“索引” 实验小例，索引实验
由索引引出简单实验几例
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对之前的小例子重新归纳了一下，希望可以帮助对索引有进一步的理解。
【例1】数据量小不需建索引
//如果表的数据量很少，全表扫描和走索引成本相差很小，使用索引是不是就没有必要了。 实验操作： SQL> SELECT ENAME,JOB,SAL FROM SCOTT.EMP; //先找到一张小表以作实验，查看表中信息，只有14行 ENAME JOB SAL ---------- --------- ------ SMITH CLERK 800 ALLEN SALESMAN 1600 WARD SALESMAN 1250 JONES MANAGER 2975 MARTIN SALESMAN 1250 BLAKE MANAGER 2850 CLARK MANAGER 2450 SCOTT ANALYST 3000 KING PRESIDENT 5000 TURNER SALESMAN 1500 ADAMS CLERK 1100 JAMES CLERK 950 FORD ANALYST 3000 MILLER CLERK 1300 已选择14行。 SQL> SET AUTOTRACE ON SQL> SET AUTOTRACE TRACEONLY SQL> SELECT * FROM SCOTT.EMP WHERE ENAME='JAMES'; //全表扫描查找JAMES的信息 -------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | -------------------------------------------------------------------------- | 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 38 | 3 (0)| 00:00:01 | |* 1 | TABLE ACCESS FULL| EMP | 1 | 38 | 3 (0)| 00:00:01 | -------------------------------------------------------------------------- SQL> CREATE INDEX IND_EMP_ENAME ON SCOTT.EMP(ENAME); //为ENAME列建索引 SQL> SELECT * FROM SCOTT.EMP WHERE ENAME='JAMES'; //走列索引查找JAMES的信息 -------------------------------------------------------------------------------- | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | ------------------------------------------------------------------------------- | 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 38 | 2 (0)| 00:00:01 | | 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| EMP | 1 | 38 | 2 (0)| 00:00:01 | |* 2 | INDEX RANGE SCAN | IND_EMP_ENAME | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 | -------------------------------------------------------------------------------- //全表扫描成本是3%，走索引成本是2% //从以上实验发现，在表的数据量很小的情况下，全表扫描和走索引成本上相差不大。
【例2】全表扫描IO成本低于使用索引情况
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举一个例子，不恰当的使用索引，比用全表扫描的的IO成本更加高。
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解答：
思路：创建一组rowid是散落在多个表数据块中的索引，这样由于索引列数据的分布情况和索引中的顺序差异很大，致使通过全表扫表比走索引更能降低IO的使用成本。
操作如下：
SQL> CREATE TABLE TAB_HYL AS SELECT * FROM DBA_OBJECTS;
//创建了一个TAB_HYL表以作实验
SQL> ANALYZE TABLE TAB_HYL COMPUTE STATISTICS;
//分析这张TAB_HYL实验表
SQL> SELECT NUM_ROWS,BLOCKS FROM USER_TABLES WHERE TABLE_NAME ='TAB_HYL';
//查找出实验表上的行数、块数
NUM_ROWS BLOCKS
---------- ----------
72606 1033
SQL> SELECT 72606/1033 FROM DUAL;
//计算平均每个块中的行数为70行
72606/1033
----------
70.286544
