为什么说oracle在查询时，字段上使用函数会影响性能？还用那样的函数会影响性能？其他的数据也是一样吗？

字段上使用函数会影响性能：

这个是要有以下前提：

1 数据量很大。

2 这个字段上面有索引。

例如有一个 ABC 表 ( id INT, myKeyWord varchar2(20), 其他很多字段)

有1百万行记录。

其中 id 是主键，myKeyWord 上面有一个唯一索引。

当你执行

SELECT FROM ABC WHERE myKeyWord = 'Oracle';

这个查询，将根据索引中的,快速的知道 'Oracle' 这个数据，在当前表里面有没有

如果有，在什么位置。

然后根据 位置 读取文件 （如果缓存里面已经有的，就不读取磁盘了），然后返回。

但是当你对字段加了一个函数以后，情况就发生变化了。

因为索引可能变成 不可用了。

例如

SELECT FROM ABC WHERE TRANSLATE( myKeyWord, '123', '一二三') = 'Oracle一二三';

这种情况下，数据库只好把这100行的数据，每一行的 myKeyWord 都提取出来，

去执行一次 TRANSLATE( myKeyWord, '123', '一二三') 函数。

然后再拿执行后的结果，去和 'Oracle一二三' 作比较。

为什么最后+了15，你需要在第几列引用就在index哪个位置强调第几列就可以，另外你只引用到n，只能是到15了。

例如第2列

=index(输入集体证!$b$3:$b$65536,match($p$7,输入集体证!$a$3:$a$65536,0))

四叉树数据结构优缺点如下：

一、优点：

1、可分解成为各自的区块；

2、每个区块都有节点容量。当节点达到最大容量时，节点分裂；

3、树状数据结构依造四元树法加以区分。

二、缺点：

1、树中每个结点最多含有m个孩子（m>=2）；

2、除根结点和叶子结点外，其它每个结点至少有［ceil(m / 2)]个孩子（其中ceil(x)是一个取上限的函数）；

3、若根结点不是叶子结点，则至少有2个孩子（特殊情况：没有孩子的根结点，即根结点为叶子结点，整棵树只有一个根节点）；

四叉树数据结构的应用：

（1）图像表示法；

（2）空间索引（Spatial index）；

（3）在二维的有效率之碰撞侦测（collision detection）；

（4）地形数据的隐藏面决定（Hidden surface determination）；

（5）存储分散数据，诸如电子表格（spreadsheet）、或著一些矩阵计算的格式化信息；

（6）多维场的解法（计算流体力学，电磁学）；

（7）生命游戏模拟程序。

-四叉树

①顺序结构：

优点：易于查询，索引快 list[n]这样的 *** 作，O(1)复杂度

缺点：扩展性弱，不易删除、添加。

②链表结构：

优点：扩展性强，易于删除、添加

缺点：不易于查询，索引慢，list[n]这样的 *** 作，复杂度为O(n)

二者优缺点正好是互补关系

数据库索引的种类：

1、按照索引列值的唯一性，索引可分为唯一索引和非唯一索引

非唯一索引：B树索引

create index 索引名 on 表名（列名） tablespace 表空间名;

唯一索引：建立主键或者唯一约束时会自动在对应的列上建立唯一索引

2、索引列的个数：单列索引和复合索引

3、按照索引列的物理组织方式

B树索引

create index 索引名 on 表名（列名） tablespace 表空间名;

位图索引

create bitmap index 索引名 on 表名（列名） tablespace 表空间名;

反向键索引

create index 索引名 on 表名（列名） reverse tablespace 表空间名;

函数索引

create index 索引名 on 表名（函数名(列名)） tablespace 表空间名;

删除索引

drop index 索引名

重建索引

alter index 索引名 rebuild

索引的创建格式： 

    CREATE UNIUQE | BITMAP INDEX <schema><index_name> 

    ON <schema><table_name> 

    (<column_name> | <expression> ASC | DESC, 

     <column_name> | <expression> ASC | DESC,) 

    TABLESPACE <tablespace_name> 

    STORAGE <storage_settings> 

    LOGGING | NOLOGGING 

    COMPUTE STATISTICS 

    NOCOMPRESS | COMPRESS<nn> 

    NOSORT | REVERSE 

    PARTITION | GLOBAL PARTITION<partition_setting>

    UNIQUE | BITMAP：指定UNIQUE为唯一值索引，BITMAP为位图索引，省略为B-Tree索引。 

    <column_name> | <expression> ASC | DESC：可以对多列进行联合索引，当为expression时即“基于函数的索引” 

    TABLESPACE：指定存放索引的表空间(索引和原表不在一个表空间时效率更高) 

