· 通过全表扫描的方式访问数据；
专注于为中小企业提供网站设计制作、成都做网站服务,电脑端+手机端+微信端的三站合一,更高效的管理,为中小企业阿巴嘎免费做网站提供优质的服务。我们立足成都，凝聚了一批互联网行业人才，有力地推动了数千家企业的稳健成长，帮助中小企业通过网站建设实现规模扩充和转变。
· 通过ROWID访问数据；
· 通过索引的方式访问数据；
· Oracle顺序读取表中所有的行，并逐条匹配WHERE限定条件。
· 采用多块读的方式进行全表扫描，可以有效提高系统的吞吐量，降低I/O次数。
· 即使创建索引，Oracle也会根据CBO的计算结果，决定是否使用索引。
注意事项：
· 只有全表扫描时才可以使用多块读。该方式下，单个数据块仅访问一次。
· 对于数据量较大的表，不建议使用全表扫描进行访问。
· 当访问表中的数据量超过数据总量的5%—10%时，通常Oracle会采用全表扫描的方式进行访问。
· 并行查询可能会导致优化器选择全表扫描的方式。1.2ROWID访问表
· Rowid是数据存放在数据库中的物理地址，能够唯一标识表中的一条数据。
· Rowid指出了一条记录所在的数据文件、块号以及行号的位置，因此通过ROWID定位单行数据是最快的方法。
注意事项：
· Rowid作为一个伪列，其数值并不存储在数据库中，当查询时才进行计算。
· Rowid除了在同一集簇中可能不唯一外，每条记录的Rowid唯一。1.3 INDEX访问表
· 通过索引查找相应数据行的Rowid，再根据Rowid查找表中实际数据的方式称为“索引查找”或者“索引扫描”。
· 一个Rowid对应一条数据行（根据Rowid查找结果，仅需要对Rowid相应数据的数据块进行一次I/O操作），因此该方式属于“单块读”。
· 对于索引，除了存储索引的数据外，还保存有该数据对应的Rowid信息。
· 索引扫描分为两步：1）扫描索引确定相应的Rowid信息。 2）根据Rowid从表中获得对应的数据。
注意事项：
· 对于选择性高的数据行，索引的使用会提升查询的性能。但对于DML操作，尤其是批量数据的操作，可能会导致性能的降低。
· 全表扫描的效率不一定比索引扫描差，关键看数据在数据块上的具体分布。
索引是关系数据库中用于存放每一条记录的一种对象，主要目的是加快数据的读取速度和完整性检查。建立索引是一项技术性要求高的工作。一般在数据库设计阶段的与数据库结构一道考虑。应用系统的性能直接与索引的合理直接有关。
(1) 单列索引
单列索引是基于单个列所建立的索引。
(2) 复合索引
复合索引是基于两列或是多列的索引，在同一张表上可以有多个索引，但是要求列的组合必须不同。
(1) 重命名索引
(2) 合并索引
（表使用一段时间后在索引中会产生碎片，此时索引效率会降低，可以选择重建索引或者合并索引,合并索引方式更好些，无需额外存储空间，代价较低）
(3) 重建索引
方式一：删除原来的索引，重新建立索引
当不需要时可以将索引删除以释放出硬盘空间。命令如下：
例如：
注：当表结构被删除时，有其相关的所有索引也随之被删除。
方式二： Alter index 索引名称 rebuild;
· 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。
· 索引可以大大加快数据的检索速度，这是创建索引的最主要的原因。
· 可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
· 在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
· 通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。
· 索引的层次不要超过4层。
· 创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
· 除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
· 当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。
· 更新数据的时候，系统必须要有额外的时间来同时对索引进行更新，以维持数据和索引的一致性。
1) 不恰当的索引不但于事无补，反而会降低系统性能。因为大量的索引在进行插入、修改和删除操作时比没有索引花费更多的系统时间。
1) 应该建索引的列
· 在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；
· 在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；
· 在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；
· 在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；
· 在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；
· 在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。
2) 不应该建索引的列
· 在大表上建立索引才有意义，小表无意义。
· 对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。
· 对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。比如性别，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，。增加索引，并不能明显加快检索速度。