SQL> DROP TABLE TAB_HYL PURGE;
//删除这张表，这张表就是为了计算出每块所占的行数，从而对其进行构建完成实验
SQL> CREATE TABLE TAB_HYL AS SELECT * FROM DBA_OBJECTS WHERE ROWNUM<=70;
//重新创建实验表让它装入70行形成第一个块
SQL> INSERT INTO TAB_HYL SELECT * FROM TAB_HYL;
//复制相同的70行插到实验表中,即实验表中共有140行数据，两个块
SQL> /
//再次执行相同操作，但此时基准的实验表为140行，因此第三次插入了140行数据，即现在实验表有280行数据
SQL> /
//按照上面的方法以下连续创建，形成多个块，让每个块中都有相同的键值而形成一组实验用的ROWID
SQL> /
SQL> /
SQL> /
SQL> /
SQL> COMMIT;
SQL> CREATE INDEX IND_H1 ON TAB_HYL(OBJECT_ID);
//创建实验表中OBJECT_ID列的索引，之后通过该列值进行查询，来说明查询的成本
SQL> ANALYZE TABLE TAB_HYL COMPUTE STATISTICS; //分析一下实验表
SQL> SELECT NUM_ROWS,BLOCKS FROM USER_TABLES WHERE TABLE_NAME ='TAB_HYL';
//查看一下此时实验表的行数、块数已经达到实验准备条件，可以开始试验了
NUM_ROWS BLOCKS
---------- ----------
8960 103
SQL> SET AUTOTRACE ON
SQL> SET AUTOTRACE TRACEONLY
//设定跟踪
SQL> SELECT * FROM TAB_HYL WHERE OBJECT_ID=70;
//通过上面创建了索引的列来查找，得到下面的分析结果，记住cpu的成本为30，并且数据库自动完成的是走全表扫描，说明数据库已经判断出什么方式查询，成本更低了。
----------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 128 | 10112 | 30 (0)| 00:00:01 |
|* 1 | TABLE ACCESS FULL| TAB_HYL | 128 | 10112 | 30 (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------
//之后我们人为让查询走索引再看一下分析结果。
SQL> SELECT /*+INDEX(TAB_HYL IND_H1)*/ * FROM TAB_HYL WHERE OBJECT_ID=70;
//强制查询走索引，输出一下结果，看到成本是102，要远高于全表扫描的成本（全表扫描是30，见上表）。
----------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time
----------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 128 | 10112 | 102(0)| 00:00:02 |
| 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TAB_HYL | 128 | 10112 | 102(0)| 00:00:02 |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN | IND_H1 | 128 | | 1(0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------
通过以上实验说明，当索引列数据的分布情况和索引中的顺序差异很大这种情况出现时，做索引范围扫描效率偏低。
【例3】构造表时集簇因子数分别为接近块数、接近行数
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建两张表，各建一个索引。要求A表的索引集簇因子接近表块数，B表的索引集簇因子接近表行数。
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（一）、创建A表：索引集簇因子接近表块数
操作：
SQL> CREATE TABLE TAB_HYL AS SELECT * FROM DBA_OBJECTS;
//先创建了一个TAB_HYL表以作实验源表，为了通过这个表分析出表中一个块所占的行数
SQL> ANALYZE TABLE TAB_HYL COMPUTE STATISTICS;
//分析这张TAB_HYL实验表
SQL> SELECT NUM_ROWS,BLOCKS FROM USER_TABLES WHERE TABLE_NAME ='TAB_HYL';
//查找出实验表上的行数、块数
NUM_ROWS BLOCKS
---------- ----------
72606 1033
SQL> SELECT 72606/1033 FROM DUAL;
//计算平均每个块中的行数为70行
72606/1033
----------
70.286544
SQL> DROP TABLE TAB_HYL PURGE;
//删除这张表
SQL> CREATE TABLE TAB_HYL AS SELECT * FROM DBA_OBJECTS WHERE ROWNUM<=70;
