索引对Oracle Database优化的探讨
oracle索引的结构
oracle索引的结构Oracle索引的结构：了解索引对数据库性能的重要性引言：在数据库中，索引是一种数据结构，它可以加快数据的检索速度，提高数据库的性能。
Oracle作为一种关系型数据库管理系统，也使用索引来优化查询操作。
本文将详细介绍Oracle索引的结构以及其对数据库性能的影响。
一、什么是索引索引是一种数据结构，它类似于书籍的目录，可以帮助我们快速找到需要的数据。
在Oracle中，索引由一个或多个列组成，可以根据这些列的值快速定位到对应的行。
二、Oracle索引的结构1. B树索引B树索引是Oracle中最常见的索引类型。
它使用B树数据结构来组织索引数据，具有平衡性和高效性。
B树索引将索引数据存储在叶子节点中，并使用非叶子节点来加速查找过程。
B树索引适用于范围查询和精确查询。
2. B+树索引B+树索引是B树索引的一种变体，也是Oracle中常用的索引类型。
与B树索引不同，B+树索引将所有索引数据存储在叶子节点中，并使用非叶子节点来组织叶子节点之间的关系。
B+树索引适用于范围查询和排序操作。
3. 唯一索引唯一索引是一种特殊的索引类型，它要求索引列的值唯一，即不允许重复值。
唯一索引可以提高数据的完整性，并且可以通过快速查找来避免重复插入。
在Oracle中，唯一索引可以是B树索引或B+树索引。
4. 聚簇索引聚簇索引是一种特殊的索引类型，它将数据存储在物理上相邻的区域。
在Oracle中，表只能有一个聚簇索引，它可以加速范围查询和连接操作。
聚簇索引通常与主键约束一起使用。
三、索引对数据库性能的影响1. 提高查询速度索引可以加快查询操作的速度，尤其是在大型数据库中。
通过使用索引，数据库可以更快地定位到需要的数据，而不必扫描整个表。
2. 降低IO成本索引可以减少磁盘IO操作，提高数据库的IO性能。
当查询条件与索引列匹配时，数据库可以直接读取索引节点，而不必读取整个数据块。
3. 影响更新性能虽然索引可以提高查询性能，但对于更新操作，索引可能会带来额外的开销。
数据库系统中的查询优化与索引技术研究
数据库系统中的查询优化与索引技术研究导言在信息爆炸的时代，大量的数据需要有效地存储和管理。
数据库系统的发展为大规模数据管理提供了强有力的支持，而查询优化与索引技术则是数据库系统性能优化的核心。
本文将探讨数据库系统中的查询优化与索引技术，旨在深入理解其原理与应用。
一、查询优化的重要性1.1 查询优化对数据库性能的影响查询是数据库系统的核心操作之一，其性能直接影响到用户对数据库系统的使用体验。
当数据库中的数据量庞大时，执行一次查询可能需要耗费大量的时间和资源。
因此，通过优化查询过程，可以提高数据库系统的响应速度和处理能力，从而更好地支持各种应用需求。
1.2 查询优化的工作原理查询优化的主要目标是找到一种最优的查询执行计划，即最小化查询的时间和资源消耗。
在进行查询优化时，首先需要收集统计信息，包括表的大小、索引统计等。
其次，需要考虑查询的执行顺序以及使用哪些索引。
最后，通过代价估计和算法优化，选择出最佳的查询执行计划。
二、索引技术的研究与应用2.1 索引的作用与原理索引是数据库中存储数据的一种数据结构，通过在关键字段上建立索引，可以提高查询的效率。
常见的索引类型包括B树、B+树、Hash索引等。
索引的原理是利用数据结构的查询特性，使得查询过程能够快速定位目标数据，而不需要遍历整个数据集。
2.2 索引的设计与优化索引的设计是数据库系统中的一项重要工作，良好的索引设计可以明显提升查询性能。
在索引设计中，需要考虑索引的选择、索引字段的顺序等因素。
此外，在索引的使用与维护过程中，也需要进行一些优化措施，如定期重建索引、合理设置索引缓存等。
2.3 索引与数据库系统的集成索引技术在数据库系统中得到了广泛应用，几乎所有的数据库系统都支持索引功能。
在数据库系统中，索引与其他关键组件相互配合，实现高效的数据查询和更新。
索引与查询优化器、存储管理器等模块的集成，使得数据库系统能够更好地响应用户的查询需求。
三、查询优化与索引技术的研究进展3.1 查询优化与索引技术的挑战与难点查询优化与索引技术的研究面临着诸多挑战与难点。
oracle数据库性能调优
oracle数据库性能调优⼀：注意WHERE⼦句中的连接顺序：ORACLE采⽤⾃下⽽上的顺序解析WHERE⼦句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最⼤数量记录的条件必须写在WHERE⼦句的末尾.尤其是“主键ID=？”这样的条件。