· 对于那些定义为blob数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。
· 当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。
一个表中有几百万条数据，对某个字段加了索引，但是查询时性能并没有什么提高，这主要可能是oracle的索引限制造成的。Oracle的索引有一些索引限制，在这些索引限制发生的情况下，即使已经加了索引，oracle还是会执行一次全表扫描，查询的性能不会比不加索引有所提高，反而可能由于数据库维护索引的系统开销造成性能更差。
下面的查询即使在djlx列有索引，查询语句仍然执行一次全表扫描。
把上面的语句改成如下的查询语句，这样，在采用基于规则的优化器而不是基于代价的优化器（更智能）时，将会使用索引。
特别注意：通过把不等于操作符改成OR条件，就可以使用索引，避免全表扫描。
使用IS NULL或IS NOT NULL同样会限制索引的使用。因此在建表时，把需要索引的列设成NOT NULL。如果被索引的列在某些行中存在NULL值，就不会使用这个索引（除非索引是一个位图索引）。
如果不使用基于函数的索引，那么在SQL语句的WHERE子句中对存在索引的列使用函数时，会使优化器忽略掉这些索引。 下面的查询不会使用索引（只要它不是基于函数的索引）
也是比较难于发现的性能问题之一。比如：bdcs_qlr_xz中的zjh是NVARCHAR2类型,在zjh字段上有索引。如果使用下面的语句将执行全表扫描。
因为Oracle会自动把查询语句改为
特别注意：不匹配的数据类型之间比较会让Oracle自动限制索引的使用,即便对这个查询执行Explain Plan也不能让您明白为什么做了一次“全表扫描”。
(1) 索引无效
(2) 索引有效
表创建标准语法:
CREATE TABLE [schema.]table
(column datatype [DEFAULT expr] , …);
--设计要求：建立一张用来存储学生信息的表，表中的字段包含了学生的学号、姓名、年龄、入学日期、年级、班级、email等信息，
--并且为grade指定了默认值为1，如果在插入数据时不指定grade得值，就代表是一年级的学生
--DML是不需要commit的，隐式事务
create table student
(
stu_id number(10),
name varchar2(20),
age number(2),
hiredate date,
grade varchar2(10) default 1,
classes varchar2(10),
email varchar2(50)
);
-- 注意日期格式要转换，不能是字符串，varchar2类型要用引号，否则出现类型匹配
--DML 需要收到commit
insert into student values(20211114,'zhangsan',22,to_date('2021-11-14','YYYY-MM-DD'),'2','1',' 123@qq.com ');
insert into student(stu_id,name,age,hiredate,classes,email) values(20211114,'zhangsan',22,to_date('2021-11-14','YYYY-MM-DD'),'1',' 1234@qq.com ');
select * from student;
-- 给表添加列，添加新列时不允许为not null,因为与旧值不兼容
alter table student add address varchar(100);
-- 删除列
alter table student drop column address;
--修改列
alter table student modify(email varchar2(100));
正规表设计使用power disinger
--表的重命名
rename student to stu;
-- 表删除
drop table stu;
**
在删除表的时候，经常会遇到多个表关联的情况(外键)，多个表关联的时候不能随意删除，使用如下三种方式:
2.表的约束（constraint）
约束:创建表时，指定的插入数据的一些规则
约束是在表上强制执行的数据校验规则
Oracle 支持下面五类完整性约束:
1). NOT NULL 非空约束 ---- 插入数据时列值不能空
2). UNIQUE Key 唯一键约束 ----限定列唯一标识，唯一键的列一般被用作索引
3). PRIMARY KEY 主键约束 ----唯一且非空，一张表最好有主键，唯一标识一行记录
4). FOREIGN KEY 外键约束---多个表间的关联关系，一个表中的列值，依赖另一张表某主键或者唯一键
-- 插入部门编号为50的，部门表并没有编号为50的，报错
insert into emp(empno,ename,deptno) values(9999,'hehe',50);
5). CHECK 自定义检查约束---根据用户需求去限定某些列的值，使用check约束
-- 添加主键约束/not null约束/check约束/唯一键约束
create table student
(
stu_id number(10) primary key,
name varchar2(20) not null,
age number(3) check(age0 and age126),
hiredate date,
grade varchar2(10) default 1,
