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使用Oracle全文索引搜索文本不使用Oracle text功能,也有很多方法可以在Oracle数据库中搜索文本.可以使用标准的INSTR 函数和LIKE操作符实现。
SELECT *FROM mytext WHERE INSTR (thetext, 'Oracle') > 0;SELECT * FROM mytext WHERE thetext LIKE '%Oracle%';有很多时候，使用instr和like是很理想的, 特别是搜索仅跨越很小的表的时候.然而通过这些文本定位的方法将导致全表扫描,对资源来说消耗比较昂贵,而且实现的搜索功能也非常有限，因此对海量的文本数据进行搜索时，建议使用oralce提供的全文检索功能建立全文检索的步骤步骤一检查和设置数据库角色首先检查数据库中是否有CTXSYS用户和CTXAPP脚色。
如果没有这个用户和角色，意味着你的数据库创建时未安装intermedia功能。
你必须修改数据库以安装这项功能。
默认安装情况下，ctxsys用户是被锁定的，因此要先启用ctxsys 的用户。
步骤二赋权在ctxsys用户下把ctx_ddl的执行权限赋于要使用全文索引的用户，例：grant execute on ctx_ddl to pomoho;步骤三设置词法分析器(lexer)Oracle实现全文检索，其机制其实很简单。
即通过Oracle专利的词法分析器(lexer),将文章中所有的表意单元(Oracle 称为term)找出来，记录在一组以dr$开头的表中，同时记下该term 出现的位置、次数、hash 值等信息。
检索时，Oracle 从这组表中查找相应的term，并计算其出现频率，根据某个算法来计算每个文档的得分(score),即所谓的‘匹配率’。
而lexer则是该机制的核心，它决定了全文检索的效率。
Oracle 针对不同的语言提供了不同的lexer, 而我们通常能用到其中的三个：n basic_lexer: 针对英语。
oracle主键索引和普通索引在关系型数据库中，索引是提高查询效率的重要手段之一。
在Oracle数据库中，主键索引和普通索引是常见的两种索引类型。
本文将介绍它们的定义、特点以及适用场景，以帮助读者理解和正确使用这两种索引。
一、主键索引主键索引是一种用于唯一标识表中记录的索引类型。
在创建表时，可以通过定义主键来自动创建主键索引。
主键索引中的键值必须是唯一的，并且不能为空值。
1. 定义主键索引在创建表时，可以通过在列定义后使用PRIMARY KEY关键字来定义主键。
例如，创建一个名为"customer"的表，并为"customer_id"列定义主键索引，可以使用以下语句：CREATE TABLE customer (customer_id NUMBER PRIMARY KEY,first_name VARCHAR2(50),last_name VARCHAR2(50));2. 特点与优势- 主键索引的键值唯一且不能为空值，确保了表中记录的完整性。
- 主键索引物理上以B树的形式存储，查询速度较快。
- 主键索引可以被外键引用，用于维护表与表之间的引用完整性。
- 主键索引可以用于加速表的连接操作，提升查询性能。
3. 适用场景主键索引适合用于标识唯一记录的列，例如身份证号、学号等。
在高并发的系统中，主键索引的使用可以避免数据冲突和错误插入。
二、普通索引普通索引（也称为辅助索引）是一种非唯一索引类型，可以用于提高查询效率。
与主键索引不同，普通索引的键值可以重复且可以为空值。
1. 定义普通索引在创建表时，可以通过使用CREATE INDEX语句来定义普通索引。
例如，为"product_name"列创建一个普通索引，可以使用以下语句：CREATE INDEX idx_product_name ON products(product_name);2. 特点与优势- 普通索引可以加速查询速度，减少数据扫描的次数。
Oracle 分区索引和全局索引对于分区表而言，每个表分区对应一个分区段。
当在分区表上建立索引时，即可以建立全局索引，也可以建立分区索引。
对于合局索引，其索引数据会存放在一个索引段中；而对于分区索引，则索引数据都会被存放到几个索引分区段中。
对索引进行分区的目的与对表进行分区是一样的，都是为了更加易于管理和维护巨型对象。
在Oracle中，一共可以为分区表建立三种类型的索引，下面分别介绍它们的特点和适用情况。
1．本地分区索引本地分区索引是为分区表中的各个分区单独地建立分区，各个索引分区之间是相互独立的。