⼆： SELECT⼦句中避免使⽤ ‘ * ‘：ORACLE在解析的过程中, 会将'*' 依次转换成所有的列名, 这个⼯作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间。
简单地讲，语句执⾏的时间越短越好（尤其对于系统的终端⽤户来说）。
⽽对于查询语句，由于全表扫描读取的数据多，尤其是对于⼤型表不仅查询速度慢，⽽且对磁盘IO造成⼤的压⼒，通常都要避免，⽽避免的⽅式通常是使⽤索引Index。
三：使⽤索引的优势与代价。
优势：1）索引是表的⼀个概念部分,⽤来提⾼检索数据的效率，ORACLE使⽤了⼀个复杂的⾃平衡B-tree结构. 通常,通过索引查询数据⽐全表扫描要快. 当ORACLE找出执⾏查询和Update语句的最佳路径时, ORACLE优化器将使⽤索引. 同样在联结多个表时使⽤索引也可以提⾼效率. 2）另⼀个使⽤索引的好处是,它提供了主键(primary key)的唯⼀性验证.。
那些LONG或LONG RAW数据类型, 你可以索引⼏乎所有的列. 通常, 在⼤型表中使⽤索引特别有效. 当然,你也会发现, 在扫描⼩表时,使⽤索引同样能提⾼效率.代价：虽然使⽤索引能得到查询效率的提⾼,但是我们也必须注意到它的代价. 索引需要空间来存储,也需要定期维护, 每当有记录在表中增减或索引列被修改时, 索引本⾝也会被修改. 这意味着每条记录的INSERT , DELETE , UPDATE将为此多付出4 , 5 次的磁盘I/O . 因为索引需要额外的存储空间和处理,那些不必要的索引反⽽会使查询反应时间变慢.。
⽽且表越⼤，影响越严重。
使⽤索引需要注意的地⽅：1、避免在索引列上使⽤NOT ， 我们要避免在索引列上使⽤NOT, NOT会产⽣在和在索引列上使⽤函数相同的影响. 当ORACLE”遇到”NOT,他就会停⽌使⽤索引转⽽执⾏全表扫描.2、避免在索引列上使⽤计算．WHERE⼦句中，如果索引列是函数的⼀部分．优化器将不使⽤索引⽽使⽤全表扫描．举例:代码如下:低效:SELECT … FROM DEPT WHERE SAL * 12 > 25000;⾼效:SELECT … FROM DEPT WHERE SAL > 25000/12;3、避免在索引列上使⽤IS NULL和IS NOT NULL避免在索引中使⽤任何可以为空的列，ORACLE性能上将⽆法使⽤该索引．对于单列索引，如果列包含空值，索引中将不存在此记录. 对于复合索引，如果每个列都为空，索引中同样不存在此记录. 如果⾄少有⼀个列不为空，则记录存在于索引中．举例: 如果唯⼀性索引建⽴在表的A列和B列上, 并且表中存在⼀条记录的A,B值为(123,null) , ORACLE将不接受下⼀条具有相同A,B值（123,null）的记录(插⼊). 然⽽如果所有的索引列都为空，ORACLE将认为整个键值为空⽽空不等于空. 因此你可以插⼊1000 条具有相同键值的记录,当然它们都是空! 因为空值不存在于索引列中,所以WHERE⼦句中对索引列进⾏空值⽐较将使ORACLE停⽤该索引.代码如下:低效:(索引失效) SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE IS NOT NULL;⾼效:(索引有效) SELECT … FROM DEPARTMENT WHERE DEPT_CODE >=0;4、注意通配符%的影响使⽤通配符的情况下Oracle可能会停⽤该索引。
Oracle数据库参数优化
Oracle数据库参数优化
参数优化对于Oracle数据库来说非常重要，因为它可以有效提高数据库的性能，并提供良好的可用性。
参数优化可令数据库更加稳定和高效地运行。
但是，在参数优化方面，很多初学者犯了不少错误，有些甚至会影响数据库的性能，甚至可能导致数据库出现问题。
因此，在优化参数方面，必须慎重、细心、谨慎。
首先，在参数优化之前，必须对当前参数进行全面的测试，找出需要优化的参数。
一般来说，优化可以采用两种方法，一种是优化全局参数，另一种是优化实例参数。
如果参数设置过高或者过低，可能会影响数据库的性能，因此，在参数优化时，必须按照Oracle数据库提供的最佳实践去设置参数。
最后，应该强调的是，在参数优化时，不要增加参数或者设置参数太高，并且要确保参数优化后，数据库在重要的方面有所改善，比如。
oracle优化方法总结
千里之行，始于足下。
oracle优化方法总结Oracle优化是提高数据库性能和响应能力的重要步骤。
本文总结了一些常见的Oracle优化方法。
1. 使用索引：索引是提高查询性能的主要方法。