classes varchar2(10),
email varchar2(50) unique,
deptno number(2),
);
-- 添加外键约束
create table stu
(
stu_id number(10) primary key,
name varchar2(20) not null,
age number(3) check(age0 and age126),
hiredate date,
grade varchar2(10) default 1,
classes varchar2(10),
email varchar2(50) unique,
deptno number(2),
FOREIGN KEY(deptno) references dept(deptno)
);
-- 创建表时没添加外键约束 也可以修改 其中fk_0001为外键名称
alter table student add constraint fk_0001 foreign key(deptno) references dept(deptno);
索引创建有两种方式:
组合索引：多个列组成的索引
--索引：加快数据剪碎
create index i_ename on emp(ename);
--当创建某个字段索引后，查询某个字段会自动使用到索引
select * from emp where ename = 'SMITH';
--删除索引 索引名称也是唯一的
drop index i_ename;
一些概念：
回表：
覆盖索引
组合索引
最左匹配
oracle对于数据库中的表信息，存储在系统表中。查询已创建好的表索引，可通过相应的sql语句到相应的表中进行快捷的查询：\x0d\x0a1. 根据表名，查询一张表的索引\x0d\x0a\x0d\x0aselect * from user_indexes where table_name=upper('表名');\x0d\x0a\x0d\x0a2. 根据索引号，查询表索引字段\x0d\x0a\x0d\x0aselect * from user_ind_columns where index_name=('索引名');\x0d\x0a\x0d\x0a3.根据索引名，查询创建索引的语句\x0d\x0a\x0d\x0aselect dbms_metadata.get_ddl('INDEX','索引名', ['用户名']) from dual ; --['用户名']可省，默认为登录用户\x0d\x0a\x0d\x0aPS：dbms_metadata.get_ddl还可以得到建表语句，如：\x0d\x0a\x0d\x0aSELECT DBMS_METADATA.GET_DDL('TABLE','表名', ['用户名']) FROM DUAL ; //取单个表的建表语句，['用户名']可不输入，默认为登录用户\x0d\x0aSELECT DBMS_METADATA.GET_DDL('TABLE',u.table_name) FROM USER_TABLES u; //取用户下所有表的建表语句\x0d\x0a\x0d\x0a当然，也可以用pl/sql developer工具来查看相关的表的各种信息。
一 ROWID的概念
存储了row在数据文件中的具 *** 置 位编码的数据 A Z a z + 和 /
row在数据块中的存储方式
SELECT ROWID last_name FROM hr employees WHERE department_id = ;
比如 OOOOOOFFFBBBBBBRRR
OOOOOO data object number 对应dba_objects data_object_id
FFF file# 对应v$datafile file#
BBBBBB block#
RRR row#
Dbms_rowid包
SELECT dbms_rowid rowid_block_number( AAAGFqAABAAAIWEAAA ) from dual;
具体到特定的物理文件
二 索引的概念
类似书的目录结构
Oracle 的 索引 对象 与表关联的可选对象 提高SQL查询语句的速度
索引直接指向包含所查询值的行的位置 减少磁盘I/O
与所索引的表是相互独立的物理结构
Oracle 自动使用并维护索引 插入 删除 更新表后 自动更新索引
语法 CREATE INDEX index ON table (column[ column] );
B tree结构(非bitmap)
[一]了解索引的工作原理
表 emp
目标 查询Frank的工资salary
建立索引 create index emp_name_idx on emp(name);
[试验]测试索引的作用
运行/rdbms/admin/utlxplan 脚本
建立测试表
create table t as select * from dba_objects;
insert into t select * from t;
create table indextable
as select rownum id owner object_name subobject_name
object_id data_object_id object_type created
from t;
set autotrace trace explain
set timing on
分析表 可以得到cost
查询 object_name= DBA_INDEXES
在object_name列上建立索引
再查询
[思考]索引的代价
插入 更新
三 唯一索引
何时创建 当某列任意两行的值都不相同
当建立Primary Key(主键)或者Unique constraint(唯一约束)时 唯一索引将被自动建立
