A. oracle的sql索引使用
1，第一次查询慢，以后就快了，主要是因为第一次要进行磁盘操作，以后数据被cache到内存中了，不在操作磁盘，所以就快了。
2，对于你说的这四种查询，where条件中的a=a估计你是举例子这样写的吧。实际上应该是a=变量A。其他的b，c，d也是这样。那么这种语句都是可以利用你说的复合索引的。如果是RBO优化器，这四句都应该用索引。但是oracle现在推荐的CBO优化器不能保证你都走索引。
3，到底用没用索引，你可以从v$sqlaera中找到你的语句对应的hash_value，然后从v$sql_plan中找到语句的执行计划，通过执行计划确认你的语句是不是使用了索引。
具体语句你可以类似如下写法：
select
hash_value,sql_text
from
v$sqlarea
where
upper(sql_text)
like
'%你需要查找的sql语句的特征片段%'
select
*
from
v$sql_plan
where
hash_value
=
上一句查到的hash_value
B. oracle 数据库如何建立索引 如何用索引
创建索引语法：
CREATE [UNIQUE] | [BITMAP] INDEX index_name
--unique表示唯一索引
ON table_name([column1 [ASC|DESC],column2
--bitmap，创建位图索引
[ASC|DESC],…] | [express])[TABLESPACE tablespace_name][PCTFREE n1]
--指定索引在数据块中空闲空间
[STORAGE (INITIAL n2)][NOLOGGING]
--表示创建和重建索引时允许对表做DML操作，默认情况下不应该使用
[NOLINE][NOSORT];
--表示创建索引时不进行排序，默认不适用，如果数据已经是按照该索引顺序排列的可以使用
(2)oracle数据库索引的使用扩展阅读：
1、如果有两个或者以上的索引，其中有一个唯一性索引，而其他是非唯一，这种情况下oracle将使用唯一性索引而完全忽略非唯一性索引
2、至少要包含组合索引的第一列（即如果索引建立在多个列上，只有它的第一个列被where子句引用时，优化器才会使用该索引）
3、小表不要简历索引
4、对于基数大的列适合建立B树索引，对于基数小的列适合简历位图索引
5、列中有很多空值，但经常查询该列上非空记录时应该建立索引
6、经常进行连接查询的列应该创建索引
7、使用create index时要将最常查询的列放在最前面
8、LONG（可变长字符串数据，最长2G）和LONG RAW（可变长二进制数据，最长2G）列不能创建索引
9、限制表中索引的数量（创建索引耗费时间，并且随数据量的增大而增大；索引会占用物理空间；当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，降低了数据的维护速度）
C. oracle数据库中什么情况下使用基于函数的索引
1.
b-tree索引
oracle数据库中最常见的索引类型是b-tree索引，也就是b-树索引，以其同名的计算科学结构命名。create
index语句时，默认就是在创建b-tree索引。没有特别规定可用于任何情况。
2.
位图索引(bitmap
index)
位图索引特定于该列只有几个枚举值的情况，比如性别字段，标示字段比如只有0和1的情况。
3.
基于函数的索引
比如经常对某个字段做查询的时候是带函数操作的，那么此时建一个函数索引就有价值了。
4.
分区索引和全局索引
这2个是用于分区表的时候。前者是分区内索引，后者是全表索引
5.
