分类: Oracle
2008-04-12 13:18:11
来源:dbonline 作者:dbonline |
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。 |