ホームページ データベース mysql チュートリアル Oracle 不使用索引的原因有哪些?

Oracle 不使用索引的原因有哪些?

Jun 07, 2016 pm 05:36 PM
オラクルインデックス

今天开始总结一下oracle不使用索引的原因有哪些。一边学习一边做笔记。聚簇因子是衡量索引列数据顺序与表字段数据顺序相似性的一

今天开始总结一下Oracle不使用索引的原因有哪些。一边学习一边做笔记。

第一种:行数存在差异。

在视图user_tables存在一个num_rows字段,该字段是记录在统计信息收集后所对应对象的行数,在user_tab_columns视图中存在一个num_distinct字段,该字段记录每个字段内不同数值的个数。oracle认为当num_distinct越接近num_rows的时候索引的选择性越好,那么在执行查询的时候越容易使用索引。

第二种:聚簇因子:

什么是聚簇因子?

聚簇因子是衡量索引列数据顺序与表字段数据顺序相似性的一个值。我们都知道在创建的表中一般都是堆表,也就是数据在表中存储是无续的,那么为了更加快速的访问数据,我们通常使用索引进行数据访问,这时候没个索引都有一个聚簇因子,聚簇因子越接近对象的块数,那么选择性越好,越接近表的行数那么选择性越差。

之前听到有个朋友曾经提到这么一个问题“为什么我在测试环境查询一个数据很快和在生产环境查询数据怎么这么慢呢?表结构都一样的,数据也是一样的。”。那么不妨看看聚簇因子是多少。

聚簇因子的查看是从user_ind_statistics视图中: CLUSTERING_FACTOR 表示的。看一下官方介绍:

Indicates the amount of order of the rows in the table based on the values of the index.

  • If the value is near the number of blocks, then the table is very well ordered. In this case, the index entries in a single leaf block tend to point to rows in the same data blocks.

  • If the value is near the number of rows, then the table is very randomly ordered. In this case, it is unlikely that index entries in the same leaf block point to rows in the same data blocks.

  • 往往聚簇因子的大小和数据获取的I/o存在一定的相似性。如果聚簇因子大,那么相对的物理或是逻辑(一般是)i/o开销很大,也就是块被频繁反复读取,一致数据获取很慢。

    长查询的视图有dba_ind_statistics和dba_tab_statistics

    第三种:使用不等条件:

    当使用在进行查询数据的时候使用不等条件,,那么oracle任务这个符号会需要读取大部分的数据块,那么就会跳过使用索引。eg:

    SQL> select index_name,table_name,column_name from user_ind_columns where table_name='EMP';

    INDEX_NAME                    TABLE_NAME                    COLUMN_NAME
    ------------------------------ ------------------------------ ----------------------------------------
    EMP_IDX1                      EMP                            DEPTNO
    EMP_IDX1                      EMP                            EMPNO

    SQL> select * from emp;

        EMPNO ENAME      JOB              MGR HIREDATE        SAL      COMM    DEPTNO
    ---------- ---------- --------- ---------- --------- ---------- ---------- ----------
          7782 CLARK      MANAGER        7839 09-JUN-81      2450                    10
          7839 KING      PRESIDENT            17-NOV-81      5000                    10
          7934 MILLER    CLERK          7782 23-JAN-82      1300                    10
          7369 SMITH      CLERK          7902 17-DEC-80        800                    20
          7566 JONES      MANAGER        7839 02-APR-81      2975                    20
          7788 SCOTT      ANALYST        7566 19-APR-87      3000                    20
          7876 ADAMS      CLERK          7788 23-MAY-87      1100                    20
          7902 FORD      ANALYST        7566 03-DEC-81      3000                    20
          7499 ALLEN      SALESMAN        7698 20-FEB-81      1600        300        30
          7521 WARD      SALESMAN        7698 22-FEB-81      1250        500        30
          7654 MARTIN    SALESMAN        7698 28-SEP-81      1250      1400        30
          7698 BLAKE      MANAGER        7839 01-MAY-81      2850                    30
          7844 TURNER    SALESMAN        7698 08-SEP-81      1500          0        30
          7900 JAMES      CLERK          7698 03-DEC-81        950                    30

    14 rows selected.