反向索引（reverse）
这个索引不常见，但是特定情况特别有效，比如一个varchar(5)位字段(员工编号)含值
（10001,10002,10033,10005,10016..）
这种情况默认索引分布过于密集，不能利用好服务器的并行
但是反向之后10001,20001,33001,50001,61001就有了一个很好的分布，能高效的利用好并行运算。
6.hash索引
hash索引可能是访问数据库中数据的最快方法，但它也有自身的缺点。集群键上不同值的数目必须在创建hash集群之前就要知道。需要在创建hash集群的时候指定这个值。使用hash索引必须要使用hash集群。
D. oracle的索引有几种
Oracle 提供了多种不同类型的索引以供使用。简单地说， Oracle 中包括如下索引：
1、 B* 树索引
这些是我所说的 “ 传统 “ 索引。到目前为止，这是 Oracle 和大多数其他数据库中最常用的索引。 B* 树的构造类似于二叉树，能根据键提供一行或一个行集的快速访问，通常只需很少的读操作就能找到正确的行。不过，需要注意重要的一点， ” B* 树 “ 中的 ” B “ 不代表二叉（ binary ），而代表平衡（ b alanced ）。B* 树索引并不是一颗二叉树，这一点在介绍如何在磁盘上物理地存储 B* 树时就会了解到。 B* 树索引有以下子类型：
索引组织表（ index organized table ）：索引组织表以 B* 树结构存储。堆表的数据行是以一种无组织的方式存储的（只要有可用的空间，就可以放数据），而 IOT 与之不同， IOT 中的数据要按主键的顺序存储和排序。对应用来说， IOT 表现得与 “ 常规 “ 表并无二致；需要使用 SQL 来正确地访问 IOT 。 IOT 对信息获取、空间系统和 OLAP 应用最为有用。 IOT 在上一章已经详细地讨论过。
B*树聚簇索引（ B*tree cluster index ）这些是传统 B* 树索引的一个变体（只是稍有变化）。 B* 树聚簇索引用于对聚簇键建立索引（见第 11. 章中 “ 索引聚簇表 “ 一节），所以这一章不再讨论。在传统 B* 树中 ，键都指向一行；而 B* 树聚簇不同，一个聚簇键会指向一个块，其中包含与这个聚簇键相关的多行。
降序索引（ descending index ）：降序索引允许数据在索引结构中按 “ 从大到小 “ 的顺序（降序）排序，而不是按 ” 从小到大 “ 的顺序（升序）排序。我们会解释为什么降序索引很重要，并说明降序索引如何工作。
反向键索引（ reverse key index ）：这也是 B* 树索引，只不过键中的字节会 “ 反转 “ 。利用反向键索引，如果索引中填充的是递增的值，索引条目在索引中可以得到更均匀的分布。例如，如果使用一个序列来生成主键，这个序列将生成诸如 987500 、 987501 、 987502 等值。这些值是顺序的，所以倘若使用一 个传统的 B* 树索引，这些值就可能放在同一个右侧块上，这就加剧了对这一块的竞争。利用反向键， Oracl e则会逻辑地对 205789 、 105789 、 005789 等建立索引。 Oracle 将数据放在索引中之前，将先 把所存储数据的字节反转，这样原来可能在索引中相邻放置的值在字节反转之后就会相距很远。通过反转字节，对索引的插入就会分布到多个块上。
2、 位图索引（ bitmap index ）
在一颗 B* 树中，通常索引条目和行之间存在一种一对一的关系：一个 索引条目就指向一行。而对于位图索引，一个索引条目则使用一个位图同时指向多行。位图索引适用于高度重复而且通常只读的数据（高度重复是指相对于表中的总行数，数据只有很少的几个不同值）。考虑在一 个有 100 万行的表中，每个列只有 3 个可取值： Y 、 N 和 NULL 。举例来说，如果你需要频繁地统计多少行有值Y ，这就很适合建立位图索引。不过并不是说如果这个表中某一列有 11.000 个不同的值就不能建立位图索引，这一列当然也可以建立 位图索引。在一个 OLTP 数据库中，由于存在并发性相关的问题，所以不能考虑使用位图索引（后面我们就会讨论这一点）。注意，位图索引要求使用 Oracle 企业版或个人版。
位图联结索引（ bitmap join index ）：这为索引结构（而不是表）中的数据提供了一种逆规范化的 方法。例如，请考虑简单的 EMP 和 DEPT 表。有人可能会问这样一个问题： “ 多少人在位于波士顿的部门工作 ？“ EMP 有一个指向 DEPT 的外键，要想统计 LOC 值为 Boston 的部门中的员工人数，通常必须完成表联结，将 LOC 列联结至 EMP 记录来回答这个问题。通过使用位图联结索引，则可以在 EMP 表上对 LOC 列建立索引 。
3、 基于函数的索引（ function-based index ）
这些就是 B* 树索引或位图索引，它将一个函数计算得到的结果存储在行的列中，而不是存储列数据本身。可以把基于函数的索引看作一个虚拟列（或派生列）上的索引，换句话说，这个列并不物理存储在表中。基于函数的索引可以用于加快形如 SELECT * FROM T W HERE FUNCTION(DATABASE_COLUMN) = SAME_VALUE 这样的查询，因为值 FUNCTION(DATABASE_COLUMN) 已经提前计算并存储在索引中。
4、 应用域索引（ application domain index ）
