Oracle Btree位图全文索引三大索引性能比较及优缺点汇总剖析.docx
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OracleBtree位图全文索引三大索引性能比较及优缺点汇总剖析
引言：
大家都知道“效率”是数据库中非常重要的一个指标，如何提高效率大家可能都会想起索引，但索引又这么多种，什么场合应该使用什么索引呢？
哪种索引可以提高我们的效率，哪种索引可以让我们的效率大大降低（有时还不如全表扫描性能好）下面要讲的“索引”如何成为我们的利器而不是灾难！
多说一点，由于不同索引的存储结构不同，所以应用在不同组织结构的数据上，本篇文章重点就是：
理解不同的技术都适合在什么地方应用！
B-Tree索引
场合：
非常适合数据重复度低的字段例如身份证号码 手机号码 QQ号等字段，常用于主键唯一约束，一般在在线交易的项目中用到的多些。
原理：
一个键值对应一行（rowid） 格式：
【索引头|键值|rowid】
优点：
当没有索引的时候，oracle只能全表扫描whereqq=40354446这个条件那么这样是灰常灰常耗时的，当数据量很大的时候简直会让人崩溃，那么有个B-tree索引我们就像翻书目录一样，直接定位rowid立刻就找到了我们想要的数据，实质减少了I/O操作就提高速度，它有一个显著特点查询性能与表中数据量无关，例如查2万行的数据用了3consistentget,当查询1200万行的数据时才用了4consistentgets。
当我们的字段中使用了主键or唯一约束时，不用想直接可以用B-tree索引
缺点：
不适合键值重复率较高的字段上使用，例如第一章1-500page第二章501-1000page
实验：
altersystemflushshared_pool; 清空共享池
altersystemflushbuffer_cache; 清空数据库缓冲区，都是为了实验需要
创建leo_t1 leo_t2表
leo_t1表的object_id列的数据是没有重复值的，我们抽取了10行数据就可以看出来了。
LS@LEO>createtableleo_t1asselectobject_id,object_namefromdba_objects;
LS@LEO>selectcount（*）fromleo_t1;
COUNT（*）
----------
9872
LS@LEO> select*fromleo_t1whererownum<=10;
OBJECT_IDOBJECT_NAME
---------------------
20ICOL$
44I_USER1
28CON$
15UNDO$
29C_COBJ#
3I_OBJ#
25PROXY_ROLE_DATA$
39I_IND1
51I_CDEF2
26I_PROXY_ROLE_DATA$_1
leo_t2表的object_id列我们是做了取余操作，值就只有0,1两种，因此重复率较高，如此设置为了说明重复率对B树索引的影响
LS@LEO>createtableleo_t2asselectmod（object_id,2）object_ID,object_namefromdba_objects;
LS@LEO>selectcount（*）fromleo_t2;
COUNT（*）
----------
9873
LS@LEO>select*fromleo_t2whererownum<=10;
OBJECT_IDOBJECT_NAME
---------------------
0ICOL$
0I_USER1
0CON$
1UNDO$
1C_COBJ#
1I_OBJ#
1PROXY_ROLE_DATA$
1I_IND1
1I_CDEF2
0I_PROXY_ROLE_DATA$_1
LS@LEO>createindexleo_t1_indexonleo_t1（object_id）; 创建B-tree索引，说明默认创建的都是B-tree索引
Indexcreated.
LS@LEO>createindexleo_t2_indexonleo_t2（object_ID）; 创建B-tree索引
Indexcreated.