通过在表中创建适当的索引，可以加快查询速度，并减少数据访问的开销。
但是要注意不要过度使用索引，因为过多的索引会增加写操作的开销。
2. 优化查询语句：查询语句的效率直接影响数据库的性能。
可以通过合理地编写查询语句来提高性能。
例如，使用JOIN来替代子查询，尽量避免使用通配符查询，使用LIMIT来限制结果集的大小等。
3. 优化表结构：表的设计和结构对数据库的性能也有很大的影响。
合理的表设计可以减少数据冗余和不必要的数据存储，提高查询速度。
例如，适当地使用主键、外键和约束，避免过多的数据类型和字段等。
4. 优化数据库参数设置：Oracle有很多参数可以用来调整数据库的性能。
根据具体的应用场景和需求，可以根据情况调整参数的值。
例如，调整SGA和PGA的大小，设置合适的缓冲区大小，调整日志写入方式等。
5. 使用分区表：当表的数据量很大时，可以考虑将表分成多个分区。
分区表可以加速查询和维护操作，提高数据库的性能。
可以按照时间、地域、业务等来进行分区。
6. 优化存储管理：Oracle提供了多种存储管理选项，如表空间和数据文件管理。
合理地分配存储空间和管理数据文件可以提高数据库的性能。
例如，定期清理无用的数据文件，使用自动扩展表空间等。
第1页/共2页锲而不舍，金石可镂。
7. 数据压缩：对于大量重复数据或者冷数据，可以考虑使用Oracle的数据压缩功能。
数据压缩可以减少磁盘空间的使用，提高IO性能。
8. 使用并行处理：对于大型计算或者批处理任务，可以考虑使用Oracle的并行处理功能。
并行处理可以将任务分成多个子任务，并行执行，提高处理能力和效率。
9. 数据库分区：对于大型数据库，可以考虑将数据库分成多个独立的分区。
数据库分区可以提高数据的并行处理能力，减少锁竞争和冲突，提高数据库的性能。
Oracle数据库索引的优点与缺点的描述
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；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；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；
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；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。
增加索引，并不能明显加快检索速度。第三，对于那些定义为text, image和bit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。
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。
索引是建立在Oracle数据库表中的某些列的上面。因此，在创建索引的时候，应该仔细考虑在哪些列上可以创建索引，在哪些列上不能创建索引。一般来说，应该在这些列上创建索引，例如：在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；
数据库的索引分为：聚集索引，非聚集索引，唯一索引。
优点：方便了查询，在数据量大时排序更易查询
缺点：查询时需要进行重新排序，减少了效率。物理索引缺点 建立索引效率低，只能建一个
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
更有说服力的
为什么要创建索引呢？这是因为，创建索引可以大大提高系统的性能。
Oracle 索引的使用规则与性能调优
Oracle 索引的使用规则与性能调优索引分类逻辑上：Unique 唯一索引物理上：B-tree：Normal 正常型B树Bitmap 位图索引索引结构：B-tree：适合与大量的增、删、改（OLTP）；不能用包含OR操作符的查询；适合高基数的列（唯一值多）典型的树状结构；每个结点都是数据块；大多都是物理上一层、两层或三层不定，逻辑上三层；叶子块数据是排序的，从左向右递增；在分支块和根块中放的是索引的范围；Bitmap:适合与决策支持系统；做UPDATE代价非常高；非常适合OR操作符的查询；基数比较少的时候才能建位图索引；树型结构：索引头开始ROWID，结束ROWID（先列出索引的最大范围）BITMAP每一个BIT对应着一个ROWID，它的值是1还是0，如果是1，表示着BIT对应的ROWID 有值；B*tree索引的话通常在访问小数据量的情况下比较适用，比如你访问不超过表中数据的5%，当然这只是个相对的比率，适用于一般的情况。
