Oracle - 怎样使用B树索引和位图索引

来源:互联网 发布:linux awk 时间函数 编辑:程序博客网 时间:2024/04/30 21:37

http://blog.csdn.net/tswisdom/article/details/7396826

 

注:low-cardinality是指该列或者列的组合具有的不同值的个数较少,即该列有很多重复值。high-cardinality是指该列或者列的组合具有不同的值的个数较多,即该列有很少的重复值。

理解每种索引的适用场合将对性能产生重大影响。

传统观念认为位图索引最适用于拥有很少不同值的列 ---- 例如GENDER, MARITAL_STATUS,和RELATION。但是,这种假设是不准确的。实际上,对于大多非频繁更新的并发系统,位图索引也是适用的。事实上,下面将会展示,对以一个具有100%唯一值的列(主键的候选列)来说,位图索引和B树索引一样有效。

本文将提供一些例子以及优化建议,它们对于low-cardinality和high-cardinality上的两种索引都是通用的。这些例子将帮助DBA理解位图索引不是依赖于cardinality而是依赖于程序自身。

索引比较

在唯一列上使用位图索引有一些缺点 --- 其中一个是需要足够的空间(Oracle不推荐使用)。但是,位图索引的大小不但与位图索引列的cardinality有关,还与数据的分布有关。因此,GENDER列上的位图索引比B树索引要小,相反,EMPNO上的位图索引比B树索引大的多。但是,相对于OLTP系统来说,决策支持系统只有很少的用户访问,因而对于这些系统,资源不是问题。

为了阐明这个观点,我创建了两个表,test_normal和test_random。用PL/SQL块在test_normal中插入100万条记录,然后在test_random表中随机插入相同的记录。

  1. Create table test_normal (empno number(10), ename varchar2(30), sal number(10));
  2. Begin
  3. For i in 1..1000000
  4. Loop
  5. Insert into test_normal
  6. values(i, dbms_random.string('U',30), dbms_random.value(1000,7000));
  7. If mod(i, 10000) = 0 then
  8. Commit;
  9. End if;
  10. End loop;
  11. End;
  12. /
  13. Create table test_random
  14. as
  15. select /*+ append */ * from test_normal order by dbms_random.random;
  16. SQL> select count(*) "Total Rows" from test_normal;
  17. Total Rows
  18. ----------
  19. 1000000
  20. Elapsed: 00:00:01.09
  21. SQL> select count(distinct empno) "Distinct Values" from test_normal;
  22. Distinct Values
  23. ---------------
  24. 1000000
  25. Elapsed: 00:00:06.09
  26. SQL> select count(*) "Total Rows" from test_random;
  27. Total Rows
  28. ----------
  29. 1000000
  30. Elapsed: 00:00:03.05
  31. SQL> select count(distinct empno) "Distinct Values" from test_random;
  32. Distinct Values
  33. ---------------
  34. 1000000
  35. Elapsed: 00:00:12.07
  1. Create table test_normal (empno number(10), ename varchar2(30), sal number(10));  
  2.   
  3. Begin  
  4. For i in 1..1000000  
  5. Loop  
  6.    Insert into test_normal   
  7.    values(i, dbms_random.string('U',30), dbms_random.value(1000,7000));  
  8.    If mod(i, 10000) = 0 then  
  9.    Commit;  
  10.   End if;  
  11. End loop;  
  12. End;  
  13. /  
  14.     
  15. Create table test_random   
  16. as   
  17. select /*+ append */ * from test_normal order by dbms_random.random;  
  18.   
  19. SQL> select count(*) "Total Rows" from test_normal;  
  20.   
  21. Total Rows  
  22. ----------  
  23.    1000000  
  24.   
  25. Elapsed: 00:00:01.09  
  26.   
  27. SQL> select count(distinct empno) "Distinct Values" from test_normal;  
  28.   
  29. Distinct Values  
  30. ---------------  
  31.         1000000  
  32.   
  33. Elapsed: 00:00:06.09  
  34. SQL> select count(*) "Total Rows" from test_random;  
  35.   
  36. Total Rows  
  37. ----------  
  38.    1000000  
  39.   
  40. Elapsed: 00:00:03.05  
  41. SQL> select count(distinct empno) "Distinct Values" from test_random;  
  42.   
  43. Distinct Values  
  44. ---------------  
  45.         1000000  
  46.   
  47. Elapsed: 00:00:12.07  

注意,test_normal表是组织良好的,test_random表是随机创建的,因此,其中的数据是无组织的。在上面的表中,EMPNO列上的值完全不同,因此可以作为候选主键。如果你把该列定义为主键,oracle将会建立一个B树索引,因为Oracle不支持主键位图索引。

为了分析这些索引的行为,我们执行下面的步骤:

  1. 在表test_normal上:
    1. 在EMPNO列上建立一个位图索引,并执行一些相等性查询。
    2. 在EMPNO列上建立一个B树索引,执行一些相等性查询,并且比较获得不同结果集所执行的查询需要的物理I/O和逻辑I/O的次数。
  2. 在表test_random表上:
    1. 和1.1相同的步骤
    2. 和1.2相同的步骤
  3. 在表test_normal上:
    1. 和1.1相同的步骤,但是执行范围查询。
    2. 和1.2相同的步骤,但是执行范围查询。比较统计结果。
  4. 在表test_random表上:
    1. 和3.1相同的步骤。
    2. 和3.2相同的步骤
  5. 在表test_normal上:
    1. 在SAL列上建立一个位图索引,并且执行一些相等性查询和范围查询。
    2. 在SAL列上建立一个B树索引,并且执行一些相等性查询和范围查询(和5.1相同的结果集),比较获取结果执行的I/O次数。
  6. 在两个表中添加GENDER列,并且把该列更新为3个可能的值:M(女性), F(男性), null(未知)。根据一些条件更新该列的值。
  7. 在该列上建立一个位图索引并且执行一些相等性查询。
  8. 在GENDER列上建立一个B树索引并且执行一些相等性查询,和步骤7的结果比较。

步骤1到4涉及一个high-cardinality列(完全不同),步骤5是一个normal-cardinality列,步骤7和8是一个low-cardinality列。

步骤1.1(在表test_normal上)

在该步中,我们在表test_normal上建立一个位图索引,然后检查索引的大小、聚簇因子(clustering factor)和表的大小。然后执行一些相等性查询并且查看使用位图索引时查询需要的I/O次数。

  1. SQL> create bitmap index normal_empno_bmx on test_normal(empno);
  2. Index created.
  3. Elapsed: 00:00:29.06
  4. SQL> analyze table test_normal compute statistics for tablefor all indexesfor all indexed columns;
  5. Table analyzed.
  6. Elapsed: 00:00:19.01
  7. SQL> select substr(segment_name,1,30) segment_name, bytes/1024/1024 "Size in MB"
  8. 2 from user_segments
  9. 3* where segment_name in ('TEST_NORMAL','NORMAL_EMPNO_BMX');
  10. SEGMENT_NAME Size in MB
  11. ------------------------------------ ---------------
  12. TEST_NORMAL 50
  13. NORMAL_EMPNO_BMX 28
  14. Elapsed: 00:00:02.00
  15. SQL> select index_name, clustering_factor from user_indexes;
  16. INDEX_NAME CLUSTERING_FACTOR
  17. ------------------------------ ---------------------------------
  18. NORMAL_EMPNO_BMX 1000000
  19. Elapsed: 00:00:00.00
  1. SQL> create bitmap index normal_empno_bmx on test_normal(empno);  
  2.   
  3. Index created.  
  4.   
  5. Elapsed: 00:00:29.06  
  6. SQL> analyze table test_normal compute statistics for table for all indexes for all indexed columns;  
  7.   
  8.   
  9. Table analyzed.  
  10.   
  11. Elapsed: 00:00:19.01  
  12. SQL> select substr(segment_name,1,30) segment_name, bytes/1024/1024 "Size in MB"  
  13.   2  from user_segments  
  14.   3* where segment_name in ('TEST_NORMAL','NORMAL_EMPNO_BMX');  
  15.    
  16. SEGMENT_NAME                               Size in MB  
  17. ------------------------------------       ---------------  
  18. TEST_NORMAL                                50  
  19. NORMAL_EMPNO_BMX                           28  
  20.   
  21. Elapsed: 00:00:02.00  
  22. SQL> select index_name, clustering_factor from user_indexes;  
  23.   
  24. INDEX_NAME                             CLUSTERING_FACTOR  
  25. ------------------------------         ---------------------------------  
  26. NORMAL_EMPNO_BMX                       1000000  
  27.   
  28. Elapsed: 00:00:00.00  

