Oracle Index 的三个问题

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，但笔者发现，还是有不少的人对它存在误解，因此针对使用中的常见问题，讲三个问题。此文所有示例所用的数据库是 Oracle 8.1.7 OPS on HP N series ,示例全部是真实数据，读者不需要注意具体的数据大小，而应注意在使用不同的方法后，数据的比较。本文所讲基本都是陈词滥调，但是笔者试图通过实际的例子，来真正让您明白事情的关键。

　　第一讲、索引并非总是最佳选择

　　如果发现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 判断失误。

　　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：


　　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， 如果使用某个索引，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。

　　如果某个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：


　　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％。如果它的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预测. 以下是在HP 上执行时它们的 explain plan:

　　第一句：


　　已选择325917行。


　　第二句：


　　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，如果预先估计一下 FF, 你就几乎可以预见到 Oracle 会否使用索引。