Oracle Index 的三个问题

索引(Index)是常见的数据库对象，它的设置好坏、使用是否得当，极大地影响数据库应用程序和Database的性能。虽然有许多资料讲索引的用法，DBA和Developer们也经常与它打交道，但笔者发现，还是有不少的人对它存在误解，因此针对使用中的常见问题，讲三个问题。此文所有示例所用的数据库是Oracle8.1.7OPSonHPNseries,示例全部是真实数据，读者不需要注意具体的数据大小，而应注意在使用不同的方法后，数据的比较。本文所讲基本都是陈词滥调，但是笔者试图通过实际的例子，来真正让您明白事情的关键。

第一讲、索引并非总是最佳选择

如果发现Oracle在有索引的情况下，没有使用索引，这并不是Oracle的优化器出错。在有些情况下，Oracle确实会选择全表扫描(FullTableScan),而非索引扫描(IndexScan)。这些情况通常有：

1.表未做statistics,或者statistics陈旧，导致Oracle判断失误。

2.根据该表拥有的记录数和数据块数，实际上全表扫描要比索引扫描更快。

对第1种情况，最常见的例子，是以下这句sql语句：

在未作statistics之前，它使用全表扫描，需要读取6000多个数据块(一个数据块是8k),做了statistics之后，使用的是INDEX(FASTFULLSCAN)，只需要读取450个数据块。但是，statistics做得不好，也会导致Oracle不使用索引。

第2种情况就要复杂得多。一般概念上都认为索引比表快，比较难以理解什么情况下全表扫描要比索引扫描快。为了讲清楚这个问题，这里先介绍一下Oracle在评估使用索引的代价(cost)时两个重要的数据：CF(Clusteringfactor)和FF(Filteringfactor).

CF:所谓CF,通俗地讲，就是每读入一个索引块，要对应读入多少个数据块。

FF:所谓FF,就是该sql语句所选择的结果集，占总的数据量的百分比。

大约的计算公式是：FF*(CF+索引块个数)，由此估计出，一个查询，如果使用某个索引，会需要读入的数据块块数。需要读入的数据块越多，则cost越大，Oracle也就越可能不选择使用index.(全表扫描需要读入的数据块数等于该表的实际数据块数)

其核心就是，CF可能会比实际的数据块数量大。CF受到索引中数据的排列方式影响，通常在索引刚建立时，索引中的记录与表中的记录有良好的对应关系，CF都很小;在表经过大量的插入、修改后，这种对应关系越来越乱，CF也越来越大。此时需要DBA重新建立或者组织该索引。

如果某个sql语句以前一直使用某索引，较长时间后不再使用，一种可能就是CF已经变得太大，需要重新整理该索引了。

FF则是Oracle根据statistics所做的估计。比如,mytables表有32万行，其主键myid的最小值是1，最大值是409654，考虑以下sql语句：

这两句看似差不多的sql语句，对Oracle而言，却有巨大的差别。因为前者的FF是100%，而后者的FF可能只有1%。如果它的CF大于实际的数据块数，则Oracle可能会选择完全不同的优化方式。而实际上，在我们的数据库上的测试验证了我们的预测.以下是在HP上执行时它们的explainplan:

第一句：

已选择325917行。

第二句：

显而易见，第1句没有使用索引，第2句使用了主键索引pk_mytables.FF的巨大影响由此可见一斑。由此想到，我们在写sql语句时，如果预先估计一下FF,你就几乎可以预见到Oracle会否使用索引。

第二讲、索引也有好坏

索引有Btree索引，Bitmap索引，Reversebtree索引，等。最常用的是Btree索引。B的全称是Balanced,其意义是，从tree的root到任何一个leaf，要经过同样多的level.索引可以只有一个字段(Singlecolumn),也可以有多个字段(Composite),最多32个字段，8I还支持Function-basedindex.许多developer都倾向于使用单列B树索引。

所谓索引的好坏是指：

1，索引不是越多越好。特别是大量从来或者几乎不用的索引，对系统只有损害。OLTP系统每表超过5个索引即会降低性能，而且在一个sql中，Oracle从不能使用超过5个索引。

2，很多时候，单列索引不如复合索引有效率。

3，用于多表连结的字段，加上索引会很有作用。

那么，在什么情况下单列索引不如复合索引有效率呢?有一种情况是显而易见的，那就是，当sql语句所查询的列，全部都出现在复合索引中时，此时由于Oracle只需要查询索引块即可获得所有数据，当然比使用多个单列索引要快得多。(此时，这种优化方式被称为Indexonlyaccesspath)

除此之外呢?我们还是来看一个例子吧：

在HP(Oracle8.1.7)上执行以下语句：

一开始，我们有两个单列索引：I_mytabs1(coid),I_mytabs2(issuedate),下面是执行情况：

可以看到，它读取了7000个数据块来获得所查询的6000多行。

现在，去掉这两个单列索引，增加一个复合索引I_mytabs_test(coid,issuedate),重新执行，结果如下：

可以看到，这次只读取了300个数据块。

7000块对300块，这就是在这个例子中，单列索引与复合索引的代价之比。这个例子提示我们，在许多情况下，单列索引不如复合索引有效率。

可以说，在索引的设置问题上，其实有许多工作可以做。正确地设置索引，需要对应用进行总体的分析。

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第三讲、索引再好，不用也是白搭

抛开前面所说的，假设你设置了一个非常好的索引，任何傻瓜都知道应该使用它，但是Oracle却偏偏不用，那么，需要做的第一件事情，是审视你的sql语句。

Oracle要使用一个索引，有一些最基本的条件：

1，where子句中的这个字段，必须是复合索引的第一个字段;

2，where子句中的这个字段，不应该参与任何形式的计算

具体来讲，假设一个索引是按f1,f2,f3的次序建立的，现在有一个sql语句,where子句是f2=:var2,则因为f2不是索引的第1个字段，无法使用该索引。

第2个问题，则在我们之中非常严重。以下是从实际系统上面抓到的几个例子：

以上的例子能很容易地进行改进。请注意这样的语句每天都在我们的系统中运行，消耗我们有限的cpu和内存资源。

除了1，2这两个我们必须牢记于心的原则外，还应尽量熟悉各种操作符对Oracle是否使用索引的影响。这里我只讲哪些操作或者操作符会显式(explicitly)地阻止Oracle使用索引。以下是一些基本规则：

1，如果f1和f2是同一个表的两个字段，则f1>f2,f1>=f2,f1

2，f1isnull,f1isnotnull,f1notin,f1!=,f1like‘%pattern%’;

3，Notexist

4，某些情况下，f1in也会不用索引;

对于这些操作，别无办法，只有尽量避免。比如，如果发现你的sql中的in操作没有使用索引，也许可以将in操作改成比较操作+unionall。笔者在实践中发现很多时候这很有效。

但是，Oracle是否真正使用索引，使用索引是否真正有效，还是必须进行实地的测验。合理的做法是，对所写的复杂的sql,在将它写入应用程序之前，先在产品数据库上做一次explain.explain会获得Oracle对该sql的解析(plan),可以明确地看到Oracle是如何优化该sql的。

如果经常做explain,就会发现，喜爱写复杂的sql并不是个好习惯，因为过分复杂的sql其解析计划往往不尽如人意。事实上，将复杂的sql拆开，有时候会极大地提高效率，因为能获得很好的优化。当然这已经是题外话了。