应用域索引是你自己构建和存储的索引，可能存储在Oracle 中，也可能在 Oracle 之外。你要告诉优化器索引的选择性如何，以及执行的开销有多大，优化器则会根据你提供的信息来决定是否使用你的索引。 Oracle 文本索引就是应用域索引的一个例子；你也可 以使用构建 Oracle 文本索引所用的工具来建立自己的索引。需要指出，这里创建的 “ 索引 “ 不需要使用传统的索引结构。例如， Oracle 文本索引就使用了一组表来实现其索引概念。
5、HASH索引
使用HASH索引必须要使用HASH群集。建立一个群集或HASH群集的同时，也就定义了一个群集键。这个键告诉Oracle如何在群集上存储表。在存储数据时，所有与这个群集键相关的行都被存储在一个数据库块上。若数据都存储在同一个数据库块上，并且使用了HASH索引，Oracle就可以通过执行一个HASH函数和I/O来访问数据——而通过适用一个二元高度为4的B-树索引来访问数据，则需要在检索数据时使用4个I/O。
技巧：HASH索引在有限制条件（需要指定一个确定的值而不是一个值范围）的情况下非常有用。
6、分区索引
分区索引就是简单地把一个索引分成多个片断，这样可以访问更小的片断，并且可以把这些片断分别存放在不同的硬盘上（避免I/O问题）。B-数索引和位图索引都可以被分区，HASH索引不可以被分区。
有两种类型的分区索引：本地分区索引和全局分区索引。每个类型都有两个子类型，有前缀索引和无前缀索引。如果使用了位图索引就必须是本地索引。
把索引分区最主要的原因是可以减少所需读取的索引的大小，另外把分区放在不同的表空间中可以提高分区的可用性和可靠性。
E. 如何更好的使用Oracle全文索引
不使用Oracle text功能,也有很多方法可以在Oracle数据库中搜索文本.可以使用标准的INSTR函数和LIKE操作符实现。
SELECT *FROM mytext WHERE INSTR (thetext, 'Oracle') > 0;
SELECT * FROM mytext WHERE thetext LIKE '%Oracle%';
有很多时候，使用instr和like是很理想的, 特别是搜索仅跨越很小的表的时候.然而通过这些文本定位的方法将导致全表扫描,对资源来说消耗比较昂贵,而且实现的搜索功能也非常有限，因此对海量的文本数据进行搜索时，建议使用oralce提供的全文检索功能 建立全文检索的步骤步骤一 检查和设置数据库角色首先检查数据库中是否有CTXSYS用户和CTXAPP脚色。如果没有这个用户和角色，意味着你的数据库创建时未安装intermedia功能。你必须修改数据库以安装这项功能。 默认安装情况下，ctxsys用户是被锁定的，因此要先启用ctxsys的用户。 步骤二 赋权 在ctxsys用户下把ctx_ddl的执行权限赋于要使用全文索引的用户，例：
grant execute on ctx_ddl to pomoho;
步骤三 设置词法分析器(lexer)
Oracle实现全文检索，其机制其实很简单。即通过Oracle专利的词法分析器(lexer),将文章中所有的表意单元(Oracle 称为 term)找出来，记录在一组 以dr$开头的表中，同时记下该term出现的位置、次数、hash 值等信息。检索时，Oracle 从这组表中查找相应的term，并计算其出现频率，根据某个算法来计算每个文档的得分(score),即所谓的‘匹配率’。而lexer则是该机制的核心，它决定了全文检索的效率。Oracle 针对不同的语言提供了不同的 lexer, 而我们通常能用到其中的三个：
n basic_lexer: 针对英语。它能根据空格和标点来将英语单词从句子中分离，还能自动将一些出现频率过高已经失去检索意义的单词作为‘垃圾’处理，如if , is 等，具有较高的处理效率。但该lexer应用于汉语则有很多问题，由于它只认空格和标点，而汉语的一句话中通常不会有空格，因此，它会把整句话作为一个 term,事实上失去检索能力。以‘中国人民站起来了’这句话为例，basic_lexer 分析的结果只有一个term ,就是‘中国人民站起来了’。此时若检索‘中国’，将检索不到内容。
n chinese_vgram_lexer: 专门的汉语分析器，支持所有汉字字符集(ZHS16CGB231280 ZHS16GBK ZHT32EUC ZHT16BIG5 ZHT32TRIS ZHT16MSWIN950 ZHT16HKSCS UTF8 )。该分析器按字为单元来分析汉语句子。‘中国人民站起来了’这句话，会被它分析成如下几个term: ‘中’，‘中国’，‘国人’，‘人民’，‘民站’，‘站起’，起来’，‘来了’，‘了’。可以看出，这种分析方法，实现算法很简单，并且能实现‘一网打尽’，但效率则是差强人意。
n chinese_lexer: 这是一个新的汉语分析器，只支持utf8字符集。上面已经看到，chinese vgram lexer这个分析器由于不认识常用的汉语词汇，因此分析的单元非常机械，像上面的‘民站’，‘站起’在汉语中根本不会单独出现，因此这种term是没有意义的，反而影响效率。chinese_lexer的最大改进就是该分析器 能认识大部分常用汉语词汇，因此能更有效率地分析句子，像以上两个愚蠢的单元将不会再出现，极大 提高了效率。但是它只支持 utf8, 如果你的数据库是zhs16gbk字符集，则只能使用笨笨的那个Chinese vgram lexer.