bitmap的话在数据仓库中使用较多，用于低基数列，比如性别之类重复值很多的字段，基数越小越好。
索引就好象一本字典的目录。
凭借字典的目录，我们可以非常迅速的找到我们所需要的条目。
数据库也是如此。
凭借Oracle数据库的索引，相关语句可以迅速的定位记录的位置，而不必去定位整个表。
虽然说，在表中是否创建索引，不会影响到Oracle数据库的使用，也不会影响数据库语句的使用。
这就好像即使字典没有目录的话，用户仍然可以使用它一样。
可是，若字典没有目录，那么可想而知，用户要查某个条目的话，其不得不翻遍整本字典。
数据库也是如此。
若没有建立相关索引的话，则数据库在查询记录的时候，不得不去查询整个表。
当表中的记录比较多的时候，其查询效率就会很低。
所以，合适的索引，是提高数据库运行效率的一个很好的工具。
不过，并不是说表上的索引越多越好。
过之而不及。
故在数据库设计过程中，还是需要为表选择一些合适的索引。
oracle索引原理详解
oracle索引原理详解Oracle数据库中的索引是用于提高数据检索速度的重要工具。
了解Oracle索引的原理对于数据库管理员和开发人员来说是非常重要的。
一、索引的基本概念索引是Oracle数据库中的一个对象，它可以帮助数据库系统更快地检索数据。
索引类似于书籍的目录，可以快速定位到所需的数据。
二、索引的分类1. B-Tree索引：这是Oracle中最常用的索引类型，基于平衡多路搜索树（B-Tree）实现。
B-Tree索引适用于大多数数据类型，包括字符、数字和日期等。
2. Bitmap索引：位图索引主要用于处理包含大量重复值的列。
通过位图索引，可以更高效地处理这些列的查询。
3. 函数基索引：函数基索引允许在列上应用函数，然后对该结果进行索引。
这可以用于优化包含函数操作的查询。
4. 反转键索引：反转键索引是一种特殊类型的B-Tree索引，用于优化插入操作。
通过反转键顺序，可以更高效地处理插入操作。
三、索引的创建和维护1. 创建索引：创建索引的基本语法是“CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name)”。
其中，index_name是索引的名称，table_name是要创建索引的表名，column_name是要索引的列名。
2. 维护索引：定期维护索引可以确保其性能和可靠性。
常用的维护操作包括重建索引（REBUILD INDEX）和重新组织索引（ORGANIZE INDEX）。
四、索引的优点和缺点1. 优点：使用索引可以显著提高数据检索速度，减少查询时间。
此外，索引还可以用于优化复杂查询的性能。
2. 缺点：虽然索引可以提高性能，但它们也会占用额外的磁盘空间。
此外，当表中的数据发生变化时，索引也需要更新，这可能会影响写操作的性能。
五、最佳实践1. 在经常用于搜索和排序的列上创建索引。
2. 根据查询模式和数据分布选择合适的索引类型。
3. 定期分析和维护索引，确保其性能和可靠性。
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索引对Oracle Database优化的探讨
摘要：在系统的应用过程中，数据库性能问题一直是决策者和技术人员共同关注的焦点，影响数据库性能的因素有很多，选择合适的索引能有效地提升查询性能。
在select和where子句的列上创建连接索引，这样查询就只会访问索引，从而优化查询的性能，提升系统响应速度，节约系统资源。
关键词：索引；oracle；优化
中图分类号：tp391 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）13-2967-02
在应用系统数据库使用初期，由于数据量比较小，对于包含select、update、delete等语句的各种查询，复杂视图、过程、函数的编写，是体会不出索引在其中起到的重要作用。
但是随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前数据库需要解决的重要问题。
这个时候索引对查询数据的优化作用就体现出来了。
oracle提供了大量索引选项，知道在给定条件下使用哪个选项对于一个应用程序的性能来说非常重要。
一个错误的选择可能会引发死锁，并导致数据库性能急剧下降或进程终止。
而如果做出正确的选择，则可以合理使用资源，使那些已经运行了几个小时甚至几天的进程在几分钟内得以完成，成就感和喜悦感油然而生。
1 基本的索引概念
与书的索引一样，数据库索引能够快速找到表或索引视图中的特定数据信息。