可以看到,表上索引的大小是28M并且聚簇因子的大小等于表中的行数。现在我们为不同的结果集执行一些相等性查询:

  1. SQL> set autotrace only
  2. SQL> select * from test_normal where empno=&empno;
  3. Enter value for empno: 1000
  4. old 1: select * from test_normal where empno=&empno
  5. new 1: select * from test_normal where empno=1000
  6. Elapsed: 00:00:00.01
  7. Execution Plan
  8. ----------------------------------------------------------
  9. 0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=4 Card=1 Bytes=34)
  10. 1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=4 Car
  11. d=1 Bytes=34)
  12. 2 1 BITMAP CONVERSION (TO ROWIDS)
  13. 3 2 BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'NORMAL_EMPNO_BMX'
  14. Statistics
  15. ----------------------------------------------------------
  16. 0 recursive calls
  17. 0 db block gets
  18. 5 consistent gets
  19. 0 physical reads
  20. 0 redo size
  21. 515 bytes sent via SQL*Net to client
  22. 499 bytes received via SQL*Net from client
  23. 2 SQL*Net roundtrips to/from client
  24. 0 sorts (memory)
  25. 0 sorts (disk)
  26. 1 rows processed
  1. SQL> set autotrace only  
  2. SQL> select * from test_normal where empno=&empno;  
  3. Enter value for empno: 1000  
  4. old   1: select * from test_normal where empno=&empno  
  5. new   1: select * from test_normal where empno=1000  
  6.   
  7. Elapsed: 00:00:00.01  
  8.   
  9. Execution Plan  
  10. ----------------------------------------------------------  
  11.    0      SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=4 Card=1 Bytes=34)  
  12.    1    0   TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=4 Car  
  13.           d=1 Bytes=34)  
  14.    2    1     BITMAP CONVERSION (TO ROWIDS)  
  15.    3    2       BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'NORMAL_EMPNO_BMX'  
  16.   
  17. Statistics  
  18. ----------------------------------------------------------  
  19.           0  recursive calls  
  20.           0  db block gets  
  21.           5  consistent gets  
  22.           0  physical reads  
  23.           0  redo size  
  24.         515  bytes sent via SQL*Net to client  
  25.         499  bytes received via SQL*Net from client  
  26.           2  SQL*Net roundtrips to/from client  
  27.           0  sorts (memory)  
  28.           0  sorts (disk)  
  29.           1  rows processed  

步骤1.2(在表test_normal上)

现在删除表中EMPNO列上的位图索引并创建一个B树索引。像前面一样我们查看索引的大小、聚簇因子的大小并且执行相同的查询,比较I/O的次数。

  1. SQL> drop index NORMAL_EMPNO_BMX;
  2. Index dropped.
  3. SQL> create index normal_empno_idx on test_normal(empno);
  4. Index created.
  5. SQL> analyze table test_normal compute statistics for tablefor all indexesfor all indexed columns;
  6. Table analyzed.
  7. SQL> select substr(segment_name,1,30) segment_name, bytes/1024/1024"Size in MB"
  8. 2 from user_segments
  9. 3 where segment_name in ('TEST_NORMAL','NORMAL_EMPNO_IDX');
  10. SEGMENT_NAME Size in MB
  11. ---------------------------------- ---------------
  12. TEST_NORMAL 50
  13. NORMAL_EMPNO_IDX 18
  14. SQL> select index_name, clustering_factor from user_indexes;
  15. INDEX_NAME CLUSTERING_FACTOR
  16. ---------------------------------- ----------------------------------
  17. NORMAL_EMPNO_IDX 6210
  1. SQL> drop index NORMAL_EMPNO_BMX;  
  2.   
  3. Index dropped.  
  4.   
  5. SQL> create index normal_empno_idx on test_normal(empno);  
  6.   
  7. Index created.  
  8.   
  9. SQL> analyze table test_normal compute statistics for table for all indexes for all indexed columns;  
  10.   
  11. Table analyzed.  
  12.   
  13. SQL> select substr(segment_name,1,30) segment_name, bytes/1024/1024 "Size in MB"  
  14.   2  from user_segments  
  15.   3  where segment_name in ('TEST_NORMAL','NORMAL_EMPNO_IDX');  
  16.   
  17. SEGMENT_NAME                               Size in MB  
  18. ----------------------------------         ---------------  
  19. TEST_NORMAL                                50  
  20. NORMAL_EMPNO_IDX                           18  
  21.   
  22. SQL> select index_name, clustering_factor from user_indexes;  
  23.   
  24. INDEX_NAME                            CLUSTERING_FACTOR  
  25. ----------------------------------    ----------------------------------  
  26. NORMAL_EMPNO_IDX                      6210  

很明显,在该表的EMPNO列上,B树索引比位图索引要小。B树索引上的聚簇因子接近于表中的数据块数;因此B树索引对于范围查询更有效。

现在,我们使用B树索引执行相同的查询。

  1. SQL> set autot trace
  2. SQL> select * from test_normal where empno=&empno;
  3. Enter value for empno: 1000
  4. old 1: select * from test_normal where empno=&empno
  5. new 1: select * from test_normal where empno=1000
  6. Elapsed: 00:00:00.01
  7. Execution Plan
  8. ----------------------------------------------------------
  9. 0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=4 Card=1 Bytes=34)
  10. 1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=4 Car
  11. d=1 Bytes=34)
  12. 2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'NORMAL_EMPNO_IDX' (NON-UNIQUE) (C
  13. ost=3 Card=1)
  14. Statistics
  15. ----------------------------------------------------------
  16. 29 recursive calls
  17. 0 db block gets
  18. 5 consistent gets
  19. 0 physical reads
  20. 0 redo size
  21. 515 bytes sent via SQL*Net to client
  22. 499 bytes received via SQL*Net from client
  23. 2 SQL*Net roundtrips to/from client
  24. 0 sorts (memory)
  25. 0 sorts (disk)
  26. 1 rows processed
  1. SQL> set autot trace  
  2. SQL> select * from test_normal where empno=&empno;  
  3. Enter value for empno: 1000  
  4. old   1: select * from test_normal where empno=&empno  
  5. new   1: select * from test_normal where empno=1000  
  6.   
  7. Elapsed: 00:00:00.01  
  8.   
  9. Execution Plan  
  10. ----------------------------------------------------------  
  11.    0      SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=4 Card=1 Bytes=34)  
  12.    1    0   TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=4 Car  
  13.           d=1 Bytes=34)  
  14.    2    1     INDEX (RANGE SCAN) OF 'NORMAL_EMPNO_IDX' (NON-UNIQUE) (C  
  15.           ost=3 Card=1)  
  16.   
  17. Statistics  
  18. ----------------------------------------------------------  
  19.          29  recursive calls  
  20.           0  db block gets  
  21.           5  consistent gets  
  22.           0  physical reads  
  23.           0  redo size  
  24.         515  bytes sent via SQL*Net to client  
  25.         499  bytes received via SQL*Net from client  
  26.           2  SQL*Net roundtrips to/from client  
  27.           0  sorts (memory)  
  28.           0  sorts (disk)  
  29.           1  rows processed  

可以看到,对于相同的结果集,在唯一列上的位图索引和B树索引需要相同的物理和逻辑读取次数。

BITMAP(位图)EMPNOB-TREE(B树)Consistent ReadsPhysical ReadsConsistent ReadsPhysical Reads50100050522398525285455252980085252853425252128444525285852

