BCNF范式的，消除了删除异常、插入异常和更新异常。

6.了解查询的处理过程等

1）语法分析，分析语句的语法是否符合规范，衡量语句中各表达式的意义。

2）语义分析，检查语句中涉及的所有数据库对象是否存在，且用户有相应的权限。

3）视图转换，将涉及视图的查询语句转换为相应的对基表查询语句。

4）表达式转换，将复杂的SQL 表达式转换为较简单的等效连接表达式。

5）选择优化器，不同的优化器一般产生不同的“执行计划” 。

6）选择连接方式，ORACLE 有三种连接方式，对多表连接ORACLE 可选择适当的连接方式。

7）选择连接顺序，对多表连接ORACLE 选择哪一对表先连接，选择这两表中哪个表做为源数据表。

8）选择数据搜索路径，根据以上条件选择合适的数据搜索路径，如是选用全表搜索还是利用索引或是其他的方式。

9）运行“执行计划”。

7.有哪些数据库产品

Sybase、Oracle、SQL server、foxpro、IBM DB2、MS Access、Mysql

8.其它

IPO图：

HIPO图(Hierarchy Plus Input/Processing/Output)图是美国IBM公司70年代发展起来的表示软件系统结构的工具。它既可以描述软件总的模块层次结构--H图(层次图)，又可以描述每个模块输入/输出数据、处理功能及模块调用的详细情况--IPO图。HIPO图以模块分解的层次性以及模块内部输入、处理、输出三大基本部分为基础建立的。它是表示软件系统结构的工具。HIPO图以模块分解的层次性以及模块内部输入、处理、输出三大基本部分为基础建立的。

1. HIPO图的H图

用于描述软件的层次结构，矩形框表示一个模块，矩形框之间的直线表示模块之间的调用关系，同结构图一样未指明调用顺序。如图4-10为销售管理系统的层次图。

2. IPO图

H图只说明了软件系统由那些模块组成及其控制层次结构，并未说明模块间的信息传递及模块内部的处理。因此对一些重要模块还必须根据数据流图、数据字典及H图绘制具体的IPO图，如图4-11

在计算机领域IPO是指结构化设计中变换型结构的输入（Input）、加工（Processing）、输出（Output）。IPO图是对每个模块进行详细设计的工具，它是输入加工输出(INPUT PROCESS OUTPUT)图的简称，它是由美国IBM公司发起并完善起来的一种工具。在系统的模块结构图形成过程中，产生了大量的模块，在进行详细设计时开发者应为每一个模块写一份说明。IPO图就是用来说明每个模块的输入、输出数据和数据加工的重要工具。

IPO图的主体是算法说明部分，该部分可采用结构化语言、判定表、判定树，也可用N－S图、问题分析图和过程设计语言等工具进行描述，要准确而简明的描述模块执行的细节。

在IPO图中，输入、输出数据来源于数据词典。局部数据项是指个别模块内部使用的数据，与系统的其它部分无关，仅由本模块定义、存贮和使用。注释是对本模块有关问题作必要的说明。

开发人员不仅可以利用IPO图进行模块设计，而且还可以利用它评价总体设计。用户和管理人员可利用IPO图编写、修改和维护程序。因而，IPO图是系统设计阶段的一种重要文档资料。

函数依赖基本概念和范式概念

●函数依赖：

设R(U)是一个属性集U上的关系模式，X和Y是U的子集。

若对于R(U)的任意一个可能的关系r，r中不可能存在两个元组在X上的属性值相等，而在Y上的属性值不等，则称“X函数确定Y” 或“Y函数依赖于X”，记作X→Y。

X称为这个函数依赖的决定属性集(Determinant)。Y=f(x)

1. 函数依赖不是指关系模式R的某个或某些关系实例满足的约束条件，而是指R的所有关系实例均要满足的约束条件。

2. 函数依赖是语义范畴的概念。只能根据数据的语义来确定函数依赖。

例如“姓名→年龄”这个函数依赖只有在不允许有同名人的条件下成立

3. 数据库设计者可以对现实世界作强制的规定。例如规定不允许同名人出现，函数依赖“姓名→年龄”成立。所插入的元组必须满足规定的函数依赖，若发现有同名人存在，则拒绝装入该元组。

部分函数依赖：若x→y 并且，存在x的真子集x1，使得x1→y,则y部分依赖于x。

完全函数依赖：若x→y并且，对于x的任何一个真子集x1，都不存在x1→y 则称y完全依赖于x。

索引

一、索引的概念

索引就是加快检索表中数据的方法。数据库的索引类似于书籍的索引。在书籍中，索引允许用户不必翻阅完整个书就能迅速地找到所需要的信息。在数据库中，索引也允许数据库程序迅速地找到表中的数据，而不必扫描整个数据库。

二、索引的特点

1.索引可以加快数据库的检索速度

2.索引降低了数据库插入、修改、删除等维护任务的速度

3.索引创建在表上，不能创建在视图上

4.索引既可以直接创建，也可以间接创建

5.可以在优化隐藏中，使用索引

6.使用查询处理器执行SQL语句，在一个表上，一次只能使用一个索引

三、索引的优点

1.创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性

2.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

3.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。

4.在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。

5.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。

四、索引的缺点

1.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

2.索引需要占物理空间，除数据表占数据空间外，每个索引还要占一定物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大

3.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，降低了数据的维护速度

索引类型

唯一索引

唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。

当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如，如果在employee 表中职员的姓(lname) 上创建了唯一索引，则任何两个员工都不能同姓。

主键索引

数据库表经常有一列或列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。

在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。

聚集索引

在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。如果某索引不是聚集索引，则表

中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。

面向统计的索引

B-树索引在Oracle中是一个通用的索引，在创建索引时它就是默认的索引类型。最多可以包括32列。

位图索引Oracle为每个唯一键创建一个位图，然后把与键值所关联的ROWID保存为位图。最多可以包括30列。

一般情况下，大多数用户都只创建TYPE为NORMAL的B-树索引，所以对于较低基数的列我们都是不创建索引的，因为B-树索引对查询速度提升不一定会有改善，甚至会增加Insert、Update、Delete命令所消耗的时间。下面我们通过一个例子来比较B-树索引与位图索引在对查询速度提升的效果。

位图索引在加载表（插入操作）时通常要比B-树索引做得好。通常，位图索引要比一个低基数（很少不同值）上的B-树索引要快3~4倍，但如果新增的值占插入行的70%以上时，B-树索引通常会更快一些。当每条记录都增加一个新值时，B-树索引要比位图索引快3倍。建议不要在一些联机事务处理（OLTP）应用程序中使用位图索引。B-树索引的索引值中包含ROWID，这样Oracle就可以在行级别上锁定索引。位图索引被存储为压缩的索引值，其中包含了一个范围内的ROWID，因此ORACLE必须针对一个给定值锁定所有范围内的ROWID。这种锁定可能自阿某些DML语句中造成死锁。SELECT语句不会受到这种锁定问题的影响。

位图索引有很多限制：

1、基于规则的优化器不会考虑位图索引

2、当执行A TLER TABLE语句，并修改包含有位图索引的列时，会使位图索引实效

3、位图索引在索引块中储存了索引键的值；然而，他们并不能用户任何类型的完整性检查

4、位图索引不能被申明为唯一索引