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索引的使用对于一些庞大的sql语句来说,大多数的调优场景中有种雪中送炭的感觉,如果几百万,几千万的数据筛查,全表扫描将会是一

索引的使用对于一些庞大的sql语句来说,大多数的调优场景中有种雪中送炭的感觉,如果几百万,几千万的数据筛查,全表扫描将会是一个极度消耗资源的过程,但是如果走了索引扫描,可能性能会提升成百上千倍。索引的访问模式有以下几种,其实有些时候对有些细节还是不太注意。对不同的使用场景可以有一定的针对性,,效率也许更高。

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可以创建如下的测试表来简单归纳一些。

SQL> create table a as select object_id,object_name,object_type from dba_objects;
 Table created.

SQL> desc a
  Name                                                  Null?    Type
  ----------------------------------------------------- -------- ------------------------------------
 OBJECT_ID                                                      NUMBER
  OBJECT_NAME                                              VARCHAR2(128)
  OBJECT_TYPE                                              VARCHAR2(19)

SQL> analyze table a compute statistics;
 Table analyzed.

SQL> create unique index ind_a on a(object_id);  --我们创建了唯一性索引
Index created.

SQL> set autot traceonly exp

查看执行计划,使用了index uniqe scan,这种方式是最快的索引访问模式。

我们只输出索引列的值,结果预想可以走索引扫描,但是结果走了全表扫描,来看看为什么。

我们只需要简单的修改一些列的属性,就可以排除null的干扰,走索引扫描,这个时候走的是快速索引全扫描。这种索引扫描因为不会涉及到排序,所以扫描要快一些。

如果要对索引列作排序,这个时候可以使用索引全扫描,通过下面的执行计划可以看到快速扫描和全扫描的差别。

如果涉及到索引列的区间值,可以使用区间扫描,比如我们常用的between条件就会走区间扫描。

对于跳跃索引扫描,可能会略微难懂一些。

可以举一个简单的例子来模拟一下。我们创建一个表a,然后让一些字段的数据分布倾斜。

SQL> drop index ind_a;

Index dropped.

SQL> create index ind_a on a(object_type,object_id,object_name);

Index created.

SQL> analyze table a compute statistics for all indexed columns;

Table analyzed.

SQL> select object_id from a where object_type='INDEX PARTITION' and rownum

OBJECT_ID

----------

5639

可以看到数据的分布情况如下。

这个时候使用object_id来做查询,就会走跳跃索引扫描。尽管索引列是(object_type,object_id,object_name),但是通过object_id能够筛查出很小比例的数据。

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