步骤2.1(在表test_random上)

现在,在test_random表上执行相同的操作:

  1. SQL> create bitmap index random_empno_bmx on test_random(empno);
  2. Index created.
  3. SQL> analyze table test_random compute statistics for tablefor all indexesfor all indexed columns;
  4. Table analyzed.
  5. SQL> select substr(segment_name,1,30) segment_name, bytes/1024/1024"Size in MB"
  6. 2 from user_segments
  7. 3* where segment_name in ('TEST_RANDOM','RANDOM_EMPNO_BMX');
  8. SEGMENT_NAME Size in MB
  9. ------------------------------------ ---------------
  10. TEST_RANDOM 50
  11. RANDOM_EMPNO_BMX 28
  12. SQL> select index_name, clustering_factor from user_indexes;
  13. INDEX_NAME CLUSTERING_FACTOR
  14. ------------------------------ ---------------------------------
  15. RANDOM_EMPNO_BMX 1000000
  1. SQL> create bitmap index random_empno_bmx on test_random(empno);  
  2.   
  3. Index created.  
  4.   
  5. SQL> analyze table test_random compute statistics for table for all indexes for all indexed columns;  
  6.   
  7. Table analyzed.  
  8.   
  9. SQL> select substr(segment_name,1,30) segment_name, bytes/1024/1024 "Size in MB"  
  10.   2  from user_segments  
  11.   3* where segment_name in ('TEST_RANDOM','RANDOM_EMPNO_BMX');  
  12.    
  13. SEGMENT_NAME                               Size in MB  
  14. ------------------------------------       ---------------  
  15. TEST_RANDOM                                50  
  16. RANDOM_EMPNO_BMX                           28  
  17.   
  18. SQL> select index_name, clustering_factor from user_indexes;  
  19.   
  20. INDEX_NAME                             CLUSTERING_FACTOR  
  21. ------------------------------         ---------------------------------  
  22. RANDOM_EMPNO_BMX                       1000000  

再次,索引上的统计结果(大小和聚簇因子)和在表test_normal中是相同的:

  1. SQL> select * from test_random where empno=&empno;
  2. Enter value for empno: 1000
  3. old 1: select * from test_random where empno=&empno
  4. new 1: select * from test_random where empno=1000
  5. Elapsed: 00:00:00.01
  6. Execution Plan
  7. ----------------------------------------------------------
  8. 0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=4 Card=1 Bytes=34)
  9. 1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST_RANDOM' (Cost=4 Card=1 Bytes=34)
  10. 2 1 BITMAP CONVERSION (TO ROWIDS)
  11. 3 2 BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'RANDOM_EMPNO_BMX'
  12. Statistics
  13. ----------------------------------------------------------
  14. 0 recursive calls
  15. 0 db block gets
  16. 5 consistent gets
  17. 0 physical reads
  18. 0 redo size
  19. 515 bytes sent via SQL*Net to client
  20. 499 bytes received via SQL*Net from client
  21. 2 SQL*Net roundtrips to/from client
  22. 0 sorts (memory)
  23. 0 sorts (disk)
  24. 1 rows processed
  1. SQL> select * from test_random where empno=&empno;  
  2. Enter value for empno: 1000  
  3. old   1: select * from test_random where empno=&empno  
  4. new   1: select * from test_random where empno=1000  
  5.   
  6. Elapsed: 00:00:00.01  
  7.   
  8. Execution Plan  
  9. ----------------------------------------------------------  
  10.    0      SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=4 Card=1 Bytes=34)  
  11.    1    0   TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST_RANDOM' (Cost=4 Card=1 Bytes=34)  
  12.    2    1     BITMAP CONVERSION (TO ROWIDS)  
  13.    3    2       BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'RANDOM_EMPNO_BMX'  
  14.   
  15. Statistics  
  16. ----------------------------------------------------------  
  17.           0  recursive calls  
  18.           0  db block gets  
  19.           5  consistent gets  
  20.           0  physical reads  
  21.           0  redo size  
  22.         515  bytes sent via SQL*Net to client  
  23.         499  bytes received via SQL*Net from client  
  24.           2  SQL*Net roundtrips to/from client  
  25.           0  sorts (memory)  
  26.           0  sorts (disk)  
  27.           1  rows processed  

步骤2.2(在表test_random上)

现在,和步骤1.2一样,我们删除EMPNO列上的位图索引并且创建一个B树索引。

  1. SQL> drop index RANDOM_EMPNO_BMX;
  2. Index dropped.
  3. SQL> create index random_empno_idx on test_random(empno);
  4. Index created.
  5. SQL> analyze table test_random compute statistics for tablefor all indexesfor all indexed columns;
  6. Table analyzed.
  7. SQL> select substr(segment_name,1,30) segment_name, bytes/1024/1024"Size in MB"
  8. 2 from user_segments
  9. 3 where segment_name in ('TEST_RANDOM','RANDOM_EMPNO_IDX');
  10. SEGMENT_NAME Size in MB
  11. ---------------------------------- ---------------
  12. TEST_RANDOM 50
  13. RANDOM_EMPNO_IDX 18
  14. SQL> select index_name, clustering_factor from user_indexes;
  15. INDEX_NAME CLUSTERING_FACTOR
  16. ---------------------------------- ----------------------------------
  17. RANDOM_EMPNO_IDX 999830
  1. SQL> drop index RANDOM_EMPNO_BMX;  
  2.   
  3. Index dropped.  
  4.   
  5. SQL> create index random_empno_idx on test_random(empno);  
  6.   
  7. Index created.  
  8.   
  9. SQL> analyze table test_random compute statistics for table for all indexes for all indexed columns;  
  10.   
  11. Table analyzed.  
  12.   
  13. SQL> select substr(segment_name,1,30) segment_name, bytes/1024/1024 "Size in MB"  
  14.   2  from user_segments  
  15.   3  where segment_name in ('TEST_RANDOM','RANDOM_EMPNO_IDX');  
  16.   
  17. SEGMENT_NAME                               Size in MB  
  18. ----------------------------------         ---------------  
  19. TEST_RANDOM                                50  
  20. RANDOM_EMPNO_IDX                           18  
  21.   
  22. SQL> select index_name, clustering_factor from user_indexes;  
  23.   
  24. INDEX_NAME                            CLUSTERING_FACTOR  
  25. ----------------------------------    ----------------------------------  
  26. RANDOM_EMPNO_IDX                      999830  

该表的索引大小和表test_normal是一样的,但是聚簇因子更接近于行数,这就使得该索引对于范围查询不再高效。该聚簇因子不影响相等性查询,因为该列的值是唯一的,每个键对应1行记录。

现在,在相同的结果集上执行相等性查询。

  1. SQL> select * from test_random where empno=&empno;
  2. Enter value for empno: 1000
  3. old 1: select * from test_random where empno=&empno
  4. new 1: select * from test_random where empno=1000
  5. Elapsed: 00:00:00.01
  6. Execution Plan
  7. ----------------------------------------------------------
  8. 0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=4 Card=1 Bytes=34)
  9. 1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST_RANDOM' (Cost=4 Card=1 Bytes=34)
  10. 2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'RANDOM_EMPNO_IDX' (NON-UNIQUE) (Cost=3 Card=1)
  11. Statistics
  12. ----------------------------------------------------------
  13. 0 recursive calls
  14. 0 db block gets
  15. 5 consistent gets
  16. 0 physical reads
  17. 0 redo size
  18. 515 bytes sent via SQL*Net to client
  19. 499 bytes received via SQL*Net from client
  20. 2 SQL*Net roundtrips to/from client
  21. 0 sorts (memory)
  22. 0 sorts (disk)
  23. 1 rows processed
  1. SQL> select * from test_random where empno=&empno;  
  2. Enter value for empno: 1000  
  3. old   1: select * from test_random where empno=&empno  
  4. new   1: select * from test_random where empno=1000  
  5.   
  6. Elapsed: 00:00:00.01  
  7.   
  8. Execution Plan  
  9. ----------------------------------------------------------  
  10.    0      SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=4 Card=1 Bytes=34)  
  11.    1    0   TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST_RANDOM' (Cost=4 Card=1 Bytes=34)  
  12.    2    1     INDEX (RANGE SCAN) OF 'RANDOM_EMPNO_IDX' (NON-UNIQUE) (Cost=3 Card=1)  
  13.   
  14. Statistics  
  15. ----------------------------------------------------------  
  16.           0  recursive calls  
  17.           0  db block gets  
  18.           5  consistent gets  
  19.           0  physical reads  
  20.           0  redo size  
  21.         515  bytes sent via SQL*Net to client  
  22.         499  bytes received via SQL*Net from client  
  23.           2  SQL*Net roundtrips to/from client  
  24.           0  sorts (memory)  
  25.           0  sorts (disk)  
  26.           1  rows processed  

