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位图索引的最大长度为30。
语句
create bitmap index idx_bm_emp1_deptno on emp1(deptno);
HASH索引
(Hash Cluster indexes)
说明
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。这个键告诉Oracle如何在集群上存储表。在存储数据时，所有与这个集群键相关的行都被存储在一个数据库块上。如果数据都存储在同一个数据库块上，并且将HASH索引作为WHERE子句中的确切匹配，Oracle就可以通过执行一个HASH函数和I/O来访问数据。通过匹配HASH列和确切的值。Oracle可以快速使用该值，基于HASH函数确定行的物理存储位置。
特点
不可以将反转键索引与位图索引或索引组织表结合使用。因为不能对位图索引和索引组织表进行反转键处理。
语句
CREATEINDEX索引名ON表名(列名) reverseTABLESPACE表空间名;
函数索引
(Function-Based indexes)
说明
可以在表中创建基于函数的索引。如果没有基于函数的索引，任何在列上执行了函数的查询都不能使用这个列的索引。
对于一些涉及精确匹配和范围搜索的语句，索引组织表提供了一种基于键的快速数据访问机制。基于主键值的UPDATE和DELETE语句的性能也同样得以提高，这是因为行在物理上有序。由于键列的值在表和索引中都没有重复，存储所需要的空间也随之减少。
技巧
如果不会频繁地根据主键列查询数据，则需要在索引组织表中的其他列上创建二级索引。不会频繁根据主键查询表的应用程序不会了解到使用索引组织表的全部优点。对于总是通过对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。
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；
1、针对唯一值或小范围的数源自文库的访问时非常快。特别适合与精度匹配查询与范围查询
2、B*树可以自动进行平衡
3、虽然过多的B树索引会影响DML操作，但是单个B*树索引对DML操作的影响是很小的
4、大多数情况下，B*树索引可以随着数据量的增长而很好的进行扩展
为了解决这个问题，Oracle还提供了一种反转键索引的方法。如果数据以反转键索引存储，这些数据的值就会与原先存储的数值相反。这样，数据1234、1235和1236就被存储成4321、5321和6321。结果就是索引会为每次新插入的行更新相同的索引块。
技巧
如果您的磁盘容量有限，同时还要执行大量的有序载入，就可以使用反转键索引。
3、可以对基于函数的索引进行分区，但是对基于函数的全局分区索引来说，分区键不能是索引所基于的函数
4、函数必须使用圆括号来定义，即使没有参数
5、索引基于的函数不能包含聚合函数
语句
select * from emp where UPPER(job) = ''MGR'';
create index EMP$UPPER_JOB on emp(UPPER(job));
技巧
对于优化器所使用的基于函数的索引来说，必须把初始参数QUERY _REWRITE _ ENABLED设定为TRUE。
1、不要轻易在字段前面加函数
2、尽量不要将字段嵌入表达式中
3、尽量减少使用函数索引，能不用就不用，因为函数索引的维护代价比普通索引高；函数索引计算值可能大于原字段值，将消耗更多的存储空间
B*树单字段索引使用建议
1、分析SQL语句中约束条件的字段
2、如果条件字段不固定，可以针对单字段建立普通B*树索引
3、针对可选性高的字段建立索引
4、如果是多表连接，可以考虑在被驱动表上的连接字段加索引
5、通过对SQL语句进行分析，查看执行计划来进行优化
语句
createindex索引名on表名(列名) tablespace表空间名;
B树索引
(B-tree indexes)
说明
B树索引在Oracle中是一个通用索引。在创建索引时它就是默认的索引类型。B树索引可以是一个列的(简单)索引，也可以是组合/复合(多个列)的索引。B树索引最多可以包括32列。Oracle会穿过树枝块(branch block)，到达包含有ROWID的树叶块。在每个树枝块中，树枝行包含链中下一个块的ID号。树叶块包含了索引值、ROWID，以及指向前一个和后一个树叶块的指针。Oracle可以从两个方向遍历这个二叉树。B树索引保存了在索引列上有值的每个数据行的ROWID值。Oracle不会对索引列上包含NULL值的行进行索引。如果索引是多个列的组合索引，而其中列上包含NULL值，这一行就会处于包含NULL值的索引列中，且将被处理为空(视为NULL)。
特点