语法 CREATE UNIQUE INDEX index ON table (column);
演示
四 组合索引
何时创建 当两个或多个列经常一起出现在where条件中时 则在这些列上同时创建组合索引
组合索引中列的顺序是任意的 也无需相邻 但是建议将最频繁访问的列放在列表的最前面
演示(组合列 单独列)
五 位图索引
何时创建
列中有非常多的重复的值时候 例如某列保存了 性别 信息
Where 条件中包含了很多OR操作符
较少的update操作 因为要相应的跟新所有的bitmap
结构 位图索引使用位图作为键值 对于表中的每一数据行位图包含了TRUE( ) FALSE( ) 或NULL值
优点 位图以一种压缩格式存放 因此占用的磁盘空间比标准索引要小得多
语法 CREATE BITMAP INDEX index ON table (column[ column] );
掩饰
create table bitmaptable as select * from indextable where owner in( SYS PUBLIC );
分析 查找 建立索引 查找
六 基于函数的索引
何时创建 在WHERE条件语句中包含函数或者表达式时
函数包括 算数表达式 PL/SQL函数 程序包函数 SQL函数 用户自定义函数
语法 CREATE INDEX index ON table (FUNCTION(column));
演示
必须要分析表 并且query_rewrite_enabled=TRUE
或者使用提示/*+ INDEX(ic_index)*/
七 反向键索引
目的 比如索引值是一个自动增长的列
多个用户对集中在少数块上的索引行进行修改 容易引起资源的争用 比如对数据块的等待 此时建立反向索引
性能问题
语法
重建为标准索引 反之不行
八 键压缩索引
比如表landscp的数据如下
site feature job
Britten Park Rose Bed Prune
Britten Park Rose Bed Mulch
Britten Park Rose Bed Spray
Britten Park Shrub Bed Mulch
Britten Park Shrub Bed Weed
Britten Park Shrub Bed Hoe
……
查询时 以上 列均在where条件中同时出现 所以建立基于以上 列的组合索引 但是发现重复值很多 所以考虑压缩特性
Create index zip_idx
on landscp(site feature job)
press ;
将索引项分成前缀(prefix)和后缀(postfix)两部分 前两项被放置到前缀部分
Prefix : Britten Park Rose Bed
Prefix : Britten Park Shrub Bed
实际所以的结构为
Prune
Mulch
Spray
Mulch
Weed
Hoe
特点 组合索引的前缀部分具有非选择性时 考虑使用压缩 减少I/O 增加性能
九 索引组织表(IOT)
将表中的数据按照索引的结构存储在索引中 提高查询速度
牺牲插入更新的性能 换取查询性能 通常用于数据仓库 提供大量的查询 极少的插入修改工作
必须指定主键 插入数据时 会根据主键列进行B树索引排序 写入磁盘
十 分区索引
簇:
A cluster is a group of tables that share the same data blocks because they share mon columns and are often used together
lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/17769
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。它能根据空格和标点来将英语单词从句子中分离，还能自动将一些出现频率过高已经失去检索意义的单词作为‘垃圾’处理，如if , is 等，具有较高的处理效率。但该lexer应用于汉语则有很多问题，由于它只认空格和标点，而汉语的一句话中通常不会有空格，因此，它会把整句话作为一个 term,事实上失去检索能力。以‘中国人民站起来了’这句话为例，basic_lexer 分析的结果只有一个term ,就是‘中国人民站起来了’。此时若检索‘中国’，将检索不到内容。
n chinese_vgram_lexer: 专门的汉语分析器，支持所有汉字字符集(ZHS16CGB231280 ZHS16GBK ZHT32EUC ZHT16BIG5 ZHT32TRIS ZHT16MSWIN950 ZHT16HKSCS UTF8 )。该分析器按字为单元来分析汉语句子。‘中国人民站起来了’这句话，会被它分析成如下几个term: ‘中’，‘中国’，‘国人’，‘人民’，‘民站’，‘站起’，起来’，‘来了’，‘了’。可以看出，这种分析方法，实现算法很简单，并且能实现‘一网打尽’，但效率则是差强人意。
n chinese_lexer: 这是一个新的汉语分析器，只支持utf8字符集。上面已经看到，chinese vgram lexer这个分析器由于不认识常用的汉语词汇，因此分析的单元非常机械，像上面的‘民站’，‘站起’在汉语中根本不会单独出现，因此这种term是没有意义的，反而影响效率。chinese_lexer的最大改进就是该分析器 能认识大部分常用汉语词汇，因此能更有效率地分析句子，像以上两个愚蠢的单元将不会再出现，极大 提高了效率。但是它只支持 utf8, 如果你的数据库是zhs16gbk字符集，则只能使用笨笨的那个Chinese vgram lexer.