//重新创建实验表让它装入70行形成第一个块
SQL> INSERT INTO TAB_HYL SELECT * FROM TAB_HYL;
//复制相同的70行插到实验表中,即实验表中共有140行数据，两个块
SQL> /
//再次执行相同操作，但此时基准的实验表为140行，因此第三次插入了140行数据，即现在实验表有280行数据
SQL> /
//按照上面的方法以下连续创建，这是为了构造实验表的集簇因子
SQL> /
SQL> /
SQL> /
SQL> /
SQL> COMMIT;
SQL> CREATE TABLE TAB_A AS SELECT * FROM TAB_HYL ORDER BY OBJECT_ID;
//根据实验表创建出表A，表A是通过OBJECT_ID排序的，因此就得到了键值相同的分布较集中的块
SQL> CREATE INDEX IND_H1 ON TAB_A(OBJECT_ID);
//创建A表中OBJECT_ID列的索引
SQL> ANALYZE TABLE TAB_A COMPUTE STATISTICS;
//分析一下A表
SQL> SELECT NUM_ROWS,BLOCKS FROM USER_TABLES WHERE TABLE_NAME = 'TAB_A';
NUM_ROWS BLOCKS
---------- ----------
8960 102
SQL> SELECT BLEVEL,LEAF_BLOCKS,DISTINCT_KEYS,AVG_LEAF_BLOCKS_PER_KEY,CLUSTERING_FACTOR
2 FROM USER_INDEXES
3 WHERE INDEX_NAME = 'IND_H1';
//查看A表索引列的b-tree级别、叶的块数、不同的key值、平均每个key所占的叶块的数量、聚集的因子
BLEVEL LEAF_BLOCKS DISTINCT_KEYS AVG_LEAF_BLOCKS_PER_KEY CLUSTERING_FACTOR
------- ----------- ------------- ----------------------- -----------------
1 18 70 1 102
//得到了A表索引列的集簇因子数（102）与上面的A表的块数（102）是相同的。
（二）、创建B表：索引集簇因子接近表行数
操作：
SQL> CREATE TABLE TAB_HYL AS SELECT * FROM DBA_OBJECTS;//创建了一个实验表以作实验
SQL> ANALYZE TABLE TAB_HYL COMPUTE STATISTICS;//分析这张TAB_HYL实验表
SQL> SELECT NUM_ROWS,BLOCKS FROM USER_TABLES WHERE TABLE_NAME ='TAB_HYL';//查找出实验表上的行数、块数
NUM_ROWS BLOCKS
---------- ----------
72606 1033
SQL> SELECT 72606/1033 FROM DUAL;//计算平均每个块中的行数为70行
72606/1033
----------
70.286544
SQL> DROP TABLE TAB_HYL PURGE;//删除这张表
SQL> CREATE TABLE TAB_B AS SELECT * FROM DBA_OBJECTS WHERE ROWNUM<=70;//创建B表让它装入70行形成第一个块
SQL> INSERT INTO TAB_B SELECT * FROM TAB_B;//复制相同的70行插到B表中,即B表中共有140行数据，两个块
SQL> / //再次执行相同操作，但此时基准的B表为140行，因此第三次插入了140行数据，即现在B表有280行数据
SQL> / //按照上面的方法以下连续创建，这是为了构造B表的集簇因子
SQL> /
SQL> /
SQL> /
SQL> /
SQL> COMMIT;
SQL> CREATE INDEX IND_H2 ON TAB_B(OBJECT_ID);//创建B表中OBJECT_ID列的索引
SQL> ANALYZE TABLE TAB_B COMPUTE STATISTICS; //分析一下B表
SQL> SELECT NUM_ROWS,BLOCKS FROM USER_TABLES WHERE TABLE_NAME ='TAB_B';//查看一下此时B表的行数、块数
NUM_ROWS BLOCKS
---------- ----------
8960 103
SQL> SELECT BLEVEL,LEAF_BLOCKS,DISTINCT_KEYS,AVG_LEAF_BLOCKS_PER_KEY,CLUSTERING_FACTOR
2 FROM USER_INDEXES
3 WHERE INDEX_NAME = 'IND_H2';
//查看B表索引列的b-tree级别、叶的块数、不同的key值、平均每个key所占的叶块的数量、集簇因子
BLEVEL LEAF_BLOCKS DISTINCT_KEYS AVG_LEAF_BLOCKS_PER_KEY CLUSTERING_FACTOR
------- ----------- ------------- ----------------------- -----------------
1 18 70 1 7070
//B表索引列的集簇因子(7070)和B表中的行数(8960)相对接近.