位图连接的语法比较特别，其中包含FROM子句和WHERE子句，并且引用两个单独的表。索引列通常是维度表中的描述列——就是说，如果维度是CUSTOMER，并且它的主键是CUSTOMER_ID，则通常索引Customer_Name这样的列。如果事实表名为SALES，可以使用如下的命令创建索引：
create bitmap index SALES_CUST_NAME_IDX
技巧
对于有较低基数的列需要使用位图索引。性别列就是这样一个例子，它有两个可能值：男或女(基数仅为2)。位图对于低基数(少量的不同值)列来说非常快，这是因为索引的尺寸相对于B树索引来说小了很多。因为这些索引是低基数的B树索引，所以非常小，因此您可以经常检索表中超过半数的行，并且仍使用位图索引。
当大多数条目不会向位图添加新的值时，位图索引在批处理(单用户)操作中加载表(插入操作)方面通常要比B树做得好。当多个会话同时向表中插入行时不应该使用位图索引，在大多数事务处理应用程序中都会发生这种情况。在一个查询中合并多个位图索引后，可以使性能显著提高。位图索引使用固定长度的数据类型要比可变长度的数据类型好。较大尺寸的块也会提高对位图索引的存储和读取性能。
on SALES(CUSTOMER.Customer_Name) from SALES, CUSTOMER
where SALES.Customer_ID=CUSTOMER.Customer_ID;
如果用户接下来使用指定Customer_Name列值的WHERE子句查询SALES和CUSTOMER表，优化器就可以使用位图连接索引快速返回匹配连接条件和Customer_Name条件的行。
特点
能限制在这个列上使用的函数吗？如果能，能限制所有在这个列上执行的所有函数吗
是否有足够应付额外索引的存储空间？
在每列上增加的索引数量会对针对该表执行的DML语句的性能带来何种影响？
限制
1、必须使用一个确定的函数定义基于该函数的索引，也就是说函数仅返回一个值
2、必须使用返回可重复值的函数来定义基于该函数的索引，如sysdate就不行
特点
索引列的值都存储在索引中。因此，可以建立一个组合(复合)索引，这些索引可以直接满足查询，而不用访问表。这就不用从表中检索数据，从而减少了I/O量。
技巧
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；
位图连接索引
说明
位图连接索引是基于两个表的连接的位图索引，在数据仓库环境中使用这种索引改进连接维度表和事实表的查询的性能。创建位图连接索引时，标准方法是连接索引中常用的维度表和事实表。当用户在一次查询中结合查询事实表和维度表时，就不需要执行连接，因为在位图连接索引中已经有可用的连接结果。通过压缩位图连接索引中的ROWID进一步改进性能，并且减少访问数据所需的I/O数量。
createindex索引名on表名(列名1,列名2) tablespace表空间;
位图索引
(Bitmap indexes)
说明
位图索引非常适合于决策支持系统(Decision Support System，DSS)和数据仓库，它们不应该用于通过事务处理应用程序访问的表。它们可以使用较少到中等基数(不同值的数量)的列访问非常大的表。尽管位图索引最多可达30个列，但通常它们都只用于少量的列。当一个表内包含了多个位图索引时，如果有多个可用的位图索引，Oracle就可以合并从每个位图索引得到的结果集，快速删除不必要的数据。位图索引存储为压缩的索引值，其中包含了一定范围的ROWID，因此Oracle必须针对一个给定值锁定所有范围内的ROWID。这种锁定类型可能在某些DML语句中造成死锁。SELECT语句不会受到这种锁定问题的影响。
特点
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；
限制
基于规则的优化器不会考虑位图索引。
当执行ALTER TABLE语句并修改包含有位图索引的列时，会使位图索引失效。
位图索引不包含任何列数据，并且不能用于任何类型的完整性检查。
位图索引不能被声明为唯一索引。
限制
1）只可以索引维度表中的列。
2）用于连接的列必须是维度表中的主键或唯一约束；如果是复合主键，则必须使用连接中的每一列。
3）不可以对索引组织表创建位图连接索引，并且适用于常规位图索引的限制也适用于位图连接索引。
语句
创建位图连接索引时，指定涉及的两个表。相应的语法应该遵循如下模式：
create bitmap index FACT_DIM_COL_IDX on FACT(DIM.Descr_Col) from FACT, DIM
在实现HASH集群之前一定要小心。您需要全面地观察应用程序，保证在实现这个选项之前已经了解关于表和数据的大量信息。通常，HASH对于一些包含有序值的静态数据非常有效。
索引组织表
说明