当从表中访问数据的时候，oracle提供了两个选择：
全表扫描，读取表中每一行数据，或者通过rowid一次读取一行数据。
当访问大型表的少量行时，使用索引就能办到。
索引包含从表或视图中一个或多个列生成的键，以及映射到指定数据的存储位置的指针。
通过创建设计良好的索引以支持查询，可以显著提高数据库查询和应用程序的性能。
索引可以减少为返回查询结果集而必须读取的数据量。
索引还可以强制表中的行具有唯一性，从而确保表数据的完整性。
设计良好的索引可以减少磁盘i/o操作，并且消耗的系统资源也较少，从而可以提高查询性能。
对于sql语句的各种查询，索引会很有用。
oracle中索引的种类繁多，下面就介绍一下索引的类型：
1）b树索引：b树索引是一个通用索引，可以是一个列的简单索引，也可以是多个列的符合索引，在创建索引时它就是默认的索引类型。
2）位图索引：位图索引非常适合于决策支持系统（decision support system，dss）和数据仓库，不应该用于通过事物处理应用程序访问的表。
它可以使用较少到中等基数的列访问非常大的表。
3）hash索引：使用hash索引必须要使用hash集群。
建立一个集群或hash集群的同时，也就定义了一个集群键，所有与这个集群键相关的行都被存储在一个数据库块上，oracle可以通过执行一个hash函数和i/o来访问数据。
通常，hash对于包含有序值的静态数据非常有效。
4）索引组织表：索引组织表会把表的储存结构改成b树结构，以表的主键进行排序。
这种特殊的表和其他类型的表一样，可以在表上执行所有的dml和ddl语句。
由于表的特殊结构，rowid并没有被关联到表的行上。
对于总是通过主键的精确匹配或范围扫描进行访问的表，就需要考虑使用索引组织表。
5）反转键索引：反转键索引储存数据时，被储存的数据值就会与原先储存的数据值相反，结果就是索引会为每次新插入的行更新不同的索引块。
使用反转键索引能够解决在数据载入期间，因某部分索引和磁盘比其他部分使用频繁，索引碰到的与i/o相关的一些瓶颈问题。
6）基于函数的索引：在表中创建基于函数的索引，就允许索引访问支持基于函数的列或数据，在列上执行了函数的查询都能使用这个列的索引。
7）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，速度也更快，并且还可以把这些片断分别存放在不同的磁盘驱动器上。
分区索引分为两种类型：本地分区索引和全局分区索引。
8）位图连接索引：位图连接索引是基于两个表的链接的位图索引，在数据仓库环境中使用这种索引能够改进连接维度表和事实表的查询性能。
创建位图连接索引后，当用户再一次查询中结合查询事件表和维度表时，就不需要执行连接，因为在位图连接索引中已经有可用的链接结果。
通过压缩位图连接索引中的rowid能够进一
步改进性能，也能够减少访问数据所需的i/o数量。
2 调整查询优化oracle database
v$sqlarea和v$sql是很重要的视图，可以用来查找执行情况最差的sql语句，而v$sessmetric和dba_hist_sqlstats视图则可以选出当前最占资源的会话以及查询。
正确使用索引可以调整这些查询，优化oracle database。
3）成果检验
此次实验通过在三个不同情况下运行同一sql语句所需时间做对比，反应出不同情况下，运行同一sql语句的优劣。
第一次运行sql 语句时，没有创建索引，显然查询耗费了大量的时间运行；第二次运行sql语句时，建立了一个不合适的索引，查询耗费的时间超过了没有创建索引的时候，情况变得更糟了；第三次运行sql语句时，为select和where子句中的列建立了连接索引，查询耗时相当的少，达到了优化查询性能的目的。
通过此次实验不难看出，对于系统中很关键的查询，可以考虑在select和where子句的列上创建连接索引，这样查询就只会访问索引，从而优化查询的性能，提升系统响应速度，节约系统资源。
3 结束语
对于oracle database优化的研究，索引的优化仅仅是一个方面，对select和where子句中的列使用索引，也只是某些情况下优化查询性能的一种方法，只有选择合适的优化方法才能最大限度的提升系统性能，还有更多更加有效地优化方法等待大家的探索和研
究。
参考文献：
[1] 孙风栋.oracle 10g数据库基础教程 [m]. 2版.北京：电子工业出版社， 2012.
[2] （美）尼米克（niemiec，r.j.）. oracle database 10g性能调整与优化[m]. 薛莹，译.北京：清华大学出版社，2009.。