再次表明,结果和步骤1.1和1.2几乎相同。对于唯一列来说,数据分布不影响逻辑和物理I/O。

步骤3.1(在表test_normal上)

在该步中,我们将创建一个位图索引。我们知道索引的聚簇因子大小和表中的行数相同。现在我们执行一些范围查询。

  1. SQL> select * from test_normal where empno between &range1 and &range2;
  2. Enter value for range1: 1
  3. Enter value for range2: 2300
  4. old 1: select * from test_normal where empno between &range1 and &range2
  5. new 1: select * from test_normal where empno between 1 and 2300
  6. 2300 rows selected.
  7. Elapsed: 00:00:00.03
  8. Execution Plan
  9. ----------------------------------------------------------
  10. 0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=451 Card=2299 Bytes=78166)
  11. 1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=451 Card=2299 Bytes=78166)
  12. 2 1 BITMAP CONVERSION (TO ROWIDS)
  13. 3 2 BITMAP INDEX (RANGE SCAN) OF 'NORMAL_EMPNO_BMX'
  14. Statistics
  15. ----------------------------------------------------------
  16. 0 recursive calls
  17. 0 db block gets
  18. 331 consistent gets
  19. 0 physical reads
  20. 0 redo size
  21. 111416 bytes sent via SQL*Net to client
  22. 2182 bytes received via SQL*Net from client
  23. 155 SQL*Net roundtrips to/from client
  24. 0 sorts (memory)
  25. 0 sorts (disk)
  26. 2300 rows processed
  1. SQL> select * from test_normal where empno between &range1 and &range2;  
  2. Enter value for range1: 1  
  3. Enter value for range2: 2300  
  4. old   1: select * from test_normal where empno between &range1 and &range2  
  5. new   1: select * from test_normal where empno between 1 and 2300  
  6.   
  7. 2300 rows selected.  
  8.   
  9. Elapsed: 00:00:00.03  
  10.   
  11. Execution Plan  
  12. ----------------------------------------------------------  
  13.    0      SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=451 Card=2299 Bytes=78166)  
  14.    1    0   TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=451 Card=2299 Bytes=78166)  
  15.    2    1     BITMAP CONVERSION (TO ROWIDS)  
  16.    3    2       BITMAP INDEX (RANGE SCAN) OF 'NORMAL_EMPNO_BMX'  
  17.   
  18. Statistics  
  19. ----------------------------------------------------------  
  20.           0  recursive calls  
  21.           0  db block gets  
  22.         331  consistent gets  
  23.           0  physical reads  
  24.           0  redo size  
  25.      111416  bytes sent via SQL*Net to client  
  26.        2182  bytes received via SQL*Net from client  
  27.         155  SQL*Net roundtrips to/from client  
  28.           0  sorts (memory)  
  29.           0  sorts (disk)  
  30.        2300  rows processed  

步骤3.2(在表test_normal上)

该步中,我们在test_normal的B树索引上执行查询。

  1. SQL> select * from test_normal where empno between &range1 and &range2;
  2. Enter value for range1: 1
  3. Enter value for range2: 2300
  4. old 1: select * from test_normal where empno between &range1 and &range2
  5. new 1: select * from test_normal where empno between 1 and 2300
  6. 2300 rows selected.
  7. Elapsed: 00:00:00.02
  8. Execution Plan
  9. ----------------------------------------------------------
  10. 0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=23 Card=2299 Bytes=78166)
  11. 1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=23 Card=2299 Bytes=78166)
  12. 2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'NORMAL_EMPNO_IDX' (NON-UNIQUE) (Cost=8 Card=2299)
  13. Statistics
  14. ----------------------------------------------------------
  15. 0 recursive calls
  16. 0 db block gets
  17. 329 consistent gets
  18. 15 physical reads
  19. 0 redo size
  20. 111416 bytes sent via SQL*Net to client
  21. 2182 bytes received via SQL*Net from client
  22. 155 SQL*Net roundtrips to/from client
  23. 0 sorts (memory)
  24. 0 sorts (disk)
  25. 2300 rows processed
  1. SQL> select * from test_normal where empno between &range1 and &range2;  
  2. Enter value for range1: 1  
  3. Enter value for range2: 2300  
  4. old   1: select * from test_normal where empno between &range1 and &range2  
  5. new   1: select * from test_normal where empno between 1 and 2300  
  6.   
  7. 2300 rows selected.  
  8.   
  9. Elapsed: 00:00:00.02  
  10.   
  11. Execution Plan  
  12. ----------------------------------------------------------  
  13.    0      SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=23 Card=2299 Bytes=78166)  
  14.    1    0   TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=23 Card=2299 Bytes=78166)  
  15.    2    1     INDEX (RANGE SCAN) OF 'NORMAL_EMPNO_IDX' (NON-UNIQUE) (Cost=8 Card=2299)  
  16.   
  17. Statistics  
  18. ----------------------------------------------------------  
  19.           0  recursive calls  
  20.           0  db block gets  
  21.         329  consistent gets  
  22.          15  physical reads  
  23.           0  redo size  
  24.      111416  bytes sent via SQL*Net to client  
  25.        2182  bytes received via SQL*Net from client  
  26.         155  SQL*Net roundtrips to/from client  
  27.           0  sorts (memory)  
  28.           0  sorts (disk)  
  29.        2300  rows processed  

在不同的范围上执行的查询结果如下:

BITMAPEMPNO (Range)B-TREEConsistent ReadsPhysical ReadsConsistent ReadsPhysical Reads33101-2300329028508-19802830346191850-4250344164273128888-31850424283712782900-85478367232157149984888-1000000213935

可以看到,在两种索引上需要的逻辑和物理IO基本上是相同的。最后一个范围(984888-1000000)差不多返回了15,000行,是所有范围查询中最大的。当我们执行全表扫描时(通过/*+ full(test_normal) */ ),物理和逻辑IO的次数是7239和5663.