如果不做任何设置，Oracle 缺省使用basic_lexer这个分析器。要指定使用哪一个lexer, 可以这样操作：
第一． 当前用户下下建立一个preference(例：在pomoho用户下执行以下语句)
exec ctx_ddl.create_preference ('my_lexer', 'chinese_vgram_lexer');
第二． 在建立全文索引索引时，指明所用的lexer:
CREATE INDEX myindex ON mytable(mycolumn) indextype is ctxsys.context
parameters('lexer my_lexer');
这样建立的全文检索索引，就会使用chinese_vgram_lexer作为分析器。
步骤四 建立索引
通过以下语法建立全文索引
CREATE INDEX [schema.]index on [schema.]table(column) INDEXTYPE IS ctxsys.context [ONLINE]
LOCAL [(PARTITION [partition] [PARAMETERS('paramstring')]
[, PARTITION [partition] [PARAMETERS('paramstring')]])]
[PARAMETERS(paramstring)] [PARALLEL n] [UNUSABLE];
例：
CREATE INDEX ctx_idx_menuname ON pubmenu(menuname)
indextype is ctxsys.context parameters('lexer my_lexer')
步骤五 使用索引
使用全文索引很简单，可以通过：
select * from pubmenu where contains(menuname,'上传图片')0
全文索引的种类
建立的Oracle Text索引被称为域索引(domain index)，包括4种索引类型：
l CONTEXT
2 CTXCAT
3 CTXRULE
4 CTXXPATH
依据你的应用程序和文本数据类型你可以任意选择一种。
对多字段建立全文索引
很多时候需要从多个文本字段中查询满足条件的记录，这时就需要建立针对多个字段的全文索引，例如需要从pmhsubjects(专题表)的 subjectname(专题名称)和briefintro(简介)上进行全文检索，则需要按以下步骤进行操作：
Ø 建议多字段索引的preference
以ctxsys登录，并执行：
EXEC ctx_ddl.create_preference(' ctx_idx_subject_pref',
'MULTI_COLUMN_DATASTORE');
Ø 建立preference对应的字段值(以ctxsys登录)
EXEC ctx_ddl.set_attribute(' ctx_idx_subject_pref ','columns','subjectname,briefintro');
Ø 建立全文索引
CREATE INDEX ctx_idx_subject ON pmhsubjects(subjectname)
INDEXTYPE ISctxsys.CONTEXT PARAMETERS('DATASTORE ctxsys.ctx_idx_subject_pref lexer my_lexer')
Ø 使用索引
select * from pmhsubjects where contains(subjectname,'李宇春')0
全文索引的维护
对于CTXSYS.CONTEXT索引，当应用程序对基表进行DML操作后，对基表的索引维护是必须的。索引维护包括索引同步和索引优化。
在索引建好后，我们可以在该用户下查到Oracle自动产生了以下几个表：(假设索引名为myindex)：
DR$myindex$I、DR$myindex$K、DR$myindex$R、DR$myindex$N其中以I表最重要，可以查询一下该表，看看有什么内容：
SELECT token_text, token_count FROM dr$i_rsk1$I WHERE ROWNUM = 20;