【例4】有关索引监控
************************************************************************** 对一张表的索引开监控，看是否有使用到。 ************************************************************************** 会话A： SQL> ALTER INDEX IND_H1 MONITORING USAGE; //对上面练习中用到的IND_H1索引开监控 SQL> SELECT * FROM V$OBJECT_USAGE; //通过查看V$OBJECT_USAGE视图查看对IND_H1索引的监控信息，MON为YES代表已经开监控了，当前没有人用到 INDEX_NAME TABLE_NAME MON USE START_MONITORING END_MONITORING ------------------- ---------------------- --- --- ------------------- ------------------- IND_H1 TAB_A YES NO 03/18/2014 16:54:29 会话B： SQL> SET AUTOTRACE ON; //开监控，确认下面的操作是走索引的 SQL> SELECT * FROM TAB_A WHERE OBJECT_ID=70; //使用带索引列查询，分析结果如下 -------------------------------------------------------------------------------- | 0 | SELECT STATEMENT | | 128 | 10112 | 3 (0)| 00:0 0:01 | | 1 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TAB_A | 128 | 10112 | 3 (0)| 00:0 0:01 | |* 2 | INDEX RANGE SCAN | IND_H1 | 128 | | 1 (0)| 00:0 0:01 | -------------------------------------------------------------------------------- 会话A： SQL> SELECT * FROM V$OBJECT_USAGE; //再次通过V$OBJECT_USAGE视图查看对IND_H1索引的监控信息，MON为YES代表已经开监控了，USE为YES代表当前有人在使用 INDEX_NAME TABLE_NAME MON USE START_MONITORING END_MONITORING ------------------- ---------------------- --- --- ------------------- ------------------- IND_H1 TAB_A YES YES 03/18/2014 16:54:29
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索引是表示数据的另一种方式，它提供的数据顺序不同于数据在磁盘上的物理存储顺序。索引的特殊作用是在表内重新排列记录的物理位置。索引可建立在数据表的一列上，或建立在表的几列的组合上。
回想一下图书馆中，存放着一架一架的图书。假设要找一本书，图书管理员视必要一架一架的寻找，直到找到想要的那本书为止。这样的查找肯定费时费力，那么管理员可以将所有的图书标题按字母分类建立索引卡片，按字母顺序放在不同的办公抽屉中，这样一架一架查找图书的过程就变成了在办公桌前抽屉中查询索引卡片了，很容易得到有关这本书的信息。
再进一步设想，图书管理员很勤快，他不仅按照图书标题字母分类，而且还按作者姓名和出版社分别建立了另外的索引卡片，这个过程将给借阅者在检索图书信息时以更大的灵活性。因此在一个数据表中是可以建立多个索引的。
在数据库中，对无索引的表进行查询一般称为全表扫描。全表扫描是数据库服务器用来搜寻表的每一条记录的过程，直到所有符合给定条件的记录返回为止。这个操作可以比作在图书馆中查书，从第一个书架的第一本书开始，浏览每一本书，直到发现所要的书为止。为了进行高效查询，可以在数据表上针对某一字段建立索引，由于该索引包括了一个指向数据的指针，数据库服务器则只沿着索引排列的顺序对仅有一列数据的索引进行读取（只建立一个索引）直至索引指针指向相应的记录上为止。由于索引只是按照一个字段进行查找，而没有对整表进行遍历，因此一般说来索引查找比全表扫描的速度快。
那么，是不是使用索引查询一定比全表扫描的速度快呢？答案是否定的。如果查询小型数据表（记录很少）或是查询大型数据表（记录很多）的绝大部分数据，全表扫描更为实用。例如，查询“性别”字段，其值只能是“男或女”，在其上建立索引的意义就不大，甚至不允许在布尔型、大二进制型（备注型、图像型等）上建立索引。
示例：www.diylsoft.com/...ze.htm
聚簇索引：
baike.baidu.com/view/1028053.html?wtp=tt
你也不说说是关于那方面的实验，只要实验设计合理都是科学小实验。
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