如果不做任何设置，Oracle 缺省使用basic_lexer这个分析器。要指定使用哪一个lexer, 可以这样操作：
第一． 当前用户下下建立一个preference(例：在pomoho用户下执行以下语句)
exec ctx_ddl.create_preference ('my_lexer', 'chinese_vgram_lexer');
第二． 在建立全文索引索引时，指明所用的lexer:
CREATE INDEX myindex ON mytable(mycolumn) indextype is ctxsys.context
parameters('lexer my_lexer');
这样建立的全文检索索引，就会使用chinese_vgram_lexer作为分析器。
步骤四 建立索引
通过以下语法建立全文索引
CREATE INDEX [schema.]index on [schema.]table(column) INDEXTYPE IS ctxsys.context [ONLINE]
LOCAL [(PARTITION [partition] [PARAMETERS('paramstring')]
[, PARTITION [partition] [PARAMETERS('paramstring')]])]
[PARAMETERS(paramstring)] [PARALLEL n] [UNUSABLE];
例：
CREATE INDEX ctx_idx_menuname ON pubmenu(menuname)
indextype is ctxsys.context parameters('lexer my_lexer')
步骤五 使用索引
使用全文索引很简单，可以通过：
select * from pubmenu where contains(menuname,'上传图片')>0
全文索引的种类
建立的Oracle Text索引被称为域索引(domain index)，包括4种索引类型：
l CONTEXT
2 CTXCAT
3 CTXRULE
4 CTXXPATH
依据你的应用程序和文本数据类型你可以任意选择一种。
对多字段建立全文索引
很多时候需要从多个文本字段中查询满足条件的记录，这时就需要建立针对多个字段的全文索引，例如需要从pmhsubjects(专题表)的 subjectname(专题名称)和briefintro(简介)上进行全文检索，则需要按以下步骤进行操作：
Ø 建议多字段索引的preference
以ctxsys登录，并执行：
EXEC ctx_ddl.create_preference(' ctx_idx_subject_pref',
'MULTI_COLUMN_DATASTORE');
Ø 建立preference对应的字段值(以ctxsys登录)
EXEC ctx_ddl.set_attribute(' ctx_idx_subject_pref ','columns','subjectname,briefintro');
Ø 建立全文索引
CREATE INDEX ctx_idx_subject ON pmhsubjects(subjectname)
INDEXTYPE ISctxsys.CONTEXT PARAMETERS('DATASTORE ctxsys.ctx_idx_subject_pref lexer my_lexer')
Ø 使用索引
select * from pmhsubjects where contains(subjectname,'李宇春')>0
全文索引的维护
对于CTXSYS.CONTEXT索引，当应用程序对基表进行DML操作后，对基表的索引维护是必须的。索引维护包括索引同步和索引优化。
在索引建好后，我们可以在该用户下查到Oracle自动产生了以下几个表：(假设索引名为myindex)：
DR$myindex$I、DR$myindex$K、DR$myindex$R、DR$myindex$N其中以I表最重要，可以查询一下该表，看看有什么内容：
SELECT token_text, token_count FROM dr$i_rsk1$I WHERE ROWNUM <= 20;
这里就不列出查询接过了。可以看到，该表中保存的其实就是Oracle 分析你的文档后，生成的term记录在这里，包括term出现的位置、次数、hash值等。当文档的内容改变后，可以想见这个I表的内容也应该相应改变，才能保证Oracle在做全文检索时正确检索到内容(因为所谓全文检索，其实核心就是查询这个表)。这就用到sync(同步) 和 optimize(优化)了。
同步(sync): 将新的term 保存到I表；
优化(optimize): 清除I表的垃圾，主要是将已经被删除的term从I表删除。
当基表中的被索引文档发生insert、update、delete操作的时候，基表的改变并不能马上影响到索引上直到同步索引。可以查询视图 CTX_USER_PENDING查看相应的改动。例如：
SELECT pnd_index_name, pnd_rowid,
TO_CHAR (pnd_timestamp, 'dd-mon-yyyy hh24:mi:ss') timestamp
FROM ctx_user_pending;