本地分区索引相对比较简单，也比较容易管理。
图10-4显示了本地分区索引和分区表之间的对应关系：分区索引分区表图10-4 本地分区索引与分区表在为分区表创建本地索引后，Oracle会自动对表的分区和索引的分区进行同步处理。
如果为分区表添加新的分区后，Oracle会自动为新分区建立新的索引。
与此相反，如果表的分区依然存在，则用户将不能删除它所对应用的索引分区。
在删除表的分区时，系统会自动删除所对应的索引分区。
例如，下面的语句为范围分区表SALES_RANGE创建本地分区索引：SQL> create index sales_local_idx2 on sales_range(customer_id) local;索引已创建。
2．全局分区索引全局分区索引是对整个分区表建立的索引，然后再由Oracle对索引进行分区。
全局分区索引的各个分区之间不是相互独立的，索引分区与分区表之间也不是简单的一对一关系。
图10-5显示了全局分区索引与分区表的对应关系。
分区索引分区表图10-5 全局分区索引与分区表例如，下面的语句为分区表SALES_LIST创建全局分区索引：SQL> create index sales_global_part_idx2 on sales_list(customer_id)3 global partition by range(customer_id)4 (5 partition part1 values less than(300) tablespace space01,6 partition part2 values less than(maxvalue) tablespace space027 );索引已创建。
Oracle 索引的使用规则与性能调优索引分类逻辑上：Unique 唯一索引物理上：B-tree：Normal 正常型B树Bitmap 位图索引索引结构：B-tree：适合与大量的增、删、改（OLTP）；不能用包含OR操作符的查询；适合高基数的列（唯一值多）典型的树状结构；每个结点都是数据块；大多都是物理上一层、两层或三层不定，逻辑上三层；叶子块数据是排序的，从左向右递增；在分支块和根块中放的是索引的范围；Bitmap:适合与决策支持系统；做UPDATE代价非常高；非常适合OR操作符的查询；基数比较少的时候才能建位图索引；树型结构：索引头开始ROWID，结束ROWID（先列出索引的最大范围）BITMAP每一个BIT对应着一个ROWID，它的值是1还是0，如果是1，表示着BIT对应的ROWID 有值；B*tree索引的话通常在访问小数据量的情况下比较适用，比如你访问不超过表中数据的5%，当然这只是个相对的比率，适用于一般的情况。
bitmap的话在数据仓库中使用较多，用于低基数列，比如性别之类重复值很多的字段，基数越小越好。
索引就好象一本字典的目录。
凭借字典的目录，我们可以非常迅速的找到我们所需要的条目。
数据库也是如此。
凭借Oracle数据库的索引，相关语句可以迅速的定位记录的位置，而不必去定位整个表。
虽然说，在表中是否创建索引，不会影响到Oracle数据库的使用，也不会影响数据库语句的使用。
这就好像即使字典没有目录的话，用户仍然可以使用它一样。
可是，若字典没有目录，那么可想而知，用户要查某个条目的话，其不得不翻遍整本字典。
数据库也是如此。
若没有建立相关索引的话，则数据库在查询记录的时候，不得不去查询整个表。
当表中的记录比较多的时候，其查询效率就会很低。
所以，合适的索引，是提高数据库运行效率的一个很好的工具。
不过，并不是说表上的索引越多越好。
过之而不及。
故在数据库设计过程中，还是需要为表选择一些合适的索引。
oracle 查询索引语句一、查询索引定义1. 查询Oracle数据库中所有的索引```SELECT index_name, table_name FROM all_indexes;```2. 查询指定表中的所有索引```SELECT index_name FROM all_indexes WHERE table_name = '表名';```3. 查询指定索引的定义```SELECT index_name, table_name, column_name FROM all_ind_columns WHERE index_name = '索引名';```4. 查询索引的类型```SELECT index_name, table_name, index_type FROM all_indexes;```5. 