１．什么是索引
索引是建立在表的一列或多个列上的辅助对象，目的是加快访问表中的数据；
Oracle存储索引的数据结构是B*树，位图索引也是如此，只不过是叶子节点不同B*数索引；
索引由根节点、分支节点和叶子节点组成，上级索引块包含下级索引块的索引数据，叶节点包含索引数据和确定行实际位置的rowid。
使用索引的目的
加快查询速度
减少I/O操作
消除磁盘排序
何时使用索引
查询返回的记录数
排序表<40%
非排序表 <7%
表的碎片较多（频繁增加、删除）
２．索引的种类
非唯一索引（最常用）
唯一索引
位图索引
局部有前缀分区索引
局部无前缀分区索引
全局有前缀分区索引
散列分区索引
基于函数的索引
３．管理索引的准则
在表中插入数据后创建索引
在用SQL*Loader或import工具插入或装载数据后，建立索引比较有效；
３.1索引正确的表和列
经常检索排序大表中40%或非排序表7%的行，建议建索引；
。为了改善多表关联，索引列用于联结；
。列中的值相对比较唯一；
。取值范围（大：B*树索引，小：位图索引）；
。Date型列一般适合基于函数的索引；
。列中有许多空值，不适合建立索引
3.2为性能而安排索引列
。经常一起使用多个字段检索记录，组合索引比单索引更有效；
。把最常用的列放在最前面，例：dx_groupid_serv_id(groupid,serv_id)，在where条件中使用groupid或groupid,serv_id，查询将使用索引，若仅用到serv_id字段，则索引无效；
3.3合并/拆分不必要的索引。
3.4限制每个表索引的数量
。一个表可以有几百个索引（你会这样做吗？），但是对于频繁插入和更新表，索引越多系统CPU，I/O负担就越重；
。建议每张表不超过5个索引。
3.5删除不再需要的索引
。索引无效，集中表现在该使用基于函数的索引或位图索引，而使用了B*树索引；
。应用中的查询不使用索引；
。重建索引之前必须先删除索引，若用alter index … rebuild重建索引，则不必删除索引。
3.6索引数据块空间使用
。创建索引时指定表空间，特别是在建立主键时，应明确指定表空间；
。合理设定pctfress，注意：不能给索引指定pctused；
。估计索引的大小和合理地设置存储参数，默认为表空间大小，或initial与next设置成一样大。
3.7考虑并行创建索引
。对大表可以采用并行创建索引，在并行创建索引时，存储参数被每个查询服务器进程分别使用，例如：initial为1M，并行度为8，则创建索引期间至少要消耗8M空间；
3.8考虑用nologging创建索引
。对大表创建索引可以使用nologging来减少重做日志；
。节省重做日志文件的空间；
。缩短创建索引的时间；
。改善了并行创建大索引时的性能。
4.怎样建立最佳索引
明确地创建索引
create index index_name on table_name(field_name)
tablespace tablespace_name
pctfree 5
initrans 2
maxtrans 255
storage
(
minextents 1
maxextents 16382
pctincrease 0
);
创建基于函数的索引
。常用与UPPER、LOWER、TO_CHAR(date)等函数分类上，例：
create index idx_func on emp (UPPER(ename)) tablespace tablespace_name;
创建位图索引
。对基数较小，且基数相对稳定的列建立索引时，首先应该考虑位图索引，例：
create bitmap index idx_bitm on class (classno) tablespace tablespace_name;
明确地创建唯一索引
。可以用create unique index语句来创建唯一索引，例：
create unique index dept_unique_idx on dept(dept_no) tablespace idx_1;
创建与约束相关的索引
。可以用using index字句，为与unique和primary key约束相关的索引，例如：
alter table table_name
add constraint PK_primary_keyname primary key (field_name)
using index tablespace tablespace_name；
5.如何创建局部分区索引
。基础表必须是分区表；
。分区数量与基础表相同；
。每个索引分区的子分区数量与相应的基础表分区相同；
。基础表的子分区中的行的索引项，被存储在该索引的相应的子分区中,例如:
Create Index TG_CDR04_SERV_ID_IDX On TG_CDR04(SERV_ID)
Pctfree 5
Tablespace TBS_AK01_IDX
Storage (
MaxExtents 32768
PctIncrease 0
FreeLists 1
FreeList Groups 1
)
local
/
6.如何创建范围分区的全局索引
。基础表可以是全局表和分区表。
create index idx_start_date on tg_cdr01(start_date)
global partition by range(start_date)
(partition p01_idx vlaues less than (‘0106’)
partition p01_idx vlaues less than (‘0111’)
…
partition p01_idx vlaues less than (‘0401’ ))
/
重建现存的索引
重建现存的索引的当前时刻不会影响查询；
重建索引可以删除额外的数据块；
提高索引查询效率；
alter index idx_name rebuild nologging;