该语句的输出类似如下：
PND_INDEX_NAME PND_ROWID TIMESTAMP
------------------------------ ------------------ --------------------
MYINDEX AAADXnAABAAAS3SAAC 06-oct-1999 15:56:50
同步和优化方法: 可以使用Oracle提供的ctx_ddl包同步和优化索引
一. 对于CTXCAT类型的索引来说， 当对基表进行DML操作的时候，Oracle自动维护索引。对文档的改变马上反映到索引中。CTXCAT是事务形的索引。
索引的同步
在对基表插入，修改，删除之后同步索引。推荐使用sync同步索引。语法：
ctx_ddl.sync_index(
idx_name IN VARCHAR2 DEFAULT NULL
memory IN VARCHAR2 DEFAULT NULL,
part_name IN VARCHAR2 DEFAULT NULL
parallel_degree IN NUMBER DEFAULT 1);
idx_name 索引名称
memory 指定同步索引需要的内存。默认是系统参数DEFAULT_INDEX_MEMORY 。
指定一个大的内存时候可以加快索引效率和查询速度，且索引有较少的碎片
part_name 同步哪个分区索引。
parallel_degree 并行同步索引。设置并行度。
例如：
同步索引myindex:Exec ctx_ddl.sync_index ('myindex');
实施建议：建议通过oracle的job对索引进行同步
索引的优化
经常的索引同步将会导致你的CONTEXT索引产生碎片。索引碎片严重的影响了查询的反应速度。你可以定期优化索引来减少碎片，减少索引大小，提高查询效率。
当文本从表中删除的时候，Oracle Text标记删除的文档，但是并不马上修改索引。因此，就的文档信息占据了不必要的空间，导致了查询额外的开销。你必须以FULL模式优化索引，从索引中删除无效的旧的信息。这个过程叫做垃圾处理。当你经常的对表文本数据进行更新，删除操作的时候，垃圾处理是很必要的。
exec ctx_ddl.optimize_index ('myidx', 'full');
实施建议：每天在系统空闲的时候对全文索引进行相应的优化，以提高检索的效率
P.S.定时优化索引
3.定时优化同步域索引
创建定时任务，定期优化和同步域索引
SQL> create or replace procere hsp_sync_index as
2 begin
3 ctx_ddl.sync_index('id_cont_msg');
4 end;
5 /
Procere created.
Elapsed: 00:00:00.08
SQL> VARIABLE jobno number;
SQL> BEGIN
2 DBMS_JOB.SUBMIT(:jobno,'hsp_sync_index();',
3 SYSDATE, 'SYSDATE + (1/24/4)');
4 commit;
5 END;
6 /
PL/SQL procere successfully completed.
Elapsed: 00:00:00.27
SQL> create or replace procere hsp_optimize_index as
2 begin
3 ctx_ddl.optimize_index('id_cont_msg','FULL');
4 end;
5 /
SQL> VARIABLE jobno number;
SQL> BEGIN
2 DBMS_JOB.SUBMIT(:jobno,'hsp_optimize_index();',
3 SYSDATE, 'SYSDATE + 1');
4 commit;
5 END;
6 /
Procere created.
Elapsed: 00:00:00.03
PL/SQL procere successfully completed.
Elapsed: 00:00:00.02
SQL>
F. oracle数据库添加索引怎么使用
索引建立代码：
CREATEINDEX命令语法:
CREATEINDEX
CREATE[unique]INDEX[user.]index
ON[user.]table(column[ASC|DESC][,column
[ASC|DESC]]...)
[CLUSTER[scheam.]cluster]
[INITRANSn]
[MAXTRANSn]
[PCTFREEn]
[STORAGEstorage]
[TABLESPACEtablespace]
[NOSORT]
Advanced
其中：
schemaORACLE模式，缺省即为当前帐户
index索引名
table创建索引的基表名
column基表中的列名，一个索引最多有16列，long列、longraw
列不能建索引列
DESC、ASC缺省为ASC即升序排序
CLUSTER指定一个聚簇（Hashcluster不能建索引）
INITRANS、MAXTRANS指定初始和最大事务入口数
Tablespace表空间名
STORAGE存储参数，同createtable中的storage.