查询索引的存储方式```SELECT index_name, table_name, index_type, index_subpartition_name, index_partition_name FROM all_indexes;```二、查询索引状态与统计信息1. 查询索引的状态（有效/无效）```SELECT index_name, status FROM all_indexes;```2. 查询索引的使用情况（最后一次访问时间、读取次数等）```SELECT index_name, last_analyzed, num_rows, leaf_blocks, distinct_keys, clustering_factor FROM all_indexes;```3. 查询索引的大小```SELECT index_name, table_name, index_type, ROUND(bytes/1024/1024, 2) AS size_mb FROM dba_segments WHERE segment_type = 'INDEX';```4. 查询索引的碎片化情况```SELECT index_name, table_name, index_type, blevel, leaf_blocks, distinct_keys, clustering_factor FROM all_indexes; ```5. 查询索引的使用情况（是否被频繁访问）```SELECT index_name, table_name, user_reads, user_updates FROM all_indexes;```三、查询索引的相关约束1. 查询索引所属的表的主键约束```SELECT index_name, table_name FROM all_indexes WHERE index_type = 'NORMAL' AND uniqueness = 'UNIQUE';```2. 查询索引所属的表的外键约束```SELECT index_name, table_name FROM all_indexes WHERE index_type = 'NORMAL' AND uniqueness = 'NONUNIQUE';```3. 查询索引所属的表的唯一约束```SELECT index_name, table_name FROM all_indexes WHERE index_type = 'NORMAL' AND uniqueness = 'NONUNIQUE';```4. 查询索引所属的表的检查约束```SELECT index_name, table_name FROM all_indexes WHERE index_type = 'NORMAL' AND uniqueness = 'NONUNIQUE';```5. 查询索引所属的表的默认值约束```SELECT index_name, table_name FROM all_indexes WHERE index_type = 'NORMAL' AND uniqueness = 'NONUNIQUE';```四、查询索引的相关操作1. 查询索引的创建语句```SELECT dbms_metadata.get_ddl('INDEX', '索引名') FROM dual; ```2. 查询索引的重建语句```SELECT 'ALTER INDEX ' || index_name || ' REBUILD;' FROM all_indexes;```3. 查询索引的重命名语句```SELECT 'ALTER INDEX ' || index_name || ' RENAME TO 新索引名;' FROM all_indexes;```4. 查询索引的删除语句```SELECT 'DROP INDEX ' || index_name || ';' FROM all_indexes;```5. 查询索引的禁用语句```SELECT 'ALTER INDEX ' || index_name || ' UNUSABLE;' FROM all_indexes;```五、查询索引的相关性能优化1. 查询索引是否需要重新构建```SELECT index_name, table_name, last_analyzed FROM all_indexes WHERE last_analyzed < SYSDATE - 30;```2. 查询未使用的索引```SELECT index_name, table_name FROM all_indexes WHERE status = 'VALID' AND (user_reads = 0 OR user_updates = 0); ```3. 