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    ORACLE SQL性能優化系列 (八)

    ORACLE SQL性能優化系列 (八)

    作者: black_snail

     

    關鍵字 ORACLE SQL PERFORMANCE TUNING

    出處 http://www.dbasupport.com



    25. 用索引提高效率


    索引是表的一個概念部分,用來提高檢索數據的效率. 實際上,ORACLE使用了一個復雜的自平衡B-tree結構. 通常,通過索引查詢數據比全表掃描要快. 當ORACLE找出執行查詢和Update語句的最佳路徑時, ORACLE優化器將使用索引. 同樣在聯結多個表時使用索引也可以提高效率. 另一個使用索引的好處是,它提供了主鍵(primary key)的唯一性驗證.

    除了那些LONG或LONG RAW數據類型, 你可以索引幾乎所有的列. 通常, 在大型表中使用索引特別有效. 當然,你也會發現, 在掃描小表時,使用索引同樣能提高效率.

    雖然使用索引能得到查詢效率的提高,但是我們也必須注意到它的代價. 索引需要空間來

    存儲,也需要定期維護, 每當有記錄在表中增減或索引列被修改時, 索引本身也會被修改. 這意味著每條記錄的INSERT , DELETE , UPDATE將為此多付出4 , 5 次的磁盤I/O . 因為索引需要額外的存儲空間和處理,那些不必要的索引反而會使查詢反應時間變慢.


    譯者按:

    定期的重構索引是有必要的.

    ALTER INDEX <INDEXNAME> REBUILD <TABLESPACENAME>



    26. 索引的操作


    ORACLE對索引有兩種訪問模式.


    索引唯一掃描 ( INDEX UNIQUE SCAN)


    大多數情況下, 優化器通過WHERE子句訪問INDEX.


    例如:

    表LODGING有兩個索引 : 建立在LODGING列上的唯一性索引LODGING_PK和建立在MANAGER列上的非唯一性索引LODGING$MANAGER.



    SELECT *

    FROM LODGING

    WHERE LODGING = ‘ROSE HILL';


    在內部 , 上述SQL將被分成兩步執行, 首先 , LODGING_PK 索引將通過索引唯一掃描的方式被訪問 , 獲得相對應的ROWID, 通過ROWID訪問表的方式 執行下一步檢索.

    如果被檢索返回的列包括在INDEX列中,ORACLE將不執行第二步的處理(通過ROWID訪問表). 因為檢索數據保存在索引中, 單單訪問索引就可以完全滿足查詢結果.

    下面SQL只需要INDEX UNIQUE SCAN 操作.


    SELECT LODGING

    FROM LODGING

    WHERE LODGING = ‘ROSE HILL';


    索引范圍查詢(INDEX RANGE SCAN)

    適用于兩種情況:

    1. 基于一個范圍的檢索

    2. 基于非唯一性索引的檢索


    例1:


    SELECT LODGING

    FROM LODGING

    WHERE LODGING LIKE ‘M%';


    WHERE子句條件包括一系列值, ORACLE將通過索引范圍查詢的方式查詢LODGING_PK . 由于索引范圍查詢將返回一組值, 它的效率就要比索引唯一掃描

    低一些.


    例2:


    SELECT LODGING

    FROM LODGING

    WHERE MANAGER = ‘BILL GATES';


    這個SQL的執行分兩步, LODGING$MANAGER的索引范圍查詢(得到所有符合條件記錄的ROWID) 和下一步同過ROWID訪問表得到LODGING列的值. 由于LODGING$MANAGER是一個非唯一性的索引,數據庫不能對它執行索引唯一掃描.


    由于SQL返回LODGING列,而它并不存在于LODGING$MANAGER索引中, 所以在索引范圍查詢后會執行一個通過ROWID訪問表的操作.


    WHERE子句中, 如果索引列所對應的值的第一個字符由通配符(WILDCARD)開始, 索引將不被采用.


    SELECT LODGING

    FROM LODGING

    WHERE MANAGER LIKE ‘%HANMAN';


    在這種情況下,ORACLE將使用全表掃描.

    posted on 2006-02-25 22:32 Vincent.Chen 閱讀(171) 評論(0)  編輯  收藏 所屬分類: Database

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