索引概述 索引与表一样,也属于段(segment)的一种.里面存放了用户的数据,跟表一样需要占用磁盘空间.只不过,在索引里的数据存放形式与表里的数据存放形式非常的不一样.在理解索引时,可以想象一本书,其中书的内容就相当于表里的数据,而书前面的目录就相当于该表的索引.同时,通常情况下,索引所占用的磁盘空间要比表要小的多,其主要作用是为了加快对数据的搜索速度,也可以用来保证数据的唯一性.但是,索引作为一种可选的数据结构,你可以选择为某个表里的创建索引,也可以不创建.这是因为一旦创建了索引,就意味着o

ORACLE表.索引和分区 一.数据库表 每种类型的表都有不同的特性,分别应用与不同的领域 堆组织表 聚簇表(共三种) 索引组织表 嵌套表 临时表 外部表和对象表 1.行迁移 建表过程中可以指定以下两个参数:  PCTFREE:自由空间,默认值10 PCTUSED(只适用于MSSM):默认值40 设置这两个参数很重要:  一方面避免迁移过多的行,影响性能  一方面避免浪费太多的空间 当自由空间存不下更新后的某一行时,这一行将会发生行迁移,在两个块上存储这一行数据,如下图: 2.堆组织表 基本上我

序列和索引 一.序列 1.序列的概念: 序列(Sequence)是用来生成连续的整数数据的对象.它常常用来作为主键的增长列,可以升序,也可以降序. 2.创建序列: 语法:创建序列                                              语法解析: CREATE SEQUENCE sequence_name [STRAT WITH num] START WITH:从某一个整数开始,升序默认为1,降序默认为-1. [INCREMENT BY increment] I

Oracle中的索引概述 索引与表一样,也属于段(segment)的一种.里面存放了用户的数据,跟表一样需要占用磁盘空间.索引是一种允许直接访问数据表中某一数据行的树型结构,为了提高查询效率而引入,是一个独立于表的对象,可以存放在与表不同的表空间中.索引记录中存有索引关键字和指向表中数据的指针(地址).对索引进行的I/O操作比对表进行操作要少很多.索引一旦被建立就将被Oracle系统自动维护,查询语句中不用指定使用哪个索引.    从物理上说,索引通常可以分为:分区和非分区索引.常规B树索引.位

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,...)      T

在ORACLE中,索引访问/查找(Index Lookup)路径有五种方式,分别为INDEX UNIQUE SCAN.INDEX RANGE SCAN.INDEX FULL SCAN.INDEX FAST FULL SCAN .INDEX SKIP SCAN.下面通过一些案例介绍.总结一下这五种索引访问路径.本文是总结这方面的知识点,所以文中一些地方参考.引用了参考资料中的部分内容.详细.具体资料可以参考官方资料Index Scans 索引唯一扫描(INDEX UNIQUE SCAN)   索引

传统的做法 , 数据库 的 B Tree 索引 在 磁盘上是 顺序存储 的 , 这是考虑到 磁盘 机械读写 的 特性 . 实际上 , B Tree 是一个 树形结构 , 可以采用 链式 存储 , 就是像 链表 那样 . 而 链式存储 就是 离散存储 . 固态硬盘 是 电子读写 , 所以 随机读写 和 顺序读写 的效率是一样的 . 所以 , 在 固态硬盘 上 , B Tree 索引 可以 采用 链式存储(离散存储) 的 方式 . 我之前说 数据库的瓶颈在于 大数据量频繁 Insert 索引排序 ,

oracle中表的索引信息存在 user_indexes 和 user_ind_columns 两张表里面, 其中, user_indexes 系统视图存放是索引的名称以及该索引是否是唯一索引等信息, user_ind_columns 统视图存放的是索引名称,对应的表和列等 sql示例: 基本查询: select * from user_indexes; select * from user_ind_columns t; 关联查询: select i.index_name, i.index_ty

oracle常见的索引是BTree索引和Bitmap索引. BTree索引特点: 默认索引 适合大量增删改查 不能用or操作符 适合高基数的列(即唯一值多) 创建sql:create index lie_idx1 on table(liename); Bitmap索引特点: 做update代价非常高 非常适合or操作符 基数少的列(即重复值多) 创建sql:create bitmap index lie_bit_idx1 on table(liename); Bitmap索引使用配注: 对列做位

(一)索引失效的原因分析: <>或者单独的>,<,(有时会用到,有时不会) 有时间范围查询:oracle 时间条件值范围越大就不走索引 like "%_" 百分号在前. 表没分析(统计信息最好定期收集,以业务的不同确定不同的收集周期,在新增的索引有可能没有收集 ,那么就会导致索引失效) 解决方法: 分析方法有一下几种: analyze table t1 compute statistics fortable; --针对表收集信息 analyze table t2

为什么要使用索引? 最简单的方式实现数据查询:全表扫描,即将整张表的数据全部或者分批次加载进内存,由于存储的最小单位是块或者页,它们是由多行数据组成,然后逐块逐块或者逐页逐页地查找,这样查找的速度非常慢.优点:在数据量小比如只有几十行数据的情况下很快.但数据量大时不适用.更通常情况下,我们应该避免全表扫描,我们可以通过索引来大幅提升查询数据的速度. 什么信息能够成为索引? 能把记录限制在一定查找范围内的字段,比如键,唯一键,主键等 B+ Tree更适合用来做索引原因: 1.B+ 树的磁盘读写代价