查询索引碎片化严重的情况```SELECT index_name, table_name, blevel, leaf_blocks, distinct_keys, clustering_factor FROM all_indexes WHERE blevel > 3;```4. 查询索引的大小是否过大```SELECT index_name, table_name, index_type, ROUND(bytes/1024/1024, 2) AS size_mb FROM dba_segments WHERE segment_type = 'INDEX' AND bytes/1024/1024 > 100;```5. 查询索引的选择性是否低```SELECT index_name, table_name, distinct_keys, num_rows, (distinct_keys/num_rows) AS selectivity FROM all_indexes WHERE selectivity < 0.1;```六、查询索引的相关性能统计1. 查询索引的读取次数与更新次数```SELECT index_name, table_name, user_reads, user_updates FROM all_indexes;```2. 查询索引的平均访问时间```SELECT index_name, table_name, blevel, leaf_blocks, distinct_keys, clustering_factor, num_rows, (leaf_blocks/clustering_factor) AS avg_access_time FROM all_indexes;```3. 查询索引的存储效率```SELECT index_name, table_name, blevel, leaf_blocks,distinct_keys, clustering_factor, (leaf_blocks/clustering_factor) AS storage_efficiency FROM all_indexes;```4. 查询索引的选择性```SELECT index_name, table_name, distinct_keys, num_rows, (distinct_keys/num_rows) AS selectivity FROM all_indexes;```5. 查询索引的碎片率```SELECT index_name, table_name, blevel, leaf_blocks, distinct_keys, clustering_factor, (leaf_blocks/clustering_factor) AS fragmentation FROM all_indexes;```以上是关于Oracle查询索引的一些常用语句，通过这些语句可以方便地查询索引的定义、状态、统计信息以及进行相关操作和性能优化。
oracle 索引语句Oracle 索引语句是一组用来创建、修改、删除索引的 SQL 语句。
索引是数据库中的一个关键组成部分，它可以提高查询的速度，并帮助加速数据的检索。
在本文中，我们将介绍 Oracle 索引语句的相关操作，并深入了解如何使用这些语句来优化数据库性能。
### 1. 创建索引创建索引是一种常见的数据库优化技术。
一个索引是基于一个或多个列的排序数据结构，用于快速查找匹配行。
要创建索引，请使用CREATE INDEX 语句，后跟索引名称、表名和列名。
例如，以下 SQL 语句创建一个名为“idx_customers” 的索引，该索引基于“customers” 表中的“last_name” 列：```CREATE INDEX idx_customers ON customers (last_name);```### 2. 修改索引有时候，您可能需要更改现有的索引，以便优化性能或更新表结构。
要更改索引，请使用 ALTER INDEX 语句，后跟索引名称、修改选项和新值。
例如，以下 SQL 语句使用 ALTER INDEX 修改名为“idx_customers”的索引，以添加一个新列“first_name”：```ALTER INDEX idx_customers ADD (first_name);```### 3. 删除索引如果您不再需要一个索引，可以使用 DROP INDEX 语句将其删除。
但是，要小心不要删除真正需要的索引，因为这会导致查询变慢。