这里就不列出查询接过了。可以看到，该表中保存的其实就是Oracle 分析你的文档后，生成的term记录在这里，包括term出现的位置、次数、hash值等。当文档的内容改变后，可以想见这个I表的内容也应该相应改变，才能保证Oracle在做全文检索时正确检索到内容(因为所谓全文检索，其实核心就是查询这个表)。这就用到sync(同步) 和 optimize(优化)了。
同步(sync): 将新的term 保存到I表；
优化(optimize): 清除I表的垃圾，主要是将已经被删除的term从I表删除。
当基表中的被索引文档发生insert、update、delete操作的时候，基表的改变并不能马上影响到索引上直到同步索引。可以查询视图 CTX_USER_PENDING查看相应的改动。例如：
SELECT pnd_index_name, pnd_rowid,
TO_CHAR (pnd_timestamp, 'dd-mon-yyyy hh24:mi:ss') timestamp
FROM ctx_user_pending;
该语句的输出类似如下：
PND_INDEX_NAME PND_ROWID TIMESTAMP
------------------------------ ------------------ --------------------
MYINDEX AAADXnAABAAAS3SAAC 06-oct-1999 15:56:50
同步和优化方法: 可以使用Oracle提供的ctx_ddl包同步和优化索引
一. 对于CTXCAT类型的索引来说， 当对基表进行DML操作的时候，Oracle自动维护索引。对文档的改变马上反映到索引中。CTXCAT是事务形的索引。
索引的同步
在对基表插入，修改，删除之后同步索引。推荐使用sync同步索引。语法：
ctx_ddl.sync_index(
idx_name IN VARCHAR2 DEFAULT NULL
memory IN VARCHAR2 DEFAULT NULL,
part_name IN VARCHAR2 DEFAULT NULL
parallel_degree IN NUMBER DEFAULT 1);
idx_name 索引名称
memory 指定同步索引需要的内存。默认是系统参数DEFAULT_INDEX_MEMORY 。
指定一个大的内存时候可以加快索引效率和查询速度，且索引有较少的碎片
part_name 同步哪个分区索引。
parallel_degree 并行同步索引。设置并行度。
例如：
同步索引myindex:Exec ctx_ddl.sync_index ('myindex');
实施建议：建议通过oracle的job对索引进行同步
索引的优化
经常的索引同步将会导致你的CONTEXT索引产生碎片。索引碎片严重的影响了查询的反应速度。你可以定期优化索引来减少碎片，减少索引大小，提高查询效率。
当文本从表中删除的时候，Oracle Text标记删除的文档，但是并不马上修改索引。因此，就的文档信息占据了不必要的空间，导致了查询额外的开销。你必须以FULL模式优化索引，从索引中删除无效的旧的信息。这个过程叫做垃圾处理。当你经常的对表文本数据进行更新，删除操作的时候，垃圾处理是很必要的。
exec ctx_ddl.optimize_index ('myidx', 'full');
实施建议：每天在系统空闲的时候对全文索引进行相应的优化，以提高检索的效率
P.S.定时优化索引
3.定时优化同步域索引
创建定时任务，定期优化和同步域索引
SQL create or replace procedure hsp_sync_index as
2 begin
3 ctx_ddl.sync_index('id_cont_msg');
4 end;
5 /
Procedure created.
Elapsed: 00:00:00.08
SQL VARIABLE jobno number;
SQL BEGIN
2 DBMS_JOB.SUBMIT(:jobno,'hsp_sync_index();',
3 SYSDATE, 'SYSDATE + (1/24/4)');
4 commit;
5 END;
6 /
PL/SQL procedure successfully completed.