索引组织表会把表的存储结构改成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。
where FACT.JoinCol = DIM.JoinCol;
分区索引
说明
分区索引就是简单地把一个索引分成多个片断。通过把一个索引分成多个片断，可以访问更小的片断(也更快)，并且可以把这些片断分别存放在不同的磁盘驱动器上(避免I/O问题)。B树和位图索引都可以被分区，而HASH索引不可以被分区。可以有好几种分区方法：表被分区而索引未被分区；表未被分区而索引被分区；表和索引都被分区。不管采用哪种方法，都必须使用基于成本的优化器。分区能够提供更多可以提高性能和可维护性的可能性。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。表各列上的索引可以有各种类型索引的组合。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。在使用分区后的表和索引时，Oracle还支持并行查询和并行DML。这样就可以同时执行多个进程，从而加快处理这条语句。
特点
可以在索引组织表上建立二级索引。
反转键索引
(Reverse Key indexes)
说明
当载入一些有序数据时，索引肯定会碰到与I/O相关的一些瓶颈。在数据载入期间，某部分索引和磁盘肯定会比其他部分使用频繁得多。为了解决这个问题，可以把索引表空间存放在能够把文件物理分割在多个磁盘上的磁盘体系结构上。
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。
特点
HASH对于一些包含有序值的静态数据非常有效。
限制
集群键上不同值的数目必须在创建HASH集群之前就要知道。需要在创建HASH集群的时候指定这个值。低估了集群键的不同值的数字可能会造成集群的冲突(两个集群的键值拥有相同的HASH值)。这种冲突是非常消耗资源的。冲突会造成用来存储额外行的缓冲溢出，然后造成额外的I/O。如果不同HASH值的数目已经被低估，您就必须在重建这个集群之后改变这个值。ALTER CLUSTER命令不能改变HASH键的数目。HASH集群还可能浪费空间。如果无法确定需要多少空间来维护某个集群键上的所有行，就可能造成空间的浪费。如果不能为集群的未来增长分配好附加的空间，HASH集群可能就不是最好的选择。如果应用程序经常在集群表上进行全表扫描，HASH集群可能也不是最好的选择。由于需要为未来的增长分配好集群的剩余空间量，全表扫描可能非常消耗资源。
语句
create bitmap index idx_bm_emp1_deptno on emp1(deptno);
HASH索引
(Hash Cluster indexes)
说明
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。这个键告诉Oracle如何在集群上存储表。在存储数据时，所有与这个集群键相关的行都被存储在一个数据库块上。如果数据都存储在同一个数据库块上，并且将HASH索引作为WHERE子句中的确切匹配，Oracle就可以通过执行一个HASH函数和I/O来访问数据。通过匹配HASH列和确切的值。Oracle可以快速使用该值，基于HASH函数确定行的物理存储位置。
特点
不可以将反转键索引与位图索引或索引组织表结合使用。因为不能对位图索引和索引组织表进行反转键处理。
语句
CREATEINDEX索引名ON表名(列名) reverseTABLESPACE表空间名;
函数索引
(Function-Based indexes)
说明
可以在表中创建基于函数的索引。如果没有基于函数的索引，任何在列上执行了函数的查询都不能使用这个列的索引。
对于一些涉及精确匹配和范围搜索的语句，索引组织表提供了一种基于键的快速数据访问机制。基于主键值的UPDATE和DELETE语句的性能也同样得以提高，这是因为行在物理上有序。由于键列的值在表和索引中都没有重复，存储所需要的空间也随之减少。
技巧
如果不会频繁地根据主键列查询数据，则需要在索引组织表中的其他列上创建二级索引。不会频繁根据主键查询表的应用程序不会了解到使用索引组织表的全部优点。对于总是通过对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。
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；
1、针对唯一值或小范围的数源自文库的访问时非常快。特别适合与精度匹配查询与范围查询
2、B*树可以自动进行平衡
3、虽然过多的B树索引会影响DML操作，但是单个B*树索引对DML操作的影响是很小的
4、大多数情况下，B*树索引可以随着数据量的增长而很好的进行扩展
