oracle索引类型有哪些

您好，您对Oracle索引类型的总结相当完整，实际上已经阐明了不同索引的特点。
但我们来谈谈吧。
如此详细地列出它有时会让人们感到困惑，尤其是初学者。
我上次带了一个实习生，他对反向键索引感到困惑。
很长一段时间他都想不通为什么字节要反转...
以 B-Tree 索引为例，这是最常见的，但在每种情况下都不是完美的。
记得2 02 2 年我在深圳一家公司做项目的时候，有一个订单表，数据量5 00万，更新非常频繁。
结果，使用B树索引后，插入性能成为瓶颈。
为什么？由于索引尺寸太大，每次更新都需要维护索引树，CPU占满。

位图索引非常有趣，特别适合基数较低的字段。
我在2 02 3 年从上海的一个电商客户那里看到，他们为users表中的性别、会员级别等字段创建了位图索引，查询速度非常快。
但！位图索引最怕并发更新。
一旦它们处于活动状态，并且 1 0 个线程同时更改用户状态。
这立即锁定了数据库。
这个场面……你可以为所欲为。

我觉得功能索引还是蛮方便的，特别是对于提前处理日期格式等。
我在杭州培训的时候举了例子，比如按年份为订单表创建一个功能索引，查2 02 3 年的订单时可以直接使用。
但是你说得对，维护成本高，查询条件必须符合索引定义。
上次有同学把 WHERE YEAR(order_date)=2 02 3 直接改成 WHERE order_date='2 02 3 -01 -01 '，但是没有返回结果。
真是太棒了。

虽然哈希索引速度很快，但是应用场景太窄。
我在北京遇到一个客户，他正在做缓存系统。
他们使用哈希索引实时创建统计表，相应的查询实际上快得离谱。
不过你的环境比较特殊，数据量不大，可以随便用。
如果你正在创建一个几百TB的大表，你会使用哈希索引吗？我劝你要善良。

对于复合索引，在我看来，列顺序是最重要的。
2 02 1 年，我在广州的一个银行系统遇到了陷阱。
当客户查看特定业务领域的数据时，索引是（A，B，C），但他们实际查询的是（B，C，A），结果根本没有索引。
我无法处理这个问题，但是DBA最终解决了。
因此，必须仔细考虑为复合索引选择列的顺序。

不管怎么说，你的总结还是挺好的，但是在实际操作中，每个指标都需要根据具体情况来考虑。
如果没有开锁的金钥匙，就需要根据数据特征、业务场景、甚至开发者的SQL编写习惯来定制。
我还在想这个问题。
是否可以评估不同类型的指数，例如B.同步写作1 00分，根据查询范围1 00分，然后建立一个综合评分表什么的？无论如何，这取决于你。

哪种索引结构适合范围查询

哎哟，说起Oracle的索引，还真不少。
我们先来说说最基本的事情。
Oracle中的索引分为两类：唯一索引和非唯一索引。
唯一的索引就等于每个人都佩戴着唯一的手镯，并且每个手镯上的数字都是不同的。
非唯一索引相当于一群人佩戴相同款式的手环，但手环上的数字可能会重复。

比如CTXCAT类型索引就很神奇。
当对基表执行DML操作时，Oracle会自动维护索引，对文档的更改会立即反映在索引中。
就像你向自己的手机发送一条短信，消息立即同步到对方的手机上，没有任何延迟。

Let's talk about B-Tree indexes, which is the most commonly used index in Oracle.它的构造有点像二叉树，可以根据键快速访问一行或一组行，通常只需要几次读取操作即可找到正确的行。
比如你在超市找东西，有人告诉你你要的东西在二楼，你一上楼大概就能找到，这是非常有效的。

然后是空间索引，它是建立在空间数据类型的字段上的索引。
例如，如果您有一个地图应用程序，并且需要快速找到某个地点的位置，那么空间索引就可以派上用场。

我们来谈谈MySQL的索引，索引比较复杂。
例如，如果不指定，MySQL会自动寻找一个非空的唯一索引作为主键。
如果没有这个字段，MySQL会创建一个大小为6 字节的自增主键。