对于分区索引：
alter index idx_name rebuild partition partiton_name nologging;
7.要删除索引的原因
。不再需要的索引；
。索引没有针对其相关的表所发布的查询提供所期望的性能改善；
。应用没有用该索引来查询数据；
。该索引无效，必须在重建之前删除该索引；
。该索引已经变的太碎了，必须在重建之前删除该索引；
。语句：drop index idx_name;drop index idx_name drop partition partition_name;
8.建立索引的代价
基础表维护时，系统要同时维护索引，不合理的索引将严重影响系统资源，主要表现在CPU和I/O上；
插入、更新、删除数据产生大量db file sequential read锁等待；
一个表中有几百万条数据，对某个字段加了索引，但是查询时性能并没有什么提高，这主要可能是oracle的索引限制造成的。
oracle的索引有一些索引限制，在这些索引限制发生的情况下，即使已经加了索引，oracle还是会执行一次全表扫描，查询的性能不会比不加索引有所提高，反而可能由于数据库维护索引的系统开销造成性能更差。
下面是一些常见的索引限制问题。
9、使用不等于操作符(<>, !=)
下面这种情况，即使在列dept_id有一个索引，查询语句仍然执行一次全表扫描
select * from dept where staff_num <> 1000;
但是开发中的确需要这样的查询，难道没有解决问题的办法了吗？
有！
通过把用 or 语法替代不等号进行查询，就可以使用索引，以避免全表扫描：上面的语句改成下面这样的，就可以使用索引了。
select * from dept shere staff_num < 1000 or dept_id > 1000;
10、使用 is null 或 is not null
使用 is null 或is nuo null也会限制索引的使用，因为数据库并没有定义null值。如果被索引的列中有很多null，就不会使用这个索引（除非索引是一个位图索引，关于位图索引，会在以后的blog文章里做详细解释）。在sql语句中使用null会造成很多麻烦。
解决这个问题的办法就是：建表时把需要索引的列定义为非空(not null)
11、使用函数
如果没有使用基于函数的索引，那么where子句中对存在索引的列使用函数时，会使优化器忽略掉这些索引。下面的查询就不会使用索引：
select * from staff where trunc(birthdate) = '01-MAY-82';
但是把函数应用在条件上，索引是可以生效的，把上面的语句改成下面的语句，就可以通过索引进行查找。
select * from staff where birthdate < (to_date('01-MAY-82') + 0.9999);
12、比较不匹配的数据类型
比较不匹配的数据类型也是难于发现的性能问题之一。下面的例子中，dept_id是一个varchar2型的字段，在这个字段上有索引，但是下面的语句会执行全表扫描。
select * from dept where dept_id = 900198;
这是因为oracle会自动把where子句转换成to_number(dept_id)=900198，就是3所说的情况，这样就限制了索引的使用。把SQL语句改为如下形式就可以使用索引
select * from dept where dept_id = '900198';
13、使用like子句
使用like子句查询时，数据需要把所有的记录都遍历来进行判断，索引不能发挥作用，这种情况也要尽量避免。
Like 的字符串中第一个字符如果是‘%’则用不到索引
Column1 like ‘aaa%’ 是可以的
Column1 like ‘%aaa%’用不到
14．使用ｉｎ
尽管In写法要比exists简单一些，exists一般来说性能要比In要高的多
用In还是用Exists的时机
当in的集合比较小的时候,或者用Exists无法用到选择性高的索引的时候，用In要好，否则就要用Exists
例：select count(*) from person_info where xb in (select xb_id from dic_sex);
Select count(*) from n_acntbasic a where shbxdjm =:a and exists(select 1 from person_info where pid=a.pid and …);
Select * from person_info where zjhm=3101….;将会对person_info全表扫描
Select * from person_info where zjhm =‘3101…’才能用到索引
假定TEST表的dt字段是date类型的并且对dt建了索引。
如果要查‘20041010’一天的数据.下面的方法用不到索引
Select * from test where to_char(dt,’yyyymmdd’) =‘20041010’;
而select * from test where dt >=to_date(‘20041010’,’yyyymmdd’) and dt < to_date(‘20041010’,’yyyymmdd’) + 1 将会用到索引。
15．如果能不用到排序，则尽量避免排序。
用到排序的情况有
集合操作。Union ,minus ,intersect等,注：union all 是不排序的。
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Distinct
In 有时候也会用到排序
确实要排序的时候也尽量要排序小数据量
,尽量让排序在内存中执行，有文章说，内存排序的速度是硬盘排序的1万倍。