    STORAGE：可进一步设置表空间的存储参数 

    LOGGING | NOLOGGING：是否对索引产生重做日志(对大表尽量使用NOLOGGING来减少占用空间并提高效率) 

    COMPUTE STATISTICS：创建新索引时收集统计信息 

    NOCOMPRESS | COMPRESS<nn>：是否使用“键压缩”(使用键压缩可以删除一个键列中出现的重复值) 

    NOSORT | REVERSE：NOSORT表示与表中相同的顺序创建索引，REVERSE表示相反顺序存储索引值 

    PARTITION | NOPARTITION：可以在分区表和未分区表上对创建的索引进行分区

    使用USER_IND_COLUMNS查询某个TABLE中的相应字段索引建立情况

    使用DBA_INDEXES/USER_INDEXES查询所有索引的具体设置情况。

    在Oracle中的索引可以分为：B树索引、位图索引、反向键索引、基于函数的索引、簇索引、全局索引、局部索引等，下面逐一讲解：

一、B树索引：

    最常用的索引，各叶子节点中包括的数据有索引列的值和数据表中对应行的ROWID，简单的说，在B树索引中，是通过在索引中保存排过续的索引列值与相对应记录的ROWID来实现快速查询的目的。其逻辑结构如图：

    

    可以保证无论用户要搜索哪个分支的叶子结点，都需要经过相同的索引层次，即都需要相同的I/O次数。

    B树索引的创建示例：

    create index ind_t on t1(id) ;

    注1：索引的针对字段创建的，相同字段不能创建一个以上的索引；

    注2：默认的索引是不唯一的，但是也可以加上unique，表示该索引的字段上没有重复值(定义unique约束时会自动创建)；

    注3：创建主键时，默认在主键上创建了B树索引，因此不能再在主键上创建索引。

二、位图索引：

    有些字段中使用B树索引的效率仍然不高，例如性别的字段中，只有“男、女”两个值，则即便使用了B树索引，在进行检索时也将返回接近一半的记录。

    所以当字段的基数很低时，需要使用位图索引。(“低”的标准是取值数量 < 行数1%)

    

    位图索引的逻辑结构如上图所示：索引中不再记录rowid和键值，而是将每个值作为一列，用0和1表示该行是否等于该键值(0表示否;1表示是)。其中位图索引的行顺序与原表的行顺序一致，可以在查询数据的过程中对应计算出行的原始物理位置。

    位图索引的创建示例：

    create bitmap index ind_t on t1(type);

    注：位图索引不可能是唯一索引，也不能进行键值压缩。

三、反向键索引：

    考虑这个情况：某一字段的值是1-1000顺序排列，建立B树索引后依旧递增，到后来该B数索引不断在后面增加分支，会形成如下如的不对称树：

    

    反向键索引是一种特殊的B树索引，在存储构造中与B树索引完全相同，但是针对数值时，反向键索引会先反向每个键值的字节，然后对反向后的新数据进行索引。例如输入2008则转换为8002，这样当数值一次增加时，其反向键在大小中的分布仍然是比较平均的。

    反向键索引的创建示例：

    create index ind_t on t1(id) reverse;

    注：键的反转由系统自行完成。对于用户是透明的。

四、基于函数的索引：

    有的时候，需要进行如下查询：select from t1 where to_char(date,'yyyy')>'2007';

    但是即便在date字段上建立了索引，还是不得不进行全表扫描。在这种情况下，可以使用基于函数的索引。其创建语法如下：

    create index ind_t on t1(to_char(date,'yyyy'));

    注：简单来说，基于函数的索引，就是将查询要用到的表达式作为索引项。

五、全局索引和局部索引：

    这个索引貌似很复杂，其实很简单。总得来说一句话，就是无论怎么分区，都是为了方便管理。

    具体索引和表的关系有三种：

    1、局部分区索引：分区索引和分区表1对1

    2、全局分区索引：分区索引和分区表N对N

    3、全局非分区索引：非分区索引和分区表1对N

    创建示例：

    首先创建一个分区表

    create table student

    (

     stuno number(5),

     sname vrvhar2(10),

     deptno number(5)

    )

    partition by hash (deptno)

    (

     partition part_01 tablespace A1,

     partition part_02 tablespace A2

    );

    创建局部分区索引(1v1)：

    create index ind_t on student(stuno)

    local(

     partition part_01 tablespace A2,

     partition part_02 tablespace A1

    ); --local后面可以不加

    创建全局分区索引(NvN)：

    create index ind_t on student(stuno)

    global partition by range(stuno)

    (

     partition p1 values less than(1000) tablespace A1,

     partition p2 values less than(maxvalue) tablespace A2

    ); --只可以进行range分区

    创建全局非分区索引(1vN)

    create index ind_t on student(stuno) GLOBAL;

建索引的话图形工具建议用 mysql workbench。 命令行的话:

ALTER TABLE `db_name``tb_name` 

ADD INDEX `index_name` (`column_name` ASC);

具体在哪个 column 上建立索引，要具体分析，相应的 sql 语句可能要改，如果你用的是存储过程的话，那 PHP 代码应该改动不大，如果 sql 编码进 PHP 代码，那 PHP 代码当然要随 sql 的改动而动。利弊的话，有用就是好的，没用也是好的，出了问题就是坏的

就是以一个函数为索引，比如一个字段是segment1,有时候我们会建一个基於这个字段的索引，当然也有时候为了需要，建一个基於函数的索引，比如substr(segment1,2,3)

google

索引是提高数据查询最有效的方法，也是最难全面掌握的技术，因为正确的索引可能使效率提高10000倍，而无效的索引可能是浪费了数据库空间，甚至大大降低查询性能。

索引的管理成本

1、 存储索引的磁盘空间

2、 执行数据修改 *** 作（INSERT、UPDATE、DELETE）产生的索引维护

3、 在数据处理时回需额外的回退空间。

实际数据修改测试：

一个表有字段A、B、C，同时进行插入10000行记录测试

在没有建索引时平均完成时间是29秒

在对A字段建索引后平均完成时间是67秒

在对A字段和B字段建索引后平均完成时间是103秒

在对A字段、B字段和C字段都建索引后平均完成时间是117秒

从以上测试结果可以明显看出索引对数据修改产生的影响

索引按存储方法分类

B树索引

B树索引是最常用的索引，其存储结构类似书的索引结构，有分支和叶两种类型的存储数据块，分支块相当于书的大目录，叶块相当于索引到的具体的书页。一般索引及唯一约束索引都使用B树索引。

位图索引

位图索引储存主要用来节省空间，减少ORACLE对数据块的访问，它采用位图偏移方式来与表的行ID号对应，采用位图索引一般是重复值太多的表字段。位图索引在实际密集型OLTP（数据事务处理）中用得比较少，因为OLTP会对表进行大量的删除、修改、新建 *** 作，ORACLE每次进行 *** 作都会对要 *** 作的数据块加锁，所以多人 *** 作很容易产生数据块锁等待甚至死锁现象。在OLAP（数据分析处理）中应用位图有优势，因为OLAP中大部分是对数据库的查询 *** 作，而且一般采用数据仓库技术，所以大量数据采用位图索引节省空间比较明显。

索引按功能分类

唯一索引

唯一索引有两个作用，一个是数据约束，一个是数据索引，其中数据约束主要用来保证数据的完整性，唯一索引产生的索引记录中每一条记录都对应一个唯一的ROWID。

主关键字索引

主关键字索引产生的索引同唯一索引，只不过它是在数据库建立主关键字时系统自动建立的。

一般索引

一般索引不产生数据约束作用，其功能主要是对字段建立索引表，以提高数据查询速度。

索引按索引对象分类

单列索引（表单个字段的索引）

多列索引（表多个字段的索引）

函数索引（对字段进行函数运算的索引）

建立函数索引的方法：

create index 收费日期索引 on GC_DFSS(trunc(sk_rq))

create index 完全客户编号索引 on yhzl(qc_bh||kh_bh)

在对函数进行了索引后，如果当前会话要引用应设置当前会话的query_rewrite_enabled为TRUE。

alter session set query_rewrite_enabled=true

注：如果对用户函数进行索引的话，那用户函数应加上 deterministic参数，意思是函数在输入值固定的情况下返回值也固定。例：

create or replace function trunc_add（input_date date）return date deterministic

as

begin

return trunc(input_date+1);

end trunc_add;

应用索引的扫描分类

INDEX UNIQUE SCAN（按索引唯一值扫描）

select from zl_yhjbqk where hbs_bh='5420016000'

INDEX RANGE SCAN（按索引值范围扫描）

select from zl_yhjbqk where hbs_bh>'5420016000'

select from zl_yhjbqk where qc_bh>'7001'

INDEX FAST FULL SCAN（按索引值快速全部扫描）

select hbs_bh from zl_yhjbqk order by hbs_bh

select count() from zl_yhjbqk

select qc_bh from zl_yhjbqk group by qc_bh

什么情况下应该建立索引

表的主关键字

自动建立唯一索引

如zl_yhjbqk（用户基本情况）中的hbs_bh（户标识编号）

表的字段唯一约束

ORACLE利用索引来保证数据的完整性

如lc_hj（流程环节）中的lc_bh+hj_sx（流程编号+环节顺序）

直接条件查询的字段

在SQL中用于条件约束的字段

如zl_yhjbqk（用户基本情况）中的qc_bh（区册编号）

select from zl_yhjbqk where qc_bh=’7001’