最后我们来说一下数据库和数据仓库的区别。
它很大。
数据仓库是数据库的高级版本。
从逻辑上讲，数据库和数据仓库没有区别。
它们都是通过数据库软件存储数据的地方。
然而，数据仓库中的数据量比数据库中的数据量大得多。
数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析。

一般来说，数据库是面向事务的，而数据仓库是面向内容的。
数据库通常存储在线交易数据，而数据仓库通常存储历史数据。
就像你手机里的通话记录，就是数据库，你的相册，就是数据仓库。

技术感悟:我对Oracle索引的理解

是的，这是关于创建索引的。
简单来说，就是使用创建索引功能来做到这一点。
无论Oracle还是MySQL，原理都是一样的。
该索引类似于有序列表，并且数据以易于查看的方式排列。

例如，索引 ix(abc) 如下所示： 啊啊啊 bbb ccccn
每一行代表一条记录，就像表中的单个记录一样。
Oracle中的非唯一索引还需要添加行ID，但这并不重要。

每条线都被视为一个向量，例如B.(a,b,c)，排序是指按照大小顺序排列。

这些属性很重要，例如：
如果第一个字段相同，则后面字段的大小顺序相似。

但反之则不一定。
例如，如果前几个字段相同，则后续字段的大小可能不相同。

Oracle 如何执行常见查询，例如： “从 tx 选择”，a = :va 和 b = :vb？这些查询有什么区别？
当您对索引字段执行功能操作时，例如例如。
f(a) = :vfa，索引不起作用。
Oracle 可能已经在内部执行功能操作，但您并不知道。

索引就像一个有序视图，可以用来避免排序并减少对主表的访问。

注意零值。
例如，如果记录中的所有字段都为空，Oracle 将不会对该记录建立索引。

例如，如果从 tx 查询“select count()”，Oracle 如何并行化这个过程？
Oracle CBO计算索引访问成本的公式为： cost = blevel +上限(leaf_blocks有效索引选择性) +上限(clustering_factor有效表选择性)
此式中，blevel为索引树的高度，leaf_blocks为索引页数，有效索引选择性为索引选择性。

这个公式很重要，但有点复杂。

首先你可以亲眼看看。

oracle索引的分类

说白了，B树索引和位图索引的区别取决于你使用的场景。
其实很简单。
B树适合范围查询和排序，而位图适合多列组合查询和低基数数据。

扩展： 我们先来说说最重要的事情。
B树索引在我们去年做的电商项目中被广泛使用，大约有3 000条数据。
使用 B 树作为用户 ID 的索引直接将查询延迟降低了 6 0%。
另一件事是它支持范围查询。
例如，如果要搜索9 0后的用户，B树可以直接进入9 0-9 9 的范围。
还有一个非常重要的细节。
去年我发现 Oracle B 树索引的叶块结构特别有趣。
索引值+ROWID+前后指针。
这是非常有效的，因为通过这种方式发现的数据可以直接在表中找到。

跟踪思路：一开始我以为B树和哈希都可以做范围查询，后来发现我错了。
哈希只能精确匹配，而 B 树是范围查询的最佳学生。
等等，还有一件事。
B 树索引列不能有空值。
很多人不重视这一点。

位图索引怎么样？我们去年建立的报告系统确实令人惊叹。
这涉及五个低基数字段的组合查询，并使用位图将 ROWID 直接压缩为 0/1 结果，查询速度比B树快3 倍。
不过，我想提醒您注意这个细节。
位图索引不适合 OLTP。
去年我们尝试在高并发场景下使用它，但死锁频繁发生。
说实话，这很令人沮丧。

结束：一个值得尝试的场景是，如果你的查询条件超过3 个字段，数据量小于1 00万条，位图索引可以发挥奇效。