PCTFREE索引数据块空闲空间的百分比(不能指定pctused)
NOSORT不（能）排序（存储时就已按升序，所以指出不再排序）
G. oracle数据库索引种类,分别什么情况下使用
1. b-tree索引
Oracle数据库中最常见的索引类型是b-tree索引，也就是B-树索引，以其同名的计算科学结构命名。CREATE
INDEX语句时，默认就是在创建b-tree索引。没有特别规定可用于任何情况。
2. 位图索引(bitmap index)
位图索引特定于该列只有几个枚举值的情况，比如性别字段，标示字段比如只有0和1的情况。
3. 基于函数的索引
比如经常对某个字段做查询的时候是带函数操作的，那么此时建一个函数索引就有价值了。
4. 分区索引和全局索引
这2个是用于分区表的时候。前者是分区内索引，后者是全表索引
5. 反向索引（REVERSE）
这个索引不常见，但是特定情况特别有效，比如一个varchar(5)位字段(员工编号)含值
（10001,10002,10033,10005,10016..）
这种情况默认索引分布过于密集，不能利用好服务器的并行
但是反向之后10001,20001,33001,50001,61001就有了一个很好的分布，能高效的利用好并行运算。
6.HASH索引
HASH索引可能是访问数据库中数据的最快方法，但它也有自身的缺点。集群键上不同值的数目必须在创建HASH集群之前就要知道。需要在创建HASH集群的时候指定这个值。使用HASH索引必须要使用HASH集群。
H. 请教：oracle中索引应用
一．索引介绍
1.1 索引的创建语法：
CREATE UNIUQE | BITMAP INDEX <schema>.<index_name>
ON <schema>.<table_name>
(<column_name> | <expression> ASC | DESC,
<column_name> | <expression> ASC | DESC,...)
TABLESPACE <tablespace_name>
STORAGE <storage_settings>
LOGGING | NOLOGGING
COMPUTE STATISTICS
NOCOMPRESS | COMPRESS<nn>
NOSORT | REVERSE
PARTITION | GLOBAL PARTITION<partition_setting>
相关说明
1） UNIQUE | BITMAP：指定UNIQUE为唯一值索引，BITMAP为位图索引，省略为B-Tree索引。
2）<column_name> | <expression> ASC | DESC：可以对多列进行联合索引，当为expression时即“基于函数的索引”
3）TABLESPACE：指定存放索引的表空间(索引和原表不在一个表空间时效率更高)
4）STORAGE：可进一步设置表空间的存储参数
5）LOGGING | NOLOGGING：是否对索引产生重做日志(对大表尽量使用NOLOGGING来减少占用空间并提高效率)
6）COMPUTE STATISTICS：创建新索引时收集统计信息
7）NOCOMPRESS | COMPRESS<nn>：是否使用“键压缩”(使用键压缩可以删除一个键列中出现的重复值)
8）NOSORT | REVERSE：NOSORT表示与表中相同的顺序创建索引，REVERSE表示相反顺序存储索引值
9）PARTITION | NOPARTITION：可以在分区表和未分区表上对创建的索引进行分区
1.2 索引特点：
第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显着减少查询中分组和排序的时间。
第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。
1.3 索引不足：
第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。
1.4 应该建索引列的特点：
1）在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；
2）在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；
3）在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；
4）在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；
5）在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；
6）在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。
1.5 不应该建索引列的特点：
第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。
第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。
第三，对于那些定义为blob数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。
第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。
1.6 限制索引