Elapsed: 00:00:00.27
SQL create or replace procedure hsp_optimize_index as
2 begin
3 ctx_ddl.optimize_index('id_cont_msg','FULL');
4 end;
5 /
SQL VARIABLE jobno number;
SQL BEGIN
2 DBMS_JOB.SUBMIT(:jobno,'hsp_optimize_index();',
3 SYSDATE, 'SYSDATE + 1');
4 commit;
5 END;
6 /
Procedure created.
Elapsed: 00:00:00.03
PL/SQL procedure successfully completed.
Elapsed: 00:00:00.02
SQL
Oracle的索引主要包含两类 BTree和位图索引 默认情况下大多使用Btree索引 该索引就是通常所见 唯一索引 聚簇索引等等 Btree用在OLTP 加快查询速度 位图索引是Oracle的比较引人注目的地方 其主要用在OLAP（联机数据分析）方面 也就是数据仓库方面用到 目的是在加快查询速度是 节省存储空间 通常情况下 索引都要耗费比较大的存储空间 位图采用了压缩技术实现磁盘空间缩减 Btree用在高基数（即列的数据相异度大） 位图用在低基数列 位图索引的基本原理是在索引中使用位图而不是列值 通常在事实表和维表的键之间有很低的集的势（cardinality） 使用位图索引 存储更为有效 与B*Tree索引比较起来 只需要更少的存储空间 这样每次读取可以读到更多的记录 而且与B*Tree索引相比 位图索引将比较 连接和聚集都变成了位算术运算 大大减少了运行时间 从而得到性能上的极大的提升 在Oracle中如何合理的使用位图索引？以下的几个事项应该考虑 * 如果要使用位图索引 初始化参数STAR_TRANSFORMATION_ENABLED应该设置为TRUE * 优化模式应该是CBO 对于数据仓库的环境中 总是应该考虑使用CBO（COST BASEDOPTIMIZER） * 位图索引应该建立在每一个事实表的外键列上 (这只是一个一般的规则 )此外 对于数据表中的cardinality如何客观的确定也是一个问题 一万条数据中只包含 个值的集和算是低的了 那么一亿条记录中包含 万条记录算不算低的呢？对于这样的情况 建议几行一下数据的模拟测试 一般来说 在数据仓库环境中 位图索引的性能要好于B*Tree索引 还要注意位图索引不是为OLTP数据库设计的 不应该在OLTP数据库中大量的使用它 尤其是对那些有更新操作的表 Oracle的索引主要包含两类 BTree和位图索引 默认情况下大多使用Btree索引 该索引就是通常所见 唯一索引 聚簇索引等等 Btree用在OLTP 加快查询速度 位图索引是Oracle的比较引人注目的地方 其主要用在OLAP（联机数据分析）方面 也就是数据仓库方面用到 目的是在加快查询速度是 节省存储空间 通常情况下 索引都要耗费比较大的存储空间 位图采用了压缩技术实现磁盘空间缩减 Btree用在高基数（即列的数据相异度大） 位图用在低基数列 位图索引的基本原理是在索引中使用位图而不是列值 通常在事实表和维表的键之间有很低的集的势（cardinality） 使用位图索引 存储更为有效 与B*Tree索引比较起来 只需要更少的存储空间 这样每次读取可以读到更多的记录 而且与B*Tree索引相比 位图索引将比较 连接和聚集都变成了位算术运算 大大减少了运行时间 从而得到性能上的极大的提升 在Oracle中如何合理的使用位图索引？以下的几个事项应该考虑 * 如果要使用位图索引 初始化参数STAR_TRANSFORMATION_ENABLED应该设置为TRUE * 优化模式应该是CBO 对于数据仓库的环境中 总是应该考虑使用CBO（COST BASEDOPTIMIZER） * 位图索引应该建立在每一个事实表的外键列上 (这只是一个一般的规则 )此外 对于数据表中的cardinality如何客观的确定也是一个问题 一万条数据中只包含 个值的集和算是低的了 那么一亿条记录中包含 万条记录算不算低的呢？