步骤4.1(在表test_random上)

在该步中,我们将在表test_random的位图索引上执行范围查询,在这儿,你将看到聚簇因子的影响。

  1. SQL>select * from test_random where empno between &range1 and &range2;
  2. Enter value for range1: 1
  3. Enter value for range2: 2300
  4. old 1: select * from test_random where empno between &range1 and &range2
  5. new 1: select * from test_random where empno between 1 and 2300
  6. 2300 rows selected.
  7. Elapsed: 00:00:08.01
  8. Execution Plan
  9. ----------------------------------------------------------
  10. 0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=453 Card=2299 Bytes=78166)
  11. 1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST_RANDOM' (Cost=453 Card=2299 Bytes=78166)
  12. 2 1 BITMAP CONVERSION (TO ROWIDS)
  13. 3 2 BITMAP INDEX (RANGE SCAN) OF 'RANDOM_EMPNO_BMX'
  14. Statistics
  15. ----------------------------------------------------------
  16. 0 recursive calls
  17. 0 db block gets
  18. 2463 consistent gets
  19. 1200 physical reads
  20. 0 redo size
  21. 111416 bytes sent via SQL*Net to client
  22. 2182 bytes received via SQL*Net from client
  23. 155 SQL*Net roundtrips to/from client
  24. 0 sorts (memory)
  25. 0 sorts (disk)
  26. 2300 rows processed
  1. SQL>select * from test_random where empno between &range1 and &range2;  
  2. Enter value for range1: 1  
  3. Enter value for range2: 2300  
  4. old   1: select * from test_random where empno between &range1 and &range2  
  5. new   1: select * from test_random where empno between 1 and 2300  
  6.   
  7. 2300 rows selected.  
  8.   
  9. Elapsed: 00:00:08.01  
  10.   
  11. Execution Plan  
  12. ----------------------------------------------------------  
  13.    0      SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=453 Card=2299 Bytes=78166)  
  14.    1    0   TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST_RANDOM' (Cost=453 Card=2299 Bytes=78166)  
  15.    2    1     BITMAP CONVERSION (TO ROWIDS)  
  16.    3    2       BITMAP INDEX (RANGE SCAN) OF 'RANDOM_EMPNO_BMX'  
  17.   
  18. Statistics  
  19. ----------------------------------------------------------  
  20.           0  recursive calls  
  21.           0  db block gets  
  22.        2463  consistent gets  
  23.        1200  physical reads  
  24.           0  redo size  
  25.      111416  bytes sent via SQL*Net to client  
  26.        2182  bytes received via SQL*Net from client  
  27.         155  SQL*Net roundtrips to/from client  
  28.           0  sorts (memory)  
  29.           0  sorts (disk)  
  30.        2300  rows processed  

步骤4.2(在表test_random上)

在该步中,我们将在test_random的B树索引上执行范围查询。回想一下,该索引上的聚簇因子接近于表中记录的行数。下面是优化器的输出:

  1. SQL> select * from test_random where empno between &range1 and &range2;
  2. Enter value for range1: 1
  3. Enter value for range2: 2300
  4. old 1: select * from test_random where empno between &range1 and &range2
  5. new 1: select * from test_random where empno between 1 and 2300
  6. 2300 rows selected.
  7. Elapsed: 00:00:03.04
  8. Execution Plan
  9. ----------------------------------------------------------
  10. 0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=613 Card=2299 Bytes=78166)
  11. 1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEST_RANDOM' (Cost=613 Card=2299 Bytes=78166)
  12. Statistics
  13. ----------------------------------------------------------
  14. 0 recursive calls
  15. 0 db block gets
  16. 6415 consistent gets
  17. 4910 physical reads
  18. 0 redo size
  19. 111416 bytes sent via SQL*Net to client
  20. 2182 bytes received via SQL*Net from client
  21. 155 SQL*Net roundtrips to/from client
  22. 0 sorts (memory)
  23. 0 sorts (disk)
  24. 2300 rows processed
  1. SQL> select * from test_random where empno between &range1 and &range2;  
  2. Enter value for range1: 1  
  3. Enter value for range2: 2300  
  4. old   1: select * from test_random where empno between &range1 and &range2  
  5. new   1: select * from test_random where empno between 1 and 2300  
  6.   
  7. 2300 rows selected.  
  8.   
  9. Elapsed: 00:00:03.04  
  10.   
  11. Execution Plan  
  12. ----------------------------------------------------------  
  13.    0      SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=613 Card=2299 Bytes=78166)  
  14.    1    0   TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEST_RANDOM' (Cost=613 Card=2299 Bytes=78166)  
  15.   
  16. Statistics  
  17. ----------------------------------------------------------  
  18.           0  recursive calls  
  19.           0  db block gets  
  20.        6415  consistent gets  
  21.        4910  physical reads  
  22.           0  redo size  
  23.      111416  bytes sent via SQL*Net to client  
  24.        2182  bytes received via SQL*Net from client  
  25.         155  SQL*Net roundtrips to/from client  
  26.           0  sorts (memory)  
  27.           0  sorts (disk)  
  28.        2300  rows processed  

因为聚簇因子的缘故,优化器选择了全表扫描而不是使用索引:

BITMAPEMPNO (Range)B-TREEConsistent ReadsPhysical ReadsConsistent ReadsPhysical Reads246312001-2300641549102114318-198063894910257211351850-4250641849093173162028888-31850645649092762135882900-854786431490972543329984888-100000072544909

仅对于最后一个范围(984888-1000000),对于位图索引优化器选择了全表扫描。然而,对于B树索引,全部使用全表扫描。引起这种差异的原因是聚簇因子:优化器在产生执行计划时不考虑位图索引的聚簇因子,但是对于B树索引来说,则需要 考虑聚簇因子。在上面的情况中,位图索引比B树索引更有效。

下面的步骤揭示了这些索引更有趣的方面。

步骤5.1(在表test_normal上)

在表test_normal的SAL列上建立一个位图索引,该列拥有普通的cardinality。

  1. SQL> create bitmap index normal_sal_bmx on test_normal(sal);
  2. Index created.
  3. SQL> analyze table test_normal compute statistics for tablefor all indexesfor all indexed columns;
  4. Table analyzed.
  1. SQL> create bitmap index normal_sal_bmx on test_normal(sal);  
  2.   
  3. Index created.  
  4.   
  5. SQL> analyze table test_normal compute statistics for table for all indexes for all indexed columns;  
  6.   
  7. Table analyzed.  

得到索引的大小和聚簇因子:

  1. SQL>select substr(segment_name,1,30) segment_name, bytes/1024/1024"Size in MB"
  2. 2* from user_segments
  3. 3* where segment_name in ('TEST_NORMAL','NORMAL_SAL_BMX');
  4. SEGMENT_NAME Size in MB
  5. ------------------------------ --------------
  6. TEST_NORMAL 50
  7. NORMAL_SAL_BMX 4
  8. SQL> select index_name, clustering_factor from user_indexes;
  9. INDEX_NAME CLUSTERING_FACTOR
  10. ------------------------------ ----------------------------------
  11. NORMAL_SAL_BMX 6001
  1. SQL>select substr(segment_name,1,30) segment_name, bytes/1024/1024 "Size in MB"  
  2.   2* from user_segments  
  3.   3* where segment_name in ('TEST_NORMAL','NORMAL_SAL_BMX');  
  4.   
  5. SEGMENT_NAME                                Size in MB  
  6. ------------------------------              --------------  
  7. TEST_NORMAL                                 50  
  8. NORMAL_SAL_BMX                              4  
  9.   
  10. SQL> select index_name, clustering_factor from user_indexes;  
  11.   
  12. INDEX_NAME                             CLUSTERING_FACTOR  
  13. ------------------------------         ----------------------------------  
  14. NORMAL_SAL_BMX                         6001  

下面执行查询,首先执行相等性查询:

  1. SQL> set autot trace
  2. SQL> select * from test_normal where sal=&sal;
  3. Enter value for sal: 1869
  4. old 1: select * from test_normal where sal=&sal
  5. new 1: select * from test_normal where sal=1869
  6. 164 rows selected.
  7. Elapsed: 00:00:00.08
  8. Execution Plan
  9. ----------------------------------------------------------
  10. 0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=39 Card=168 Bytes=4032)
  11. 1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=39 Card=168 Bytes=4032)
  12. 2 1 BITMAP CONVERSION (TO ROWIDS)
  13. 3 2 BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'NORMAL_SAL_BMX'
  14. Statistics
  15. ----------------------------------------------------------
  16. 0 recursive calls
  17. 0 db block gets
  18. 165 consistent gets
  19. 0 physical reads
  20. 0 redo size
  21. 8461 bytes sent via SQL*Net to client
  22. 609 bytes received via SQL*Net from client
  23. 12 SQL*Net roundtrips to/from client
  24. 0 sorts (memory)
  25. 0 sorts (disk)
  26. 164 rows processed
  1. SQL> set autot trace  
  2. SQL> select * from test_normal where sal=&sal;  
  3. Enter value for sal: 1869  
  4. old   1: select * from test_normal where sal=&sal  
  5. new   1: select * from test_normal where sal=1869  
  6.   
  7. 164 rows selected.  
  8.   
  9. Elapsed: 00:00:00.08  
  10.   
  11. Execution Plan  
  12. ----------------------------------------------------------  
  13.    0      SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=39 Card=168 Bytes=4032)  
  14.    1    0   TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=39 Card=168 Bytes=4032)  
  15.    2    1     BITMAP CONVERSION (TO ROWIDS)  
  16.    3    2       BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'NORMAL_SAL_BMX'  
  17.   
  18. Statistics  
  19. ----------------------------------------------------------  
  20.           0  recursive calls  
  21.           0  db block gets  
  22.         165  consistent gets  
  23.           0  physical reads  
  24.           0  redo size  
  25.        8461  bytes sent via SQL*Net to client  
  26.         609  bytes received via SQL*Net from client  
  27.          12  SQL*Net roundtrips to/from client  
  28.           0  sorts (memory)  
  29.           0  sorts (disk)  
  30.         164  rows processed  