为了解决这个问题，Oracle还提供了一种反转键索引的方法。如果数据以反转键索引存储，这些数据的值就会与原先存储的数值相反。这样，数据1234、1235和1236就被存储成4321、5321和6321。结果就是索引会为每次新插入的行更新相同的索引块。
技巧
如果您的磁盘容量有限，同时还要执行大量的有序载入，就可以使用反转键索引。
3、可以对基于函数的索引进行分区，但是对基于函数的全局分区索引来说，分区键不能是索引所基于的函数
4、函数必须使用圆括号来定义，即使没有参数
5、索引基于的函数不能包含聚合函数
语句
select * from emp where UPPER(job) = ''MGR'';
create index EMP$UPPER_JOB on emp(UPPER(job));
技巧
对于优化器所使用的基于函数的索引来说，必须把初始参数QUERY _REWRITE _ ENABLED设定为TRUE。
1、不要轻易在字段前面加函数
2、尽量不要将字段嵌入表达式中
3、尽量减少使用函数索引，能不用就不用，因为函数索引的维护代价比普通索引高；函数索引计算值可能大于原字段值，将消耗更多的存储空间
B*树单字段索引使用建议
1、分析SQL语句中约束条件的字段
2、如果条件字段不固定，可以针对单字段建立普通B*树索引
3、针对可选性高的字段建立索引
4、如果是多表连接，可以考虑在被驱动表上的连接字段加索引
5、通过对SQL语句进行分析，查看执行计划来进行优化
语句
createindex索引名on表名(列名) tablespace表空间名;
B树索引
(B-tree indexes)
说明
B树索引在Oracle中是一个通用索引。在创建索引时它就是默认的索引类型。B树索引可以是一个列的(简单)索引，也可以是组合/复合(多个列)的索引。B树索引最多可以包括32列。Oracle会穿过树枝块(branch block)，到达包含有ROWID的树叶块。在每个树枝块中，树枝行包含链中下一个块的ID号。树叶块包含了索引值、ROWID，以及指向前一个和后一个树叶块的指针。Oracle可以从两个方向遍历这个二叉树。B树索引保存了在索引列上有值的每个数据行的ROWID值。Oracle不会对索引列上包含NULL值的行进行索引。如果索引是多个列的组合索引，而其中列上包含NULL值，这一行就会处于包含NULL值的索引列中，且将被处理为空(视为NULL)。
特点
位图连接的语法比较特别，其中包含FROM子句和WHERE子句，并且引用两个单独的表。索引列通常是维度表中的描述列——就是说，如果维度是CUSTOMER，并且它的主键是CUSTOMER_ID，则通常索引Customer_Name这样的列。如果事实表名为SALES，可以使用如下的命令创建索引：
create bitmap index SALES_CUST_NAME_IDX
技巧
对于有较低基数的列需要使用位图索引。性别列就是这样一个例子，它有两个可能值：男或女(基数仅为2)。位图对于低基数(少量的不同值)列来说非常快，这是因为索引的尺寸相对于B树索引来说小了很多。因为这些索引是低基数的B树索引，所以非常小，因此您可以经常检索表中超过半数的行，并且仍使用位图索引。
当大多数条目不会向位图添加新的值时，位图索引在批处理(单用户)操作中加载表(插入操作)方面通常要比B树做得好。当多个会话同时向表中插入行时不应该使用位图索引，在大多数事务处理应用程序中都会发生这种情况。在一个查询中合并多个位图索引后，可以使性能显著提高。位图索引使用固定长度的数据类型要比可变长度的数据类型好。较大尺寸的块也会提高对位图索引的存储和读取性能。
on SALES(CUSTOMER.Customer_Name) from SALES, CUSTOMER
where SALES.Customer_ID=CUSTOMER.Customer_ID;
如果用户接下来使用指定Customer_Name列值的WHERE子句查询SALES和CUSTOMER表，优化器就可以使用位图连接索引快速返回匹配连接条件和Customer_Name条件的行。
特点
能限制在这个列上使用的函数吗？如果能，能限制所有在这个列上执行的所有函数吗
是否有足够应付额外索引的存储空间？
在每列上增加的索引数量会对针对该表执行的DML语句的性能带来何种影响？
限制
1、必须使用一个确定的函数定义基于该函数的索引，也就是说函数仅返回一个值
2、必须使用返回可重复值的函数来定义基于该函数的索引，如sysdate就不行
特点
索引列的值都存储在索引中。因此，可以建立一个组合(复合)索引，这些索引可以直接满足查询，而不用访问表。这就不用从表中检索数据，从而减少了I/O量。
技巧
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；
位图连接索引
说明