    SQL> set autotrace trace exp
    SQL> select * from emp where empno7900;

    Execution Plan
    ----------------------------------------------------------
    Plan hash value: 822536733

    このウェブサイトの声明
    この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

    ホットAIツール

    Undresser.AI Undress

    Undresser.AI Undress

    リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

    AI Clothes Remover

    AI Clothes Remover

    写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

    Undress AI Tool

    Undress AI Tool

    脱衣画像を無料で

    Clothoff.io

    Clothoff.io

    AI衣類リムーバー

    AI Hentai Generator

    AI Hentai Generator

    AIヘンタイを無料で生成します。

    ホットツール

    メモ帳++7.3.1

    メモ帳++7.3.1

    使いやすく無料のコードエディター

    SublimeText3 中国語版

    SublimeText3 中国語版

    中国語版、とても使いやすい

    ゼンドスタジオ 13.0.1

    ゼンドスタジオ 13.0.1

    強力な PHP 統合開発環境

    ドリームウィーバー CS6

    ドリームウィーバー CS6

    ビジュアル Web 開発ツール

    SublimeText3 Mac版

    SublimeText3 Mac版

    神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

    Alter Tableステートメントを使用してMySQLのテーブルをどのように変更しますか? Alter Tableステートメントを使用してMySQLのテーブルをどのように変更しますか? Mar 19, 2025 pm 03:51 PM

    この記事では、MySQLのAlter Tableステートメントを使用して、列の追加/ドロップ、テーブル/列の名前の変更、列データ型の変更など、テーブルを変更することについて説明します。

    INNODBフルテキスト検索機能を説明します。 INNODBフルテキスト検索機能を説明します。 Apr 02, 2025 pm 06:09 PM

    INNODBのフルテキスト検索機能は非常に強力であり、データベースクエリの効率と大量のテキストデータを処理する能力を大幅に改善できます。 1)INNODBは、倒立インデックスを介してフルテキスト検索を実装し、基本的および高度な検索クエリをサポートします。 2)一致を使用してキーワードを使用して、ブールモードとフレーズ検索を検索、サポートします。 3)最適化方法には、単語セグメンテーションテクノロジーの使用、インデックスの定期的な再構築、およびパフォーマンスと精度を改善するためのキャッシュサイズの調整が含まれます。

    MySQL接続用のSSL/TLS暗号化を構成するにはどうすればよいですか? MySQL接続用のSSL/TLS暗号化を構成するにはどうすればよいですか? Mar 18, 2025 pm 12:01 PM

    記事では、証明書の生成と検証を含むMySQL用のSSL/TLS暗号化の構成について説明します。主な問題は、セルフ署名証明書のセキュリティへの影響を使用することです。[文字カウント:159]

    人気のあるMySQL GUIツール(MySQL Workbench、PhpMyAdminなど)は何ですか? 人気のあるMySQL GUIツール(MySQL Workbench、PhpMyAdminなど)は何ですか? Mar 21, 2025 pm 06:28 PM

    記事では、MySQLワークベンチやPHPMyAdminなどの人気のあるMySQL GUIツールについて説明し、初心者と上級ユーザーの機能と適合性を比較します。[159文字]

    MySQLの大きなデータセットをどのように処理しますか? MySQLの大きなデータセットをどのように処理しますか? Mar 21, 2025 pm 12:15 PM

    記事では、MySQLで大規模なデータセットを処理するための戦略について説明します。これには、パーティション化、シャード、インデックス作成、クエリ最適化などがあります。

    ドロップテーブルステートメントを使用してMySQLにテーブルをドロップするにはどうすればよいですか? ドロップテーブルステートメントを使用してMySQLにテーブルをドロップするにはどうすればよいですか? Mar 19, 2025 pm 03:52 PM

    この記事では、ドロップテーブルステートメントを使用してMySQLのドロップテーブルについて説明し、予防策とリスクを強調しています。これは、バックアップなしでアクションが不可逆的であることを強調し、回復方法と潜在的な生産環境の危険を詳述しています。

    JSON列にインデックスを作成するにはどうすればよいですか? JSON列にインデックスを作成するにはどうすればよいですか? Mar 21, 2025 pm 12:13 PM

    この記事では、クエリパフォーマンスを強化するために、PostgreSQL、MySQL、MongoDBなどのさまざまなデータベースでJSON列にインデックスの作成について説明します。特定のJSONパスのインデックス作成の構文と利点を説明し、サポートされているデータベースシステムをリストします。

    さまざまなタイプのMySQLインデックス(Bツリー、ハッシュ、フルテキスト、空間)を説明します。 さまざまなタイプのMySQLインデックス(Bツリー、ハッシュ、フルテキスト、空間)を説明します。 Apr 02, 2025 pm 07:05 PM

    MySQLは、Bツリー、ハッシュ、フルテキスト、および空間の4つのインデックスタイプをサポートしています。 1.B-Treeインデックスは、等しい値検索、範囲クエリ、ソートに適しています。 2。ハッシュインデックスは、等しい値検索に適していますが、範囲のクエリとソートをサポートしていません。 3.フルテキストインデックスは、フルテキスト検索に使用され、大量のテキストデータの処理に適しています。 4.空間インデックスは、地理空間データクエリに使用され、GISアプリケーションに適しています。

    See all articles