接下来是范围查询:

  1. SQL> select * from test_normal where sal between &sal1 and &sal2;
  2. Enter value for sal1: 1500
  3. Enter value for sal2: 2000
  4. old 1: select * from test_normal where sal between &sal1 and &sal2
  5. new 1: select * from test_normal where sal between 1500 and 2000
  6. 83743 rows selected.
  7. Elapsed: 00:00:05.00
  8. Execution Plan
  9. ----------------------------------------------------------
  10. 0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=601 Card=83376 Bytes
  11. =2001024)
  12. 1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=601 Card=83376
  13. Bytes=2001024)
  14. Statistics
  15. ----------------------------------------------------------
  16. 0 recursive calls
  17. 0 db block gets
  18. 11778 consistent gets
  19. 5850 physical reads
  20. 0 redo size
  21. 4123553 bytes sent via SQL*Net to client
  22. 61901 bytes received via SQL*Net from client
  23. 5584 SQL*Net roundtrips to/from client
  24. 0 sorts (memory)
  25. 0 sorts (disk)
  26. 83743 rows processed
  1. SQL> select * from test_normal where sal between &sal1 and &sal2;  
  2. Enter value for sal1: 1500  
  3. Enter value for sal2: 2000  
  4. old   1: select * from test_normal where sal between &sal1 and &sal2  
  5. new   1: select * from test_normal where sal between 1500 and 2000  
  6.   
  7. 83743 rows selected.  
  8.   
  9. Elapsed: 00:00:05.00  
  10.   
  11. Execution Plan  
  12. ----------------------------------------------------------  
  13.    0      SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=601 Card=83376 Bytes  
  14.           =2001024)  
  15.    1    0   TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=601 Card=83376  
  16.           Bytes=2001024)  
  17.   
  18. Statistics  
  19. ----------------------------------------------------------  
  20.           0  recursive calls  
  21.           0  db block gets  
  22.       11778  consistent gets  
  23.        5850  physical reads  
  24.           0  redo size  
  25.     4123553  bytes sent via SQL*Net to client  
  26.       61901  bytes received via SQL*Net from client  
  27.        5584  SQL*Net roundtrips to/from client  
  28.           0  sorts (memory)  
  29.           0  sorts (disk)  
  30.       83743  rows processed  

现在,删除test_normal上的位图索引并且建立一个B树索引。

  1. SQL> create index normal_sal_idx on test_normal(sal);
  2. Index created.
  3. SQL> analyze table test_normal compute statistics for tablefor all indexesfor all indexed columns;
  4. Table analyzed.
  1. SQL> create index normal_sal_idx on test_normal(sal);  
  2.   
  3. Index created.  
  4.   
  5. SQL> analyze table test_normal compute statistics for table for all indexes for all indexed columns;  
  6.   
  7. Table analyzed.  

查看索引大小和聚簇因子:

  1. SQL> select substr(segment_name,1,30) segment_name, bytes/1024/1024"Size in MB"
  2. 2 from user_segments
  3. 3 where segment_name in ('TEST_NORMAL','NORMAL_SAL_IDX');
  4. SEGMENT_NAME Size in MB
  5. ------------------------------ ---------------
  6. TEST_NORMAL 50
  7. NORMAL_SAL_IDX 17
  8. SQL> select index_name, clustering_factor from user_indexes;
  9. INDEX_NAME CLUSTERING_FACTOR
  10. ------------------------------ ----------------------------------
  11. NORMAL_SAL_IDX 986778
  1. SQL> select substr(segment_name,1,30) segment_name, bytes/1024/1024 "Size in MB"  
  2.   2  from user_segments  
  3.   3  where segment_name in ('TEST_NORMAL','NORMAL_SAL_IDX');  
  4.   
  5. SEGMENT_NAME                         Size in MB  
  6. ------------------------------       ---------------  
  7. TEST_NORMAL                          50  
  8. NORMAL_SAL_IDX                       17  
  9.   
  10. SQL> select index_name, clustering_factor from user_indexes;  
  11.   
  12. INDEX_NAME                           CLUSTERING_FACTOR  
  13. ------------------------------       ----------------------------------  
  14. NORMAL_SAL_IDX                       986778  

从上表可以看出,B树索引大于相同列上的位图索引,它的聚簇因子接近于表中的行数。

现在,先执行相等性查询:

  1. SQL> set autot trace
  2. SQL> select * from test_normal where sal=&sal;
  3. Enter value for sal: 1869
  4. old 1: select * from test_normal where sal=&sal
  5. new 1: select * from test_normal where sal=1869
  6. 164 rows selected.
  7. Elapsed: 00:00:00.01
  8. Execution Plan
  9. ----------------------------------------------------------
  10. 0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=169 Card=168 Bytes=4032)
  11. 1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=169 Card=168 Bytes=4032)
  12. 2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'NORMAL_SAL_IDX' (NON-UNIQUE) (Cost=3 Card=168)
  13. Statistics
  14. ----------------------------------------------------------
  15. 0 recursive calls
  16. 0 db block gets
  17. 177 consistent gets
  18. 0 physical reads
  19. 0 redo size
  20. 8461 bytes sent via SQL*Net to client
  21. 609 bytes received via SQL*Net from client
  22. 12 SQL*Net roundtrips to/from client
  23. 0 sorts (memory)
  24. 0 sorts (disk)
  25. 164 rows processed
  1. SQL> set autot trace  
  2. SQL> select * from test_normal where sal=&sal;  
  3. Enter value for sal: 1869  
  4. old   1: select * from test_normal where sal=&sal  
  5. new   1: select * from test_normal where sal=1869  
  6.   
  7. 164 rows selected.  
  8.   
  9. Elapsed: 00:00:00.01  
  10.   
  11. Execution Plan  
  12. ----------------------------------------------------------  
  13.    0      SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=169 Card=168 Bytes=4032)  
  14.    1    0   TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=169 Card=168 Bytes=4032)  
  15.    2    1     INDEX (RANGE SCAN) OF 'NORMAL_SAL_IDX' (NON-UNIQUE) (Cost=3 Card=168)  
  16.   
  17. Statistics  
  18. ----------------------------------------------------------  
  19.           0  recursive calls  
  20.           0  db block gets  
  21.         177  consistent gets  
  22.           0  physical reads  
  23.           0  redo size  
  24.        8461  bytes sent via SQL*Net to client  
  25.         609  bytes received via SQL*Net from client  
  26.          12  SQL*Net roundtrips to/from client  
  27.           0  sorts (memory)  
  28.           0  sorts (disk)  
  29.         164  rows processed  

接下来是范围查询:

  1. SQL> select * from test_normal where sal between &sal1 and &sal2;
  2. Enter value for sal1: 1500
  3. Enter value for sal2: 2000
  4. old 1: select * from test_normal where sal between &sal1 and &sal2
  5. new 1: select * from test_normal where sal between 1500 and 2000
  6. 83743 rows selected.
  7. Elapsed: 00:00:04.03
  8. Execution Plan
  9. ----------------------------------------------------------
  10. 0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=601 Card=83376 Bytes
  11. =2001024)
  12. 1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=601 Card=83376
  13. Bytes=2001024)
  14. Statistics
  15. ----------------------------------------------------------
  16. 0 recursive calls
  17. 0 db block gets
  18. 11778 consistent gets
  19. 3891 physical reads
  20. 0 redo size
  21. 4123553 bytes sent via SQL*Net to client
  22. 61901 bytes received via SQL*Net from client
  23. 5584 SQL*Net roundtrips to/from client
  24. 0 sorts (memory)
  25. 0 sorts (disk)
  26. 83743 rows processed
  1. SQL> select * from test_normal where sal between &sal1 and &sal2;  
  2. Enter value for sal1: 1500  
  3. Enter value for sal2: 2000  
  4. old   1: select * from test_normal where sal between &sal1 and &sal2  
  5. new   1: select * from test_normal where sal between 1500 and 2000  
  6.   
  7. 83743 rows selected.  
  8.   
  9. Elapsed: 00:00:04.03  
  10.   
  11. Execution Plan  
  12. ----------------------------------------------------------  
  13.    0      SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=601 Card=83376 Bytes  
  14.           =2001024)  
  15.    1    0   TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=601 Card=83376  
  16.           Bytes=2001024)  
  17.   
  18.   
  19. Statistics  
  20. ----------------------------------------------------------  
  21.           0  recursive calls  
  22.           0  db block gets  
  23.       11778  consistent gets  
  24.        3891  physical reads  
  25.           0  redo size  
  26.     4123553  bytes sent via SQL*Net to client  
  27.       61901  bytes received via SQL*Net from client  
  28.        5584  SQL*Net roundtrips to/from client  
  29.           0  sorts (memory)  
  30.           0  sorts (disk)  
  31.       83743  rows processed  

在不同的数据集上执行查询的结果如下,可以看出逻辑和物理I/O的次数基本上是相同的。

BITMAP
SAL (Equality)
B-TREERows Fetched Consistent ReadsPhysical ReadsConsistent ReadsPhysical Reads16501869177164 1691633548181167 1741666500187172 756970008173 1771632500190175 

BITMAP
SAL (Range)
B-TREERows Fetched Consistent ReadsPhysical ReadsConsistent ReadsPhysical Reads1177858501500-2000117783891837431176554682000-2500117653879833281175354712500-3000117533884833181730954723000-40001730938921669993939854544000-7000393983973500520

对于范围查询,优化器选择了全表扫描,根本没有使用索引。但是对于相等性查询,优化器使用了索引。再次,逻辑和物理I/O是相同的。

因此,可以得出结论,对于一个具有normal-cardinality的列来说,优化器对于两种类型的索引的选择是相同的,并且没有明显的I/O差异。

步骤6(增加GENDER列)

在测试low-cardinality列之前,我们先增加一个GENDER列并且把它的值更新成M,F或者null。

  1. SQL> alter table test_normal add GENDER varchar2(1);
  2. Table altered.
  3. SQL> select GENDER, count(*) from test_normal group by GENDER;
  4. S COUNT(*)
  5. - ----------
  6. F 333769
  7. M 499921
  8. 166310
  9. 3 rows selected.
  1. SQL> alter table test_normal add GENDER varchar2(1);  
  2.   
  3. Table altered.  
  4.   
  5. SQL> select GENDER, count(*) from test_normal group by GENDER;  
  6.   
  7. S     COUNT(*)  
  8. -     ----------  
  9. F     333769  
  10. M     499921  
  11.       166310  
  12.   
  13. 3 rows selected.  

该列上位图索引的大小大约为570KB,如下表所示:

  1. SQL> create bitmap index normal_GENDER_bmx on test_normal(GENDER);
  2. Index created.
  3. Elapsed: 00:00:02.08
  4. SQL> select substr(segment_name,1,30) segment_name, bytes/1024/1024"Size in MB"
  5. 2 from user_segments
  6. 3 where segment_name in ('TEST_NORMAL','NORMAL_GENDER_BMX');
  7. SEGMENT_NAME Size in MB
  8. ------------------------------ ---------------
  9. TEST_NORMAL 50
  10. NORMAL_GENDER_BMX .5625
  11. 2 rows selected.
  1. SQL> create bitmap index normal_GENDER_bmx on test_normal(GENDER);  
  2.   
  3. Index created.  
  4.   
  5. Elapsed: 00:00:02.08  
  6.   
  7. SQL> select substr(segment_name,1,30) segment_name, bytes/1024/1024 "Size in MB"  
  8.   2  from user_segments  
  9.   3  where segment_name in ('TEST_NORMAL','NORMAL_GENDER_BMX');  
  10.   
  11. SEGMENT_NAME                        Size in MB  
  12. ------------------------------      ---------------  
  13. TEST_NORMAL                         50  
  14. NORMAL_GENDER_BMX                   .5625  
  15.   
  16. 2 rows selected.  

相对而言,改列上的B树索引的大小为13M,比位图索引大的多。

  1. SQL> create index normal_GENDER_idx on test_normal(GENDER);
  2. Index created.
  3. SQL> select substr(segment_name,1,30) segment_name, bytes/1024/1024"Size in MB"
  4. 2 from user_segments
  5. 3 where segment_name in ('TEST_NORMAL','NORMAL_GENDER_IDX');
  6. SEGMENT_NAME Size in MB
  7. ------------------------------ ---------------
  8. TEST_NORMAL 50
  9. NORMAL_GENDER_IDX 13
  10. 2 rows selected.
  1. SQL> create index normal_GENDER_idx on test_normal(GENDER);  
  2.   
  3. Index created.  
  4.   
  5. SQL> select substr(segment_name,1,30) segment_name, bytes/1024/1024 "Size in MB"  
  6.   2  from user_segments  
  7.   3  where segment_name in ('TEST_NORMAL','NORMAL_GENDER_IDX');  
  8.   
  9. SEGMENT_NAME                       Size in MB  
  10. ------------------------------     ---------------  
  11. TEST_NORMAL                        50  
  12. NORMAL_GENDER_IDX                  13  
  13.   
  14. 2 rows selected.  

现在,执行相等性查询,优化器将不使用该索引,不论是位图索引还是B树索引,它将使用全部扫描。

  1. SQL> select * from test_normal where GENDER isnull;
  2. 166310 rows selected.
  3. Elapsed: 00:00:06.08
  4. Execution Plan
  5. ----------------------------------------------------------
  6. 0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=601 Card=166310 Bytes=4157750)
  7. 1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=601 Card=166310 Bytes=4157750)
  8. SQL> select * from test_normal where GENDER='M';
  9. 499921 rows selected.
  10. Elapsed: 00:00:16.07
  11. Execution Plan
  12. ----------------------------------------------------------
  13. 0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=601 Card=499921 Bytes=12498025)
  14. 1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=601 Card=499921Bytes=12498025)
  15. SQL>select * from test_normal where GENDER='F'
  16. /
  17. 333769 rows selected.
  18. Elapsed: 00:00:12.02
  19. Execution Plan
  20. ----------------------------------------------------------
  21. 0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=601 Card=333769 Byte
  22. s=8344225)
  23. 1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=601 Card=333769
  24. Bytes=8344225)
  1. SQL> select * from test_normal where GENDER is null;  
  2.   
  3. 166310 rows selected.  
  4.   
  5. Elapsed: 00:00:06.08  
  6.   
  7. Execution Plan  
  8. ----------------------------------------------------------  
  9.    0      SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=601 Card=166310 Bytes=4157750)  
  10.    1    0   TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=601 Card=166310 Bytes=4157750)  
  11.   
  12. SQL> select * from test_normal where GENDER='M';  
  13.   
  14. 499921 rows selected.  
  15.   
  16. Elapsed: 00:00:16.07  
  17.   
  18. Execution Plan  
  19. ----------------------------------------------------------  
  20.    0      SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=601 Card=499921 Bytes=12498025)  
  21.    1    0   TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=601 Card=499921Bytes=12498025)  
  22.   
  23. SQL>select * from test_normal where GENDER='F'  
  24.  /  
  25.   
  26. 333769 rows selected.  
  27.   
  28. Elapsed: 00:00:12.02  
  29.   
  30. Execution Plan  
  31. ----------------------------------------------------------  
  32.    0      SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=601 Card=333769 Byte  
  33.           s=8344225)  
  34.    1    0   TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=601 Card=333769  
  35.            Bytes=8344225)  