1.什么是索引? 索引:加速查询的数据结构. 2.索引常见数据结构 顺序查找: 最基本的查询算法-复杂度O(n),大数据量此算法效率糟糕. 二叉树查找:(binary tree search): O(log2n) ,二叉查找树根节点固定,非平衡.树高度深,高度决定io次数,io耗时大. hash索引 无法满足范围查找. 二叉树.红黑树 :导致树高度非常高(平衡二叉树一个节点只能有左子树和右子树),逻辑上很近的节点(父子)物理上可能很远,无法利用局部性,IO次数多查找慢,效率低.todo 逻辑上相

什么是索引? 索引是一种数据结构,具体表现在查找算法上. 索引目的 提高查询效率 [类比字典和借书] 如果要查"mysql"这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql.如果没有索引,那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的. 去图书馆借书也是一样,如果你要借某一本书,一定是先找到对应的分类科目,再找到对应的编号,这是生活中活生生的例子,通用索引,可以加快查询速度,快速定位. 数据结构--树 树 二叉树 每个节点最多含有两个子树的树称为二叉树.

Oracle 查询表的索引包含的字段 select a.uniqueness 索引类型,b.index_name 索引名称,b.column_name 字段 from user_indexes a ,user_ind_columns b where a.table_name=b.table_name and a.index_name = b.index_name and a.table_owner=upper('ETL') and a.table_name='HIS_BANKMENTRUST'

前一段被问到一个平时没有关注到有关于MYSQL索引相关的问题点,被问到一个表有3000万记录,假如有一列占8位字节的字段,根据这一列建索引的话索引树的高度是多少? 这一问当时就被问蒙了,平时这也只关注MySQL索引一般都是都是用B+Tree来存储维护索引的,还有一些复合索引的最左匹配原则等等,还真没有实际关注过始即然用到索引能提升 查询的效率,那么这个索引树高是多少,给定表和索引字段后怎么计算出索引树的高度?下面将用举例的形式来说明如何计算索引树的高度. 在举例之前,先给出一个千万级记录表的索引

在Oracle中可以创建组合索引,即同时包含两个或两个以上列的索引.在组合索引的使用方面,Oracle有以下特点: 1. 当使用基于规则的优化器(RBO)时,只有当组合索引的前导列出现在SQL语句的where子句中时,才会使用到该索引: 2. 在使用Oracle9i之前的基于成本的优化器(CBO)时, 只有当组合索引的前导列出现在SQL语句的where子句中时,才可能会使用到该索引,这取决于优化器计算的使用索引的成本和使用全表扫描的成本,Oracle会自动选择成本低的访问路径(请见下面的测试1和

1.什么是数据库的索引 每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上,例如二分查找要求被检索数据有序,而二叉树查找只能应用于二叉查找树上,但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构(例如,理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织),所以,在数据之外,数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构,这些数据结构以某种方式引用(指向)数据,这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法.这种数据结构,就是索引. 在向数据库中插入新的数据时,同时也需要向数据库索引中插入相应的索引键值 ,则需要向 B+树

1. 理解ROWID ROWID是由Oracle自动加在表中每行最后的一列伪列,既然是伪列,就说明表中并不会物理存储ROWID的值:你可以像使用其它列一样使用它,只是不能对该列的值进行增.删.改操作:一旦一行数据插入后,则其对应的ROWID在该行的生命周期内是唯一的,即使发生行迁移,该行的ROWID值也不变.SELECT t.rowid,t.* FROM DM_COMM_PREM_LIST t where LIST_ID= '3106355531'; 2. SQL优化器优化方式1)基于规则的优化

原文1:https://blog.csdn.net/u012255097/article/details/102792683 原文2:https://www.cnblogs.com/lanseyitai1224/p/9217177.html 创建Oracle 索引的目的是为了避免全表扫描数据,提高查询效率,但是如果sql语句写的不好致使索引失效,反而会影响数据查询效率.以下几种情况就会导致索引失效: 0.没有 WHERE 子句 众所周知,添加索引的字段必需要在where条件后适当使用才会生效,如

Oracle异常处理--ORA-01502:索引或这类索引的分区处于不可用状态参考自:https://www.cnblogs.com/lijiaman/p/9277149.html 1.原因分析经过查证,发现是在删除分区的时候,导致分区表上的唯一性全局索引为不可用状态,导致新的数据无法正常插入,从而引发了该错误.是不是索引不可用会导致DML操作失败呢?经过验证,发现以下特点:(1)对于非唯一性索引,如果索引不可用,是不会影响到到DML操作的:(2)对于唯一性索引,如果索引不可用,在进行DML操作

Mysql B-Tree和B+树索引 Mysql加快数据查找使用B-Tree数据结构存储索引数据,InnoDB存储引擎实际使用B+Tree.下面首先介绍下B-Tree和B+Tree的区别: 一.B树和B+树索引(手绘图简要说明) 1.B-Tree索引: 2.B+Tree索引: 3.B-Tree 和B+Tree索引查找原理: 非叶子节点存储索引关键字,叶子节点指针指向的是被索引的数据.节点槽中存放了指向子节点的指针(可以理解为两个关键字之间),存储引擎根据这些指针向下层查找.通过比较节点页的值和要