限制索引是一些没有经验的开发人员经常犯的错误之一。在SQL中有很多陷阱会使一些索引无法使用。下面讨论一些常见的问题：
1.6.1 使用不等于操作符（<>、!=）
下面的查询即使在cust_rating列有一个索引，查询语句仍然执行一次全表扫描。
select cust_Id,cust_name from customers where cust_rating <> 'aa';
把上面的语句改成如下的查询语句，这样，在采用基于规则的优化器而不是基于代价的优化器（更智能）时，将会使用索引。
select cust_Id,cust_name from customers where cust_rating < 'aa' or cust_rating > 'aa';
特别注意：通过把不等于操作符改成OR条件，就可以使用索引，以避免全表扫描。
1.6.2 使用IS NULL 或IS NOT NULL
使用IS NULL 或IS NOT NULL同样会限制索引的使用。因为NULL值并没有被定义。在SQL语句中使用NULL会有很多的麻烦。因此建议开发人员在建表时，把需要索引的列设成 NOT NULL。如果被索引的列在某些行中存在NULL值，就不会使用这个索引（除非索引是一个位图索引，关于位图索引在稍后在详细讨论）。
1.6.3 使用函数
如果不使用基于函数的索引，那么在SQL语句的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。 下面的查询不会使用索引（只要它不是基于函数的索引）
select empno,ename,deptno from emp where trunc(hiredate)='01-MAY-81';
把上面的语句改成下面的语句，这样就可以通过索引进行查找。
select empno,ename,deptno from emp where hiredate<(to_date('01-MAY-81')+0.9999);
1.6.4 比较不匹配的数据类型
也是比较难于发现的性能问题之一。 注意下面查询的例子，account_number是一个VARCHAR2类型,在account_number字段上有索引。
下面的语句将执行全表扫描：
select bank_name,address,city,state,zip from banks where account_number = 990354;
Oracle可以自动把where子句变成to_number(account_number)=990354，这样就限制了索引的使用,改成下面的查询就可以使用索引：
select bank_name,address,city,state,zip from banks where account_number ='990354';
特别注意：不匹配的数据类型之间比较会让Oracle自动限制索引的使用,即便对这个查询执行Explain Plan也不能让您明白为什么做了一次“全表扫描”。
1.7 查询索引
查询DBA_INDEXES视图可得到表中所有索引的列表，注意只能通过USER_INDEXES的方法来检索模式(schema)的索引。访问USER_IND_COLUMNS视图可得到一个给定表中被索引的特定列。
1.8 组合索引
当某个索引包含有多个已索引的列时，称这个索引为组合（concatented）索引。在 Oracle9i引入跳跃式扫描的索引访问方法之前，查询只能在有限条件下使用该索引。比如：表emp有一个组合索引键，该索引包含了empno、 ename和deptno。在Oracle9i之前除非在where之句中对第一列（empno）指定一个值，否则就不能使用这个索引键进行一次范围扫描。
特别注意：在Oracle9i之前，只有在使用到索引的前导索引时才可以使用组合索引！
1.9 ORACLE ROWID
通过每个行的ROWID，索引Oracle提供了访问单行数据的能力。ROWID其实就是直接指向单独行的线路图。如果想检查重复值或是其他对ROWID本身的引用，可以在任何表中使用和指定rowid列。
I. Oracle索引的概念及作用
在oracle中，索引是一种供服务器在表中快速查找一个行的数据库结构。在数据库中建立索引主要有以下作用。（1）快速存取数据。（2）既可以改善数据库性能，又可以保证列值的唯一性。（3）实现表与表之间的参照完整性（4）在使用orderby、groupby子句进行数据检索时，利用索引可以减少排序和分组的时间。
J. Oracle数据库中如何选择合适的索引类型
凭借字典的目录，我们可以非常迅速的找到我们所需要的条目。数据库也是如此。凭借Oracle数据库的索引，相关语句可以迅速的定位记录的位置，而不必去定位整个表。 虽然说，在表中是否创建索引，不会影响到Oracle数据库的使用，也不会影响数据库语句的使用。这就好像即使字典没有目录的话，用户仍然可以使用它一样。可是，若字典没有目录，那么可想而知，用户要查某个条目的话，其不得不翻遍整本字典。数据库也是如此。若没有建立相关索引的话，则数据库在查询记录的时候，不得不去查询整个表。当表中的记录比较多的时候，其查询效率就会很低。所以，合适的索引，是提高数据库运行效率的一个很好的工具。 不过，并不是说表上的索引越多越好。过之而不及。故在数据库设计过程中，还是需要为表选择一些合适的索引。宁缺勿滥，这是建立索引时的一个遵循标准。在理论上，虽然一个表可以设置无限的索引。但是，数据库管理员需要知道，表中的索引越多，维护索引所需要的开销也就越大。每当数据表中记录有增加、删除、更新变化的时候，数据库系统都需要对所有索引进行更新。