结论

现在我们了解了优化器对于这些技术做出的反应,现在我们来看对于位图索引和B树索引最适合的程序。

保持GENDER列上的位图索引,在SAL列上再建立一个位图索引然后执行一些查询。对这些列上的B树索引执行同样的查询。

在表test_normal中,你需要所有工资等于下列值的所有女性雇员的雇员号码:

1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500

因此:

  1. SQL>select * from test_normal
  2. where sal in (1000,1500,2000,2500,3000,3500,4000,4500,5000) and GENDER='M';
  1. SQL>select * from test_normal   
  2. where sal in (1000,1500,2000,2500,3000,3500,4000,4500,5000) and GENDER='M';  

这是一个典型的数据仓库查询,绝对不要在OLTP系统中执行该查询。下面是两列上具有位图索引时的结果:

  1. SQL>select * from test_normal
  2. where sal in (1000,1500,2000,2500,3000,3500,4000,4500,5000) and GENDER='M';
  3. 1453 rows selected.
  4. Elapsed: 00:00:02.03
  5. Execution Plan
  6. ----------------------------------------------------------
  7. 0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=198 Card=754 Bytes=18850)
  8. 1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=198 Card=754 Bytes=18850)
  9. 2 1 BITMAP CONVERSION (TO ROWIDS)
  10. 3 2 BITMAP AND
  11. 4 3 BITMAP OR
  12. 5 4 BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'NORMAL_SAL_BMX'
  13. 6 4 BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'NORMAL_SAL_BMX'
  14. 7 4 BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'NORMAL_SAL_BMX'
  15. 8 4 BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'NORMAL_SAL_BMX'
  16. 9 4 BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'NORMAL_SAL_BMX'
  17. 10 4 BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'NORMAL_SAL_BMX'
  18. 11 4 BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'NORMAL_SAL_BMX'
  19. 12 4 BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'NORMAL_SAL_BMX'
  20. 13 4 BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'NORMAL_SAL_BMX'
  21. 14 3 BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'NORMAL_GENDER_BMX'
  22. Statistics
  23. ----------------------------------------------------------
  24. 0 recursive calls
  25. 0 db block gets
  26. 1353 consistent gets
  27. 920 physical reads
  28. 0 redo size
  29. 75604 bytes sent via SQL*Net to client
  30. 1555 bytes received via SQL*Net from client
  31. 98 SQL*Net roundtrips to/from client
  32. 0 sorts (memory)
  33. 0 sorts (disk)
  34. 1453 rows processed
  1. SQL>select * from test_normal   
  2. where sal in (1000,1500,2000,2500,3000,3500,4000,4500,5000) and GENDER='M';  
  3.   
  4. 1453 rows selected.  
  5.   
  6. Elapsed: 00:00:02.03  
  7.   
  8. Execution Plan  
  9. ----------------------------------------------------------  
  10.    0      SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=198 Card=754 Bytes=18850)  
  11.    1    0   TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=198 Card=754 Bytes=18850)  
  12.    2    1     BITMAP CONVERSION (TO ROWIDS)  
  13.    3    2       BITMAP AND  
  14.    4    3         BITMAP OR  
  15.    5    4           BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'NORMAL_SAL_BMX'  
  16.    6    4           BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'NORMAL_SAL_BMX'  
  17.    7    4           BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'NORMAL_SAL_BMX'  
  18.    8    4           BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'NORMAL_SAL_BMX'  
  19.    9    4           BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'NORMAL_SAL_BMX'  
  20.   10    4           BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'NORMAL_SAL_BMX'  
  21.   11    4           BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'NORMAL_SAL_BMX'  
  22.   12    4           BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'NORMAL_SAL_BMX'  
  23.   13    4           BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'NORMAL_SAL_BMX'  
  24.   14    3         BITMAP INDEX (SINGLE VALUE) OF 'NORMAL_GENDER_BMX'  
  25.   
  26. Statistics  
  27. ----------------------------------------------------------  
  28.           0  recursive calls  
  29.           0  db block gets  
  30.        1353  consistent gets  
  31.         920  physical reads  
  32.           0  redo size  
  33.       75604  bytes sent via SQL*Net to client  
  34.        1555  bytes received via SQL*Net from client  
  35.          98  SQL*Net roundtrips to/from client  
  36.           0  sorts (memory)  
  37.           0  sorts (disk)  
  38.        1453  rows processed  

下面是B树索引时的结果:

  1. SQL>select * from test_normal
  2. where sal in (1000,1500,2000,2500,3000,3500,4000,4500,5000) and GENDER='M';
  3. 1453 rows selected.
  4. Elapsed: 00:00:03.01
  5. Execution Plan
  6. ----------------------------------------------------------
  7. 0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=601 Card=754 Bytes=18850)
  8. 1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=601 Card=754 Bytes=18850)
  9. Statistics
  10. ----------------------------------------------------------
  11. 0 recursive calls
  12. 0 db block gets
  13. 6333 consistent gets
  14. 4412 physical reads
  15. 0 redo size
  16. 75604 bytes sent via SQL*Net to client
  17. 1555 bytes received via SQL*Net from client
  18. 98 SQL*Net roundtrips to/from client
  19. 0 sorts (memory)
  20. 0 sorts (disk)
  21. 1453 rows processed
  1. SQL>select * from test_normal   
  2. where sal in (1000,1500,2000,2500,3000,3500,4000,4500,5000) and GENDER='M';  
  3.   
  4. 1453 rows selected.  
  5.   
  6. Elapsed: 00:00:03.01  
  7.   
  8. Execution Plan  
  9. ----------------------------------------------------------  
  10.    0      SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=601 Card=754 Bytes=18850)  
  11.    1    0   TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEST_NORMAL' (Cost=601 Card=754 Bytes=18850)  
  12.   
  13. Statistics  
  14. ----------------------------------------------------------  
  15.           0  recursive calls  
  16.           0  db block gets  
  17.        6333  consistent gets  
  18.        4412  physical reads  
  19.           0  redo size  
  20.       75604  bytes sent via SQL*Net to client  
  21.        1555  bytes received via SQL*Net from client  
  22.          98  SQL*Net roundtrips to/from client  
  23.           0  sorts (memory)  
  24.           0  sorts (disk)  
  25.        1453  rows processed  

可以看出,如果使用B树索引,优化器使用全表扫描;而对于位图索引,则使用索引。从获取结果需要的I/O次数可以推断出性能。

总之,基于如下的原因,位图索引适用于决策支持系统,而不管cardinality的高低:

  • 使用位图索引,优化器可以高效地执行包含AND,OR或者XOR的查询。
  • 使用位图索引,优化器可以回答对null的查询和计数。null值在位图索引时同样被加上索引(不像B树索引)。
  • 最重要的是,在决策支持系统中,位图索引支持特殊的查询,但B树索引则不能。具体来说,如果你有一个包含50列的表,用户经常查询其中的10列 ---- 10列的组合或者有时是其中一列,创建B树索引会比价困难。如果你在这些列上建立10个位图索引,这些查询都可以通过索引回答,不论你查询的是全部10列,还是10列中的4列或者6列,或者其中的一列。

相反,B树索引非常适合于OLTP系统,其用户执行的都是常规的查询。因为在OLTP系统中,数据会频繁地更新和删除,如果使用位图索引将会引起严重的锁定性能问题。

两种索引都有一个共同的目的:尽快地得到结果。但是你应该依据程序的类型来选择其中之一,而不是根据cardinality水平。

原创粉丝点击