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oracle 索引

news 来源：原创 2025/8/7 6:49:35

Oracle 数据库中的索引是优化查询性能的重要工具，其类型多样，适用于不同场景。以下是 Oracle 索引的主要分类及特点：

1.B-Tree 索引（平衡树索引）

特点：
默认索引类型，树形结构（根、分支、叶块），支持等值查询和范围查询。
适用场景：
- 高基数列（唯一值多，如主键、身份证号）。
- 频繁的 WHERE、ORDER BY、JOIN 操作。
语法：

CREATE INDEX idx_emp_name ON employees (last_name);

2. 位图索引（Bitmap Index）

特点：
为低基数列（唯一值少，如性别、状态）存储位图，支持高效的逻辑运算（AND/OR/NOT）。
适用场景：
- 数据仓库或 OLAP 系统（读多写少）。
- 多列组合的低基数查询（如 WHERE status='A' AND dept='IT'）。
注意事项：
- 不适合频繁更新的 OLTP 系统（位图锁粒度大）。
语法：

CREATE BITMAP INDEX idx_emp_gender ON employees (gender);

3. 函数索引（Function-Based Index）

特点：
基于表达式或函数（如 UPPER(name)、salary*12）构建索引。
适用场景：
- 查询条件包含函数或计算（如 WHERE UPPER(last_name) = 'SMITH'）。
- 优化大小写不敏感的查询。
语法：

CREATE INDEX idx_emp_upper_name ON employees (UPPER(last_name));

4. 反向键索引（Reverse Key Index）

特点：
将索引键值的字节顺序反转（如 123 → 321），减少索引块争用。
适用场景：
- 避免索引热点（如序列主键的并发插入场景）。
注意事项：
- 不支持范围查询（如 BETWEEN）。
语法：

CREATE INDEX idx_emp_id_rev ON employees (employee_id) REVERSE;

5. 组合索引（Composite Index）

特点：
基于多列组合构建索引（最多 32 列）。
适用场景：
- 多列联合查询（如 WHERE dept_id=10 AND salary>5000）。
- 覆盖索引（索引包含查询所需的所有列）。
优化技巧：
- 高频查询的列放在索引最左侧。
语法：

CREATE INDEX idx_emp_dept_sal ON employees (dept_id, salary);

6. 唯一索引（Unique Index）

特点：
确保索引列的值唯一（主键自动创建唯一索引）。
适用场景：
- 强制唯一性约束（如用户名、邮箱）。
语法：

CREATE UNIQUE INDEX idx_emp_email ON employees (email);

7. 分区索引

(1) 本地分区索引（Local Partitioned Index）

特点：
索引与表的分区一一对应，每个分区独立维护索引。
适用场景：
- 分区表（如按时间范围分区）。
- 分区维护操作（如 TRUNCATE）自动更新索引。

(2) 全局分区索引（Global Partitioned Index）

特点：
索引的分区方式独立于表，可跨表分区。
适用场景：
- 跨分区的查询优化。
注意事项：
- 分区表结构变更时需重建索引。

8. 压缩索引（Compressed Index）

特点：
压缩索引键的前缀重复值，减少存储空间。
适用场景：
- 组合索引的前缀列重复率高（如 (dept_id, employee_id)，dept_id 重复）。
语法：

CREATE INDEX idx_emp_compressed ON employees (dept_id, employee_id) COMPRESS;

索引选择建议

场景	推荐索引类型
高基数列、OLTP 系统	B-Tree 索引
低基数列、数据仓库	位图索引
函数或表达式查询	函数索引
避免索引热点（如序列主键）	反向键索引
多列联合查询	组合索引
分区表	本地/全局分区索引
唯一性约束	唯一索引

注意事项

索引维护成本：
- 索引会降低 DML（INSERT/UPDATE/DELETE）性能。
- 定期重建碎片化索引（ALTER INDEX ... REBUILD）。
监控使用情况：
- 通过 DBA_INDEXES、V$OBJECT_USAGE 查看索引状态。
避免过度索引：
- 仅对高频查询列创建索引。

合理选择索引类型可显著提升查询性能，但需结合数据分布、业务场景和系统负载综合评估。

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适用场景：

语法：

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(1) 本地分区索引（Local Partitioned Index）

(2) 全局分区索引（Global Partitioned Index）

8. 压缩索引（Compressed Index）

特点：

适用场景：

语法：

索引选择建议

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