故数据库表中的索引绝对不是多多益善。具体来说，在索引建立上，笔者对大家有如下建议。 建议一：在基数小的字段上要善于使用位图索引。 基数是位图索引中的一个基本的定义，它是指数据库表中某个字段内容中不重复的数值。如在员工信息表中的性别字段，一般就只有男跟女两个值，所以，其基数为2;婚姻状况字段的话，则其只有已婚、未婚、离婚三种状态，其基数就为3;民族一览内也是只有有限的几个值。 对于要查询基数小的字段，如现在用户想查找所有婚姻状况为“已婚”的“女性”时，利用位图索引可以提高查询的效率。这主要是因为标准索引是通过在索引中保存排序过的索引列以及对应的ROWID来实现的。若我们在基数小的列上建立标准索引的话，则其会返回大量的记录。 而当我们在创建位图索引的时候，在Oracle会对整个表进行扫描，并且会为索引列的每个取值建立一个位图。若内容相同，则在位图上会以一个相同的数字表示。此时，若这个字段的基数比较小的话，则若需要实现对整个字段的查询的话，效率就会非常的高。因为此时，数据库只要位图中数字相同的内容找出来即可。 除了在数据表某列基数比较小的情况下，采用位图索引外，我们往往在一些特殊的情况下，也会建议采用位图索引。最常见的情况是，在Where限制条件中，若我们多次采用AND或者OR条件时，也建议采用位图索引。因为当一个查询饮用了一些部署了位图索引的列的时候，这些位图可以很方便的与AND或者Or 运算符操作结合以快速的找出用户所需要的记录。 但是，这里要注意，不是在条件语句中包含运算符的时候，采用位图索引都能够提供比较高的效率。一般来说，只有AND 或者OR运算符的时候，位图索引才会比较具有优势。若此时用户采用大于号或者不等于号作为条件语句中的限制条件的时候，则往往采用标准索引具有更大的优势。 所以，笔者在数据库设置中，一般只有在三种情况下才采用位图索引。一是列的基数比较小，而有可能需要根据这些字段的内容查找相关的记录;二是在条件语句中，用到了AND或者OR运算符的时候。除了这两种情况外，最好能够采用其他适合的索引。第三种情况是，需要用到NULL作为查询的限制条件。因为标准查询一般情况下，会忽略所有的NULL值列。也就是说，若需要查询“所有没有身份证号码”的员工的信息的时候，标准索引并不能够起到加速查询速度的作用。此时，就需要采用位图索引。因为位图索引会记录相关的NULL值列信息。 建议二：创建索引的一些限制条件。 并不说，表或者列建立的索引越多越好。相反，索引建的越多，有时会反而会影响数据库运行的整体性能。所以，在建立索引的时候，仍然会有一些限制条件。 一是不要对一些记录内容比较少的表建立索引。在一个应用系统设计的时候，如设计一个ERP系统的数据库，其虽然有几千张表。但是，并不是每张表都有大量记录的。相反，其中有近一半左右的数据表，可能其存储的数据不会超过百条。如员工登陆帐户密码表、企业部门信息表等等。对于这些记录内容比较少的表，我们建立最好不要为其建立索引。无论是表上的，还是字段上，都不要建立索引。 二是若表中的内容比较大，但是，这个表基本上不怎么查询的时候，则只需要在表上建立索引即可;而不需要在字段上建立索引。如现在在ERP系统中，有一张表是“AD_Table”。其存储的是这个数据库中相关表的信息。这张表只有在数据库设计的时候才会用到。故这张表中的记录虽然比较多，但是由于用户用的比较少，所以，一般没有必要为这张表建立列级别上的索引。而直接用表索引来代替。 三是在一些NULL字段上，要根据实际情况来判断是否要建立索引。如现在有一张人事档案的表格，其上面有两个字段，分别为“身份证号码”与“地区”。有时会为了某个原因，企业需要所有员工都在系统中登记他们的身份证号码，以方便他们办工资卡、社会保险等等。所以人事管理可能需要经常的查询系统，看看有没有没有身份证号码的员工信息。此时，就需要利用条件“IS NULL”来查询我们所需要的记录。故为了提高查询效率，若某个记录可能为空，并且经常需要以NULL为条件进行查询的时候，则最好给这个字段添加一个索引，并且最好建立位图索引。相反，若虽然可能会以NULL这个条件作为查询的限制语句，但是，用的不是很多的时候，则就没有必要为其建立索引。 建议三：多表连接查询的索引设计。 如现在有一个人事管理系统。人事经理想知道员工的社保缴纳情况。他需要知道员工的姓名、职务、户籍性质(农民户口跟居民户口费用不一样)、缴纳的情况等等。但是，这些信息包含在不同的表中。因为为了提高数据库的性能，在表中存储的可能只是某些序号，而不是具体的内容。如在社保表中，存储的是员工对应的编号，而不是员工的名字。所以，要得到这份报表的话，就可能需要关联员工基本信息表、公司组织结构表等表格，才能够查询到用户所需要的内容。 为此，就需要利用Join语句，把这些表格关联起来。为了提高数据库的查询效率，这些用来关联的字段，最好能够建立索引。这可以显着的提高查询的速度。 建议四：在表的更新速度与查询速度之间寻求一个平衡点。 众所周知，索引本身并不影响数据库的使用，其主要是为了提高数据库的查询效率。但是，由于当数据库的表中的数据更新的时候，包括记录的增加、删除、更改等等，都会对虽有的索引进行更新。 很明显，索引虽然可以提高查询速度。但是，也会对一些表的更新操作产生不良的影响。当在表中建立的索引越多，这个不利影响也会越大。故数据库管理员在设置索引的时候，还需要注意，在这两个之间需要一个均衡点。 按照一般的理论来说，当某个表多数用来查询、更新相对来说比较上的话，则要多多采用索引。相反，当某个表记录更新居主导，查询相对来说比较少的话，则不要建立太多的索引，避免对更新的速度差生不利影响。