例如，以下 SQL 语句删除名为“idx_customers”的索引：```DROP INDEX idx_customers;```### 4. 索引分类在 Oracle 中，有多种类型的索引，每种索引都有其优点和适用范围。
以下是一些常见类型的索引：- B 树索引：这是最常用的索引类型，用于快速查找匹配值，并支持多列查询。
- 哈希索引：这种索引使用哈希表数据结构，可以快速查找匹配值。
oracle索引原理详解Oracle数据库中的索引是用于提高数据检索速度的重要工具。
了解Oracle索引的原理对于数据库管理员和开发人员来说是非常重要的。
一、索引的基本概念索引是Oracle数据库中的一个对象，它可以帮助数据库系统更快地检索数据。
索引类似于书籍的目录，可以快速定位到所需的数据。
二、索引的分类1. B-Tree索引：这是Oracle中最常用的索引类型，基于平衡多路搜索树（B-Tree）实现。
B-Tree索引适用于大多数数据类型，包括字符、数字和日期等。
2. Bitmap索引：位图索引主要用于处理包含大量重复值的列。
通过位图索引，可以更高效地处理这些列的查询。
3. 函数基索引：函数基索引允许在列上应用函数，然后对该结果进行索引。
这可以用于优化包含函数操作的查询。
4. 反转键索引：反转键索引是一种特殊类型的B-Tree索引，用于优化插入操作。
通过反转键顺序，可以更高效地处理插入操作。
三、索引的创建和维护1. 创建索引：创建索引的基本语法是“CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name)”。
其中，index_name是索引的名称，table_name是要创建索引的表名，column_name是要索引的列名。
2. 维护索引：定期维护索引可以确保其性能和可靠性。
常用的维护操作包括重建索引（REBUILD INDEX）和重新组织索引（ORGANIZE INDEX）。
四、索引的优点和缺点1. 优点：使用索引可以显著提高数据检索速度，减少查询时间。
此外，索引还可以用于优化复杂查询的性能。
2. 缺点：虽然索引可以提高性能，但它们也会占用额外的磁盘空间。
此外，当表中的数据发生变化时，索引也需要更新，这可能会影响写操作的性能。
五、最佳实践1. 在经常用于搜索和排序的列上创建索引。
2. 根据查询模式和数据分布选择合适的索引类型。
3. 定期分析和维护索引，确保其性能和可靠性。
一．索引介绍1.1 索引的创建语法：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 | NOLOGGINGCOMPUTE STATISTICSNOCOMPRESS | COMPRESS<nn>NOSORT | REVERSEPARTITION | GLOBAL PARTITION<partition_setting>相关说明1） UNIQUE | BITMAP：指定UNIQUE为唯一值索引，BITMAP为位图索引，省略为B-Tree索引。
2）<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”3）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)4）STORAGE：可进一步设置表空间的存储参数5）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)6）COMPUTE STATISTICS：创建新索引时收集统计信息7）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)8）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9）PARTITION | NOPARTITION：可以在分区表和未分区表上对创建的索引进行分区1.2 索引特点：第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
oracle性能优化面试题一、概述Oracle性能优化是数据库管理中的重要环节，通过合理的调整和优化，可以提升数据库的运行效率和响应速度，提高系统的稳定性和可用性。
在面试中，常常会涉及到Oracle性能优化相关的问题，下面是一些常见的Oracle性能优化面试题。
二、索引优化1. 请说明什么是索引？索引是一种特殊的数据库对象，它能够加快数据库的查询速度。
索引由一个或多个列组成，它们的值会按照一定的顺序进行排序，并建立索引数据结构以支持快速查找。