位图连接索引是基于两个表的连接的位图索引，在数据仓库环境中使用这种索引改进连接维度表和事实表的查询的性能。创建位图连接索引时，标准方法是连接索引中常用的维度表和事实表。当用户在一次查询中结合查询事实表和维度表时，就不需要执行连接，因为在位图连接索引中已经有可用的连接结果。通过压缩位图连接索引中的ROWID进一步改进性能，并且减少访问数据所需的I/O数量。
createindex索引名on表名(列名1,列名2) tablespace表空间;
位图索引
(Bitmap indexes)
说明
位图索引非常适合于决策支持系统(Decision Support System，DSS)和数据仓库，它们不应该用于通过事务处理应用程序访问的表。它们可以使用较少到中等基数(不同值的数量)的列访问非常大的表。尽管位图索引最多可达30个列，但通常它们都只用于少量的列。当一个表内包含了多个位图索引时，如果有多个可用的位图索引，Oracle就可以合并从每个位图索引得到的结果集，快速删除不必要的数据。位图索引存储为压缩的索引值，其中包含了一定范围的ROWID，因此Oracle必须针对一个给定值锁定所有范围内的ROWID。这种锁定类型可能在某些DML语句中造成死锁。SELECT语句不会受到这种锁定问题的影响。
特点
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；
限制
基于规则的优化器不会考虑位图索引。
当执行ALTER TABLE语句并修改包含有位图索引的列时，会使位图索引失效。
位图索引不包含任何列数据，并且不能用于任何类型的完整性检查。
位图索引不能被声明为唯一索引。
限制
1）只可以索引维度表中的列。
2）用于连接的列必须是维度表中的主键或唯一约束；如果是复合主键，则必须使用连接中的每一列。
3）不可以对索引组织表创建位图连接索引，并且适用于常规位图索引的限制也适用于位图连接索引。
语句
创建位图连接索引时，指定涉及的两个表。相应的语法应该遵循如下模式：
create bitmap index FACT_DIM_COL_IDX on FACT(DIM.Descr_Col) from FACT, DIM
在实现HASH集群之前一定要小心。您需要全面地观察应用程序，保证在实现这个选项之前已经了解关于表和数据的大量信息。通常，HASH对于一些包含有序值的静态数据非常有效。
索引组织表
说明
索引组织表会把表的存储结构改成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。
where FACT.JoinCol = DIM.JoinCol;
分区索引
说明
分区索引就是简单地把一个索引分成多个片断。通过把一个索引分成多个片断，可以访问更小的片断(也更快)，并且可以把这些片断分别存放在不同的磁盘驱动器上(避免I/O问题)。B树和位图索引都可以被分区，而HASH索引不可以被分区。可以有好几种分区方法：表被分区而索引未被分区；表未被分区而索引被分区；表和索引都被分区。不管采用哪种方法，都必须使用基于成本的优化器。分区能够提供更多可以提高性能和可维护性的可能性。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。表各列上的索引可以有各种类型索引的组合。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。在使用分区后的表和索引时，Oracle还支持并行查询和并行DML。这样就可以同时执行多个进程，从而加快处理这条语句。
特点
可以在索引组织表上建立二级索引。
反转键索引
(Reverse Key indexes)
说明
当载入一些有序数据时，索引肯定会碰到与I/O相关的一些瓶颈。在数据载入期间，某部分索引和磁盘肯定会比其他部分使用频繁得多。为了解决这个问题，可以把索引表空间存放在能够把文件物理分割在多个磁盘上的磁盘体系结构上。
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。
特点
HASH对于一些包含有序值的静态数据非常有效。
限制
集群键上不同值的数目必须在创建HASH集群之前就要知道。需要在创建HASH集群的时候指定这个值。低估了集群键的不同值的数字可能会造成集群的冲突(两个集群的键值拥有相同的HASH值)。这种冲突是非常消耗资源的。冲突会造成用来存储额外行的缓冲溢出，然后造成额外的I/O。如果不同HASH值的数目已经被低估，您就必须在重建这个集群之后改变这个值。ALTER CLUSTER命令不能改变HASH键的数目。HASH集群还可能浪费空间。如果无法确定需要多少空间来维护某个集群键上的所有行，就可能造成空间的浪费。如果不能为集群的未来增长分配好附加的空间，HASH集群可能就不是最好的选择。如果应用程序经常在集群表上进行全表扫描，HASH集群可能也不是最好的选择。由于需要为未来的增长分配好集群的剩余空间量，全表扫描可能非常消耗资源。