让我们看一下leo_t1与leo_t2的重复情况
LS@LEO>selectcount（distinct（object_id））fromleo_t1; 让我们看一下leo_t1与leo_t2的重复情况，leo_t1没有重复值，leo_t2有很多
COUNT（DISTINCT（OBJECT_ID））
--------------------------
9872
LS@LEO>selectcount（distinct（object_ID））fromleo_t2;
COUNT（DISTINCT（OBJECT_ID））
--------------------------
2
收集2个表统计信息
LS@LEO>executedbms_stats.gather_table_stats（ownname=>'LS',tabname=>'LEO_T1',method_opt=>'forallindexedcolumnssize2',cascade=>TRUE）;
LS@LEO>executedbms_stats.gather_table_stats（ownname=>'LS',tabname=>'LEO_T2',method_opt=>'forallindexedcolumnssize2',cascade=>TRUE）;
参数详解：
method_opt=>'forallindexedcolumnssize2' size_clause=integer整型，范围1~254，使用柱状图[histogramanalyze]分析列数据的分布情况
cascade=>TRUE 收集表的统计信息的同时收集B-tree索引的统计信息
显示执行计划和统计信息+设置autotrace简介
序号 命令 解释
1 SETAUTOTRACEOFF 此为默认值，即关闭Autotrace
2 SETAUTOTRACEONEXPLAIN 只显示执行计划
3 SETAUTOTRACEONSTATISTICS 只显示执行的统计信息
4 SETAUTOTRACEON 包含2,3两项内容
5 SETAUTOTRACETRACEONLY 与ON相似，但不显示语句的执行结果
结果键值少的情况
setautotracetraceexpstat; （SETAUTOTRACEOFF关闭执行计划和统计信息）
LS@LEO>select*fromleo_t1whereobject_id=1;
norowsselected
ExecutionPlan执行计划
----------------------------------------------------------
Planhashvalue:
3712193284
--------------------------------------------------------------------------------------------
|Id |Operation |Name |Rows |Bytes|Cost（%CPU）|Time |
--------------------------------------------------------------------------------------------
| 0|SELECTSTATEMENT | | 1| 21| 2 （0）|00:
00:
01|
| 1| TABLEACCESSBYINDEXROWID|LEO_T1 | 1| 21| 2 （0）|00:
00:
01|
|* 2| INDEXRANGESCAN索引扫描 |LEO_T1_INDEX| 1| | 1 （0）|00:
00:
01|
--------------------------------------------------------------------------------------------
PredicateInformation（identifiedbyoperationid）:
---------------------------------------------------
2-access（"OBJECT_ID"=1）
Statistics 统计信息
----------------------------------------------------------
0 recursivecalls
0 dbblockgets
2 consistentgets 我们知道leo_t1表的object_id没有重复值，因此使用B-tree索引扫描只有2次一致性读
0 physicalreads
0 redosize
339 bytessentviaSQL*Nettoclient
370 bytesreceivedviaSQL*Netfromclient
1 SQL*Netroundtripsto/fromclient
0 sorts（memory）
0 sorts（disk）
0 rowsprocessed
结果键值多的情况
LS@LEO>select*fromleo_t2whereobject_ID=1;（select/*+full（leo_t2）*/* fromleo_t2whereobject_ID=1;hint方式强制全表扫描）
4943rowsselected.
ExecutionPlan 执行计划
----------------------------------------------------------
Planhashvalue:
3657048469
----------------------------------------------------------------------------
|Id |Operation |Name |Rows |Bytes|Cost（%CPU）|Time |
----------------------------------------------------------------------------
| 0|SELECTSTATEMENT | | 4943|98860| 12 （0）|00:
00:
01|
|* 1| TABLEACCESSFULL|LEO_T2| 4943|98860| 12 （0）|00:
00:
01|sql结果是4943row，那么全表扫描也是4943row
----------------------------------------------------------------------------
PredicateInformation（identifiedbyoperationid）:
---------------------------------------------------
1-filter（"OBJECT_ID"=1）
Statistics 统计信息
----------------------------------------------------------
1 recursivecalls
0 dbblockgets
366 consistentgets 导致有366次一致性读
0 physicalreads
0 redosize
154465 bytessentviaSQL*Nettoclient
4000 bytesreceivedviaSQL*Netfromclient
331 SQL*Netroundtripsto/fromclient
0 sorts（memory）
0 sorts（disk）
4943 rowsprocessed
大家肯定会疑惑，为什么要用全表扫描而不用B-tree索引呢，这是因为oracle基于成本优化器CBO认为使用全表扫描要比使用B-tree索引性能更好更快，由于我们结果重复率很高，导致有366次一致性读，从cup使用率12%上看也说明了B-tree索引不适合键值重复率较高的列
我们在看一下强制使用B-tree索引时，效率是不是没有全表扫描高呢？
LS@LEO>select/*+index（leo_t2leo_t2_index）*/*fromleo_t2whereobject_ID=1;hint方式强制索引扫描
4943rowsselected.