2. 如何确定何时创建索引？创建索引需要权衡查询的速度和更新的效率。
一般来说，当查询的频率远远大于更新的频率时，可以考虑创建索引。
同时也需要考虑查询的字段是否经常被使用，以及查询的覆盖度等因素。
3. 请说明常见的索引类型？常见的索引类型包括唯一索引、非唯一索引、主键索引、聚簇索引和非聚簇索引等。
4. 如何选择合适的索引？选择合适的索引需要考虑查询的频率、更新的频率、查询的覆盖度等因素。
同时还需要考虑索引的大小以及对于查询的影响。
三、SQL优化1. 请说明常见的SQL调优手段？常见的SQL调优手段包括使用合适的索引、优化SQL语句的写法、使用合适的连接方式、减少数据库的访问次数等。
2. 如何使用执行计划进行SQL优化？执行计划是Oracle数据库为了优化查询语句而生成的查询执行计划，其中包含了查询的操作步骤、连接方式、访问路径等信息。
可以通过查看执行计划来判断查询是否需要进行优化，并通过优化查询的方式来提升性能。
3. 如何优化大表查询？优化大表查询可以通过分页查询、增加条件过滤、创建合适的索引等方式来进行。
同时也可以考虑对大表进行分区或者分表的方式来提高查询效率。
四、资源优化1. 如何优化内存资源？优化内存资源可以通过调整SGA和PGA的大小来实现。
SGA包括共享池、数据库缓存和重做日志缓冲等，可以通过调整参数来合理分配内存。
PGA是为每个会话分配的私有内存区域，可以通过调整PGA_AGGREGATE_TARGET参数来优化。
oracle的索引类型
Oracle数据库中常见的索引类型包括：1. B树索引（B-tree Index）：是Oracle 默认的索引类型，适用于等值查找和范围查找。
2. 唯一索引（Unique Index）：确保索引列的值在表中是唯一的。
3. 聚集索引（Cluster Index）：按照表的物理存储顺序进行索引，适用于频繁进行范围查找的列。
4. 位图索引（Bitmap Index）：将索引列的不同值分组为位图，并对每个位图使用压缩算法，适用于低基数列（取值范围较小）。
5. 函数索引（Function-Based Index）：基于表达式或函数的结果构建的索引，适用于计算、转换或覆盖列的查询。
6. 虚拟列索引（Virtual Column Index）：基于虚拟列（由表达式计算而来）构建的索引。
7. 全文索引（Full-Text Index）：适用于对文本数据进行全文搜索的场景。
8. 空间索引（Spatial Index）：适用于对地理位置和空间数据进行查询和分析。
9. 哈希索引（Hash Index）：根据哈希函数计算的值来构建索引，适用于等值查询的索引。
10. 反向索引（Reverse Key Index）：逆序存储索引键的位模式，适合于高度并发且插入操作有序的情况。
需要根据具体业务和查询需求选择合适的索引类型，以提高查询性能。
1.不同类型索引和适用范围Oracle提供了大量索引选项。
知道在给定条件下使用哪个选项对于一个应用程序的性能来说非常重要。
一个错误的选择可能会引发死锁，并导致数据库性能急剧下降或进程终止。
而如果做出正确的选择，则可以合理使用资源，使那些已经运行了几个小时甚至几天的进程在几分钟得以完成，这样会使您立刻成为一位英雄。
下面就将简单的讨论每个索引选项。
1.1.B树索引(默认类型)树索引在Oracle中是一个通用索引。
在创建索引时它就是默认的索引类型。
B树索引可以是一个列的(简单)索引，也可以是组合/复合(多个列)的索引。
B树索引最多可以包括32列。
在下图的例子中，B树索引位于雇员表的last_name列上。
这个索引的二元高度为3；接下来，Oracle会穿过两个树枝块(branch block)，到达包含有ROWID的树叶块。
在每个树枝块中，树枝行包含链中下一个块的ID号。
树叶块包含了索引值、ROWID，以及指向前一个和后一个树叶块的指针。
Oracle可以从两个方向遍历这个二叉树。
B树索引保存了在索引列上有值的每个数据行的ROWID值。
Oracle不会对索引列上包含NULL值的行进行索引。
如果索引是多个列的组合索引，而其中列上包含NULL值，这一行就会处于包含NULL值的索引列中，且将被处理为空(视为NULL)。
技巧：索引列的值都存储在索引中。
因此，可以建立一个组合(复合)索引，这些索引可以直接满足查询，而不用访问表。
这就不用从表中检索数据，从而减少了I/O量。
B-tree特点：适合与大量的增、删、改（OLTP）不能用包含OR操作符的查询；适合高基数的列（唯一值多）典型的树状结构；每个结点都是数据块；大多都是物理上一层、两层或三层不定，逻辑上三层；叶子块数据是排序的，从左向右递增；在分支块和根块中放的是索引的范围；1.2．位图索引位图索引非常适合于决策支持系统(Decision Support System，DSS)和数据仓库，它们不应该用于通过事务处理应用程序访问的表。