查询中与其它表关联的字段

字段常常建立了外键关系

如zl_ydcf（用电成份）中的jldb_bh（计量点表编号）

select from zl_ydcf a,zl_yhdb b where ajldb_bh=bjldb_bh and bjldb_bh=’540100214511’

查询中排序的字段

排序的字段如果通过索引去访问那将大大提高排序速度

select from zl_yhjbqk order by qc_bh（建立qc_bh索引）

select from zl_yhjbqk where qc_bh='7001' order by cb_sx（建立qc_bh+cb_sx索引，注：只是一个索引，其中包括qc_bh和cb_sx字段）

查询中统计或分组统计的字段

select max(hbs_bh) from zl_yhjbqk

select qc_bh,count() from zl_yhjbqk group by qc_bh

什么情况下应不建或少建索引

表记录太少

如果一个表只有5条记录，采用索引去访问记录的话，那首先需访问索引表，再通过索引表访问数据表，一般索引表与数据表不在同一个数据块，这种情况下ORACLE至少要往返读取数据块两次。而不用索引的情况下ORACLE会将所有的数据一次读出，处理速度显然会比用索引快。

如表zl_sybm（使用部门）一般只有几条记录，除了主关键字外对任何一个字段建索引都不会产生性能优化，实际上如果对这个表进行了统计分析后ORACLE也不会用你建的索引，而是自动执行全表访问。如：

select from zl_sybm where sydw_bh='5401'（对sydw_bh建立索引不会产生性能优化）

经常插入、删除、修改的表

对一些经常处理的业务表应在查询允许的情况下尽量减少索引，如zl_yhbm，gc_dfss，gc_dfys，gc_fpdy等业务表。

数据重复且分布平均的表字段

假如一个表有10万行记录，有一个字段A只有T和F两种值，且每个值的分布概率大约为50%，那么对这种表A字段建索引一般不会提高数据库的查询速度。

经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段

如gc_dfss（电费实收）表经常按收费序号、户标识编号、抄表日期、电费发生年月、 *** 作标志来具体查询某一笔收款的情况，如果将所有的字段都建在一个索引里那将会增加数据的修改、插入、删除时间，从实际上分析一笔收款如果按收费序号索引就已经将记录减少到只有几条，如果再按后面的几个字段索引查询将对性能不产生太大的影响。

如何只通过索引返回结果

一个索引一般包括单个或多个字段，如果能不访问表直接应用索引就返回结果那将大大提高数据库查询的性能。对比以下三个SQL，其中对表zl_yhjbqk的hbs_bh和qc_bh字段建立了索引：

1 select hbs_bh,qc_bh,xh_bz from zl_yhjbqk where qc_bh=’7001’

执行路径:

SELECT STATEMENT, GOAL = CHOOSE 11 265 5565

TABLE ACCESS BY INDEX ROWID DLYX ZL_YHJBQK 11 265 5565

INDEX RANGE SCAN DLYX 区册索引 1 265

平均执行时间（0078秒）

2 select hbs_bh,qc_bh from zl_yhjbqk where qc_bh=’7001’

执行路径:

SELECT STATEMENT, GOAL = CHOOSE 11 265 3710

TABLE ACCESS BY INDEX ROWID DLYX ZL_YHJBQK 11 265 3710

INDEX RANGE SCAN DLYX 区册索引 1 265

平均执行时间（0078秒）

3 select qc_bh from zl_yhjbqk where qc_bh=’7001’

执行路径:

SELECT STATEMENT, GOAL = CHOOSE 1 265 1060

INDEX RANGE SCAN DLYX 区册索引 1 265 1060

平均执行时间（0062秒）

从执行结果可以看出第三条SQL的效率最高。执行路径可以看出第1、2条SQL都多执行了TABLE ACCESS BY INDEX ROWID（通过ROWID访问表） 这个步骤，因为返回的结果列中包括当前使用索引(qc_bh)中未索引的列（hbs_bh,xh_bz），而第3条SQL直接通过QC_BH返回了结果，这就是通过索引直接返回结果的方法。

如何重建索引

alter index 表电量结果表主键 rebuild

如何快速新建大数据量表的索引

如果一个表的记录达到100万以上的话，要对其中一个字段建索引可能要花很长的时间，甚至导致服务器数据库死机，因为在建索引的时候ORACLE要将索引字段所有的内容取出并进行全面排序，数据量大的话可能导致服务器排序内存不足而引用磁盘交换空间进行，这将严重影响服务器数据库的工作。解决方法是增大数据库启动初始化中的排序内存参数，如果要进行大量的索引修改可以设置10M以上的排序内存（ORACLE缺省大小为64K），在索引建立完成后应将参数修改回来，因为在实际OLTP数据库应用中一般不会用到这么大的排序内存。