ExecutionPlan 执行计划
----------------------------------------------------------
Planhashvalue:
321706586
--------------------------------------------------------------------------------------------
|Id |Operation |Name |Rows |Bytes|Cost（%CPU）|Time |
--------------------------------------------------------------------------------------------
| 0|SELECTSTATEMENT | | 4943|98860| 46 （0）|00:
00:
01|
| 1| TABLEACCESSBYINDEXROWID|LEO_T2 | 4943|98860| 46 （0）|00:
00:
01|
|* 2| INDEXRANGESCAN |LEO_T2_INDEX| 4943| | 10 （0）|00:
00:
01|
--------------------------------------------------------------------------------------------
PredicateInformation（identifiedbyoperationid）:
---------------------------------------------------
2-access（"OBJECT_ID"=1）
Statistics 统计信息
----------------------------------------------------------
1 recursivecalls
0 dbblockgets
704 consistentgets 使用B-tree索引704次一致性读>全表扫描366次一致性读，而且cpu使用率也非常高，显然效果没有全表扫描高
0 physicalreads
0 redosize
171858 bytessentviaSQL*Nettoclient
4000 bytesreceivedviaSQL*Netfromclient
331 SQL*Netroundtripsto/fromclient
0 sorts（memory）
0 sorts（disk）
4943 rowsprocessed
小结：
从以上的测试我们可以了解到，B-tree索引在什么情况下使用跟键值重复率高低有很大关系的，之间没有一个明确的分水岭，只能多测试分析执行计划后来决定。
位图索引 Bitmapindex
场合：
列的基数很少，可枚举，重复值很多，数据不会被经常更新
原理：
一个键值对应很多行（rowid），格式：
键值 start_rowid end_rowid 位图
优点：
OLAP例如报表类数据库重复率高的数据特定类型的查询例如count、or、and等逻辑操作因为只需要进行位运算即可得到我们需要的结果
缺点：
不适合重复率低的字段，还有经常DML操作（insert，update，delete），因为位图索引的锁代价极高，修改一个位图索引段影响整个位图段，例如修改
一个键值，会影响同键值的多行，所以对于OLTP系统位图索引基本上是不适用的
实验：
位图索引和B-tree索引的性能比较
setpagesize100; 设置页大小
利用dba_objects数据字典创建一个15万行的表
LS@LEO>createtableleo_bm_t1asselect*fromdba_objects;
Tablecreated.
LS@LEO>insertintoleo_bm_t1select*fromleo_bm_t1; 翻倍插入
9876rowscreated.
LS@LEO>/
19752rowscreated.
LS@LEO>/
39504rowscreated.
LS@LEO>/
79008rowscreated.
LS@LEO>/
158016rowscreated.
因object_type字段重复值较高，顾在此字段上创建bitmap索引
LS@LEO>createbitmapindexleo_bm_t1_indexonleo_bm_t1（object_type）;
Indexcreated.
创建一个和leo_bm_t1表结构一模一样的表leo_bm_t2，并在object_type列上创建一个B-tree索引（15万行记录）
LS@LEO>createtableleo_bm_t2asselect*fromleo_bm_t1;
Tablecreated.
LS@LEO>createindexleo_bm_t2_bt_indexonleo_bm_t2（object_type）;
Indexcreated.
对比位图索引和B-tree索引所占空间大小,很明显位图要远远小于B-tree索引所占用的空间，节约空间特性也是我们选择位图的理由之一
LS@LEO>selectsegment_name,bytesfromuser_segmentswheresegment_type='INDEX';
SEGMENT_NAME BYTES
-------------------------------------------------------------------------------------------
LEO_BM_T1_INDEX 327680（327K）
LEO_BM_T2_BT_INDEX 7340032（7M）
显示执行计划和统计信息
setautotracetraceexpstat;
在创建有位图索引的表上做count操作对比执行计划
LS@LEO>selectcount（*）fromleo_bm_t1whereobject_type='TABLE';
ExecutionPlan 执行计划
----------------------------------------------------------
Planhashvalue:
3251686305
-----------------------------------------------------------------------------------------------
|Id |Operation |Name |Rows |Bytes|Cost（%CPU）|Time |
---------------------------------------------------------------------------------------------
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