它们可以使用较少到中等基数(不同值的数量)的列访问非常大的表。
尽管位图索引最多可达30个列，但通常它们都只用于少量的列。
例如，您的表可能包含一个称为Sex的列，它有两个可能值：男和女。
这个基数只为2，如果用户频繁地根据Sex列的值查询该表，这就是位图索引的基列。
当一个表内包含了多个位图索引时，您可以体会到位图索引的真正威力。
如果有多个可用的位图索引，Oracle 就可以合并从每个位图索引得到的结果集，快速删除不必要的数据。
Bitmapt特点：适合与决策支持系统；做UPDATE代价非常高；非常适合OR操作符的查询；基数比较少的时候才能建位图索引；技巧：对于有较低基数的列需要使用位图索引。
性别列就是这样一个例子，它有两个可能值：男或女(基数仅为2)。
位图对于低基数(少量的不同值)列来说非常快，这是因为索引的尺寸相对于B树索引来说小了很多。
因为这些索引是低基数的B树索引，所以非常小，因此您可以经常检索表中超过半数的行，并且仍使用位图索引。
当大多数条目不会向位图添加新的值时，位图索引在批处理(单用户)操作中加载表(插入操作)方面通常要比B树做得好。
当多个会话同时向表中插入行时不应该使用位图索引，在大多数事务处理应用程序中都会发生这种情况。
位图索引的使用限制：基于规则的优化器不会考虑位图索引。
当执行ALTER TABLE语句并修改包含有位图索引的列时，会使位图索引失效。
位图索引不包含任何列数据，并且不能用于任何类型的完整性检查。
位图索引不能被声明为唯一索引。
位图索引的最大长度为30。
1.3.HASH索引使用HASH索引必须要使用HASH集群。
建立一个集群或HASH集群的同时，也就定义了一个集群键。
这个键告诉Oracle如何在集群上存储表。
在存储数据时，所有与这个集群键相关的行都被存储在一个数据库块上。
如果数据都存储在同一个数据库块上，并且将HASH索引作为WHERE子句中的确切匹配，Oracle就可以通过执行一个HASH函数和I/O 来访问数据——而通过使用一个二元高度为4的B树索引来访问数据，则需要在检索数据时使用4个I/O。
如下图所示，其中的查询是一个等价查询，用于匹配HASH列和确切的值。
Oracle可以快速使用该值，基于HASH函数确定行的物理存储位置。
HASH索引可能是访问数据库中数据的最快方法，但它也有自身的缺点。
集群键上不同值的数目必须在创建HASH集群之前就要知道。
需要在创建HASH集群的时候指定这个值。
低估了集群键的不同值的数字可能会造成集群的冲突(两个集群的键值拥有相同的HASH 值)。
这种冲突是非常消耗资源的。
冲突会造成用来存储额外行的缓冲溢出，然后造成额外的I/O。
如果不同HASH值的数目已经被低估，您就必须在重建这个集群之后改变这个值。
ALTER CLUSTER命令不能改变HASH键的数目。
HASH集群还可能浪费空间。
如果无法确定需要多少空间来维护某个集群键上的所有行，就可能造成空间的浪费。
如果不能为集群的未来增长分配好附加的空间，HASH集群可能就不是最好的选择。
如果应用程序经常在集群表上进行全表扫描，HASH集群可能也不是最好的选择。
由于需要为未来的增长分配好集群的剩余空间量，全表扫描可能非常消耗资源。
在实现HASH集群之前一定要小心。
您需要全面地观察应用程序，保证在实现这个选项之前已经了解关于表和数据的大量信息。
通常，HASH对于一些包含有序值的静态数据非常有效。
技巧：HASH索引在有限制条件(需要指定一个确定的值而不是一个值范围)的情况下非常有用。
1.4.索引组织表索引组织表会把表的存储结构改成B树结构，以表的主键进行排序。
这种特殊的表和其他类型的表一样，可以在表上执行所有的DML和DDL语句。
由于表的特殊结构，ROWID并没有被关联到表的行上。
对于一些涉及精确匹配和范围搜索的语句，索引组织表提供了一种基于键的快速数据访问机制。
基于主键值的UPDATE和DELETE语句的性能也同样得以提高，这是因为行在物理上有序。
由于键列的值在表和索引中都没有重复，存储所需要的空间也随之减少。
如果不会频繁地根据主键列查询数据，则需要在索引组织表中的其他列上创建二级索引。
不会频繁根据主键查询表的应用程序不会了解到使用索引组织表的全部优点。
对于总是通过对主键的精确匹配或范围扫描进行访问的表，就需要考虑使用索引组织表。
技巧：可以在索引组织表上建立二级索引。