对于这样的情况 建议几行一下数据的模拟测试 一般来说 在数据仓库环境中 位图索引的性能要好于B*Tree索引 还要注意位图索引不是为OLTP数据库设计的 不应该在OLTP数据库中大量的使用它 尤其是对那些有更新操作的表 Oracle的索引主要包含两类 BTree和位图索引 默认情况下大多使用Btree索引 该索引就是通常所见 唯一索引 聚簇索引等等 Btree用在OLTP 加快查询速度 位图索引是Oracle的比较引人注目的地方 其主要用在OLAP（联机数据分析）方面 也就是数据仓库方面用到 目的是在加快查询速度是 节省存储空间 通常情况下 索引都要耗费比较大的存储空间 位图采用了压缩技术实现磁盘空间缩减 Btree用在高基数（即列的数据相异度大） 位图用在低基数列 位图索引的基本原理是在索引中使用位图而不是列值 通常在事实表和维表的键之间有很低的集的势（cardinality） 使用位图索引 存储更为有效 与B*Tree索引比较起来 只需要更少的存储空间 这样每次读取可以读到更多的记录 而且与B*Tree索引相比 位图索引将比较 连接和聚集都变成了位算术运算 大大减少了运行时间 从而得到性能上的极大的提升 在Oracle中如何合理的使用位图索引？以下的几个事项应该考虑 * 如果要使用位图索引 初始化参数STAR_TRANSFORMATION_ENABLED应该设置为TRUE * 优化模式应该是CBO 对于数据仓库的环境中 总是应该考虑使用CBO（COST BASEDOPTIMIZER） * 位图索引应该建立在每一个事实表的外键列上 (这只是一个一般的规则 )此外 对于数据表中的cardinality如何客观的确定也是一个问题 一万条数据中只包含 个值的集和算是低的了 那么一亿条记录中包含 万条记录算不算低的呢？对于这样的情况 建议几行一下数据的模拟测试 一般来说 在数据仓库环境中 位图索引的性能要好于B*Tree索引 还要注意位图索引不是为OLTP数据库设计的 不应该在OLTP数据库中大量的使用它 尤其是对那些有更新操作的表 Oracle的索引主要包含两类 BTree和位图索引 默认情况下大多使用Btree索引 该索引就是通常所见 唯一索引 聚簇索引等等 Btree用在OLTP 加快查询速度 位图索引是Oracle的比较引人注目的地方 其主要用在OLAP（联机数据分析）方面 也就是数据仓库方面用到 目的是在加快查询速度是 节省存储空间 通常情况下 索引都要耗费比较大的存储空间 位图采用了压缩技术实现磁盘空间缩减 Btree用在高基数（即列的数据相异度大） 位图用在低基数列 位图索引的基本原理是在索引中使用位图而不是列值 通常在事实表和维表的键之间有很低的集的势（cardinality） 使用位图索引 存储更为有效 与B*Tree索引比较起来 只需要更少的存储空间 这样每次读取可以读到更多的记录 而且与B*Tree索引相比 位图索引将比较 连接和聚集都变成了位算术运算 大大减少了运行时间 从而得到性能上的极大的提升 在Oracle中如何合理的使用位图索引？以下的几个事项应该考虑 * 如果要使用位图索引 初始化参数STAR_TRANSFORMATION_ENABLED应该设置为TRUE * 优化模式应该是CBO 对于数据仓库的环境中 总是应该考虑使用CBO（COST BASEDOPTIMIZER） * 位图索引应该建立在每一个事实表的外键列上 (这只是一个一般的规则 )此外 对于数据表中的cardinality如何客观的确定也是一个问题 一万条数据中只包含 个值的集和算是低的了 那么一亿条记录中包含 万条记录算不算低的呢？对于这样的情况 建议几行一下数据的模拟测试 一般来说 在数据仓库环境中 位图索引的性能要好于B*Tree索引 还要注意位图索引不是为OLTP数据库设计的 不应该在OLTP数据库中大量的使用它 尤其是对那些有更新操作的表 lishixinzhi/Article/program/Oracle/201311/18396