Oracle Index 的三个问题(一)

　　致自动启用了此目标 (前提是备用目标的属性必须有效)。
　　
　　log_archive_dest_state_9:
　　
　　说明: 标识特定日志归档目标的最近的用户定义状态。
　　
　　值范围: ENABLE--假如目标属性有效, 则启用归档日志目标; DEFER--即使目标属性有效, 也要延迟处理归档日志目标; 或者是 ALTERNATE--延迟处理归档日志目标, 直到另一个目标的失败导致自动启用了此目标 (前提是备用目标的属性必须有效)。
　　
　　Log_archive_start:
　　
　　说明: n只在数据库处于“归档日志”模式的情况下适用。它指定重做日志是自动还是手动复制。建议值是 TRUE, 即执行自动归档;
　　
　　否则就需要手动干预, 使用索引( 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。
　　
　　一、索引并非总是最佳选择
　　
　　假如发现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（Full Table Scan）,而非索引扫描（Index Scan）。这些情况通常有：
　　
　　1. 表未做statistics, 或者 statistics 陈旧，导致 Oracle 判定失误。
　　
　　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：
　　
　　select count(*) from mytable;
　　
　　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 (FAST FULL SCAN) ，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(Clustering factor) 和 FF(Filtering factor).
　　
　　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，假如使用某个索引，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。
　　
　　假如某个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：
　　
　　Select * from mytables where myid>=1; 和
　　
　　Select * from mytables where myid>=400000
　　
　　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%。假如它的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猜测. 以下是在HP 上执行时它们的 eXPlain plan:
　　
　　第一句：
　　
　　SQL> select * from mytables where myid>=1;
　　
　　已选择325917行。
　　
　　Execution Plan
　　
　　----------------------------------------------------------
　　
　　0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=3132 Card=318474 Byt es=141402456)
　　
　　1 0 TABLE Access (FULL) OF 'MYTABLES' (Cost=3132 Card=318474 Byt es=141402456)
　　
　　Statistics
　　
　　----------------------------------------------------------
　　
　　7 recursive calls
　　
　　89 db block gets
　　
　　41473 consistent gets
　　
　　19828 physical reads
　　
　　0 redo size
　　
　　131489563 bytes sent via SQL*Net to client
　　
　　1760245 bytes received via SQL*Net from client
　　
　　21729 SQL*Net roundtrips to/from client
　　
　　1 sorts (memory)
　　
　　0 sorts (disk)
　　
　　325917 rows processed
　　
　　第二句：
　　
　　Execution Plan
　　
　　----------------------------------------------------------
　　
　　0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=346 Card=663 Bytes=2 94372)
　　
　　1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'MYTABLES' (Cost=346 Card=663
　　
　　Bytes=294372)
　　
　　2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'PK_MYTABLES' (UNIQUE) (Cost=5 Card=663)
　　
　　Statistics
　　
　　----------------------------------------------------------
　　
　　1278 recursive calls
　　
　　0 db block gets
　　
　　6647 consistent gets
　　
　　292 physical reads
　　
　　0 redo size
　　
　　3544898 bytes sent via SQL*Net to client
　　
　　42640 bytes received via SQL*Net from client
　　
　　524 SQL*Net roundtrips to/from client
　　
　　1 sorts (memory)
　　
　　0 sorts (disk)
　　
　　7838 rows processed
　　
　　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，假如预先估计一下 FF, 你就几乎可以预见到 Oracle 会否使用索引索引( 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。
　　一、索引并非总是最佳选择
　　假如发现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（Full Table Scan）,而非索引扫描（Index Scan）。这些情况通常有：
　　
　　1. 表未做statistics, 或者 statistics 陈旧，导致 Oracle 判定失误。
　　
　　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：
　　
　　select count(*) from mytable;
　　
　　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 (FAST FULL SCAN) ，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(Clustering factor) 和 FF(Filtering factor).
　　
　　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，假如使用某个索引，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。
　　
　　假如某个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：
　　
　　Select * from mytables where myid>=1; 和
　　
　　Select * from mytables where myid>=400000
　　
　　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%。假如它的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猜测. 以下是在HP 上执行时它们的 explain plan:
　　
　　第一句：
　　
　　SQL> select * from mytables where myid>=1;
　　
　　已选择325917行。
　　
　　Execution Plan
　　
　　----------------------------------------------------------
　　
　　0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=3132 Card=318474 Byt es=141402456)
　　
　　1 0 TABLE ACCESS