1.5.反转键索引当载入一些有序数据时，索引肯定会碰到与I/O相关的一些瓶颈。
在数据载入期间，某部分索引和磁盘肯定会比其他部分使用频繁得多。
为了解决这个问题，可以把索引表空间存放在能够把文件物理分割在多个磁盘上的磁盘体系结构上。
为了解决这个问题，Oracle还提供了一种反转键索引的方法。
如果数据以反转键索引存储，这些数据的值就会与原先存储的数值相反。
这样，数据1234、1235和1236就被存储成4321、5321和6321。
结果就是索引会为每次新插入的行更新不同的索引块。
技巧：如果您的磁盘容量有限，同时还要执行大量的有序载入，就可以使用反转键索引。
不可以将反转键索引与位图索引或索引组织表结合使用。
因为不能对位图索引和索引组织表进行反转键处理。
1.6.基于函数的索引可以在表中创建基于函数的索引。
如果没有基于函数的索引，任何在列上执行了函数的查询都不能使用这个列的索引。
例如，下面的查询就不能使用JOB列上的索引，除非它是基于函数的索引：select*from emp where UPPER(job)='MGR';下面的查询使用JOB列上的索引，但是它将不会返回JOB列具有Mgr或mgr值的行：select*from emp where job='MGR';可以创建这样的索引，允许索引访问支持基于函数的列或数据。
可以对列表达式UPPER(job)创建索引，而不是直接在JOB列上建立索引，如：create index EMP$UPPER_JOB on emp(UPPER(job));尽管基于函数的索引非常有用，但在建立它们之前必须先考虑下面一些问题：能限制在这个列上使用的函数吗？如果能，能限制所有在这个列上执行的所有函数吗是否有足够应付额外索引的存储空间？在每列上增加的索引数量会对针对该表执行的DML语句的性能带来何种影响？基于函数的索引非常有用，但在实现时必须小心。
在表上创建的索引越多，INSERT、UPDATE和DELETE语句的执行就会花费越多的时间。
1.7.分区索引分区索引就是简单地把一个索引分成多个片断。
通过把一个索引分成多个片断，可以访问更小的片断(也更快)，并且可以把这些片断分别存放在不同的磁盘驱动器上(避免I/O问题)。
B树和位图索引都可以被分区，而HASH索引不可以被分区。
可以有好几种分区方法：表被分区而索引未被分区；表未被分区而索引被分区；表和索引都被分区。
不管采用哪种方法，都必须使用基于成本的优化器。
分区能够提供更多可以提高性能和可维护性的可能性有两种类型的分区索引：本地分区索引和全局分区索引。
每个类型都有两个子类型，有前缀索引和无前缀索引。
表各列上的索引可以有各种类型索引的组合。
如果使用了位图索引，就必须是本地索引。
把索引分区最主要的原因是可以减少所需读取的索引的大小，另外把分区放在不同的表空间中可以提高分区的可用性和可靠性。
在使用分区后的表和索引时，Oracle还支持并行查询和并行DML。
这样就可以同时执行多个进程，从而加快处理这条语句。
1.8.位图连接索引位图连接索引是基于两个表的连接的位图索引，在数据仓库环境中使用这种索引改进连接维度表和事实表的查询的性能。
创建位图连接索引时，标准方法是连接索引中常用的维度表和事实表。
当用户在一次查询中结合查询事实表和维度表时，就不需要执行连接，因为在位图连接索引中已经有可用的连接结果。
通过压缩位图连接索引中的ROWID进一步改进性能，并且减少访问数据所需的I/O数量。
创建位图连接索引时，指定涉及的两个表。
相应的语法应该遵循如下模式：create bitmap index FACT_DIM_COL_IDX on FACT(DIM.Descr_Col)from FACT,DIM where FACT.JoinCol=DIM.JoinCol;位图连接的语法比较特别，其中包含FROM子句和WHERE子句，并且引用两个单独的表。
索引列通常是维度表中的描述列——就是说，如果维度是CUSTOMER，并且它的主键是CUSTOMER_ID，则通常索引Customer_Name这样的列。
如果事实表名为SALES，可以使用如下的命令创建索引：create bitmap index SALES_CUST_NAME_IDXon SALES(CUSTOMER.Customer_Name)from SALES,CUSTOMERwhere SALES.Customer_ID=CUSTOMER.Customer_ID;如果用户接下来使用指定Customer_Name列值的WHERE子句查询SALES和CUSTOMER 表，优化器就可以使用位图连接索引快速返回匹配连接条件和Customer_Name条件的行。
