oracle中查看索引方法如下：
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1、打开第三方软件，如plsql。并登陆到指定数据库
2、进入后，依次点击Tables-要查找的索引所在的表名-Indexs。
3、右键出现的索引，点击“查看”。
4、查出的内容即为索引的基本信息。
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。
数据库中索引（Index）的概念与目录的概念非常类似。如果某列出现在查询的条件中，而该列的数据是无序的，查询时只能从第一行开始一行一行的匹配。创建索引就是对某些特定列中的数据排序，生成独立的索引表。在某列上创建索引后，如果该列出现在查询条件中，Oracle会自动的引用该索引，先从索引表中查询出符合条件记录的ROWID，由于ROWID是记录的物理地址，因此可以根据ROWID快速的定位到具体的记录，表中的数据非常多时，引用索引带来的查询效率非常可观。
以oracle表分析为例：
drop table test;
select count(*) from test;
--创建测试表
create table test
(
id number(9),
nick varchar2(30)
);
--插入测试数据
begin
for i in 1..100000 loop
insert into test(id) values(i);
end loop;
commit;
end;
select * from test;
--更新nick字段，使数据发生严重倾斜
update test set nick='abc' where rownum99999;
--创建索引
create index idx_test_nick on test(nick);
update test set nick='def' where nick is null;
--只对索引进行分析
analyze index idx_test_nick compute statistics;
select * from user_indexes;
--查看索引名,对应存储的数据块,不同的key数量,记录数（行数）的分析信息
select index_name, LEAF_BLOCKS, DISTINCT_KEYS, NUM_ROWS
from user_indexes
where index_name = 'IDX_TEST_NICK';
--dba_tab_col_statistics
--查看表的统计信息
select COLUMN_NAME, NUM_BUCKETS, num_distinct
from USER_tab_columns
where table_name = 'TEST';
select * from test where nick ='abc';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST'
2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IDX_TEST_NICK' (NON-UNIQUE)
select * from test where nick ='def';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST'
2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IDX_TEST_NICK' (NON-UNIQUE)
--由上可以看到,对索引分析之后,sql的执行路径都是基于规则的,索引的字段的偏移
--先根据索引找到rowid,然后再根据rowid读取记录,这个过程肯定比全表扫描读取记录要慢
--user_part_col_statistics 分区分析信息
--分析表的第二列nick
analyze table test compute statistics for columns size 2 nick;
select * from test where nick ='abc';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE
1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST'
2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IDX_TEST_NICK' (NON-UNIQUE)
--根据上面的执行计划，还是按照规则来执行的
--分析表
analyze table test compute statistics for table;
select * from test where nick ='abc';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=49 Card=99998 Bytes=
1499970)
1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEST' (Cost=49 Card=99998 Bytes=14
99970)
--分析表之后，完全按照成本来执行
--删除所有的统计数据，并只对表与列进行分析，不分析索引，
--ORACLE使用CBO的优化器，并产生了正确的执行计划
analyze table test delete statistics;
--分析列nick
analyze table test compute statistics for table for columns size 2 nick;
select * from test where nick ='abc';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=49 Card=99998 Bytes=
1499970)
1 0 TABLE ACCESS (FULL) OF 'TEST' (Cost=49 Card=99998 Bytes=14
99970)
--
select * from test where nick ='def';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=2 Bytes=30)
1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST' (Cost=2 Card=2 Byt
es=30)
2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IDX_TEST_NICK' (NON-UNIQUE) (Cost
=1 Card=2)
--创建TEST表ID列上的索引，但不对索引进行分析
create index idx_test_id on test(id);
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=1000 Bytes=15
000)
1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST' (Cost=2 Card=1000
Bytes=15000)
2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IDX_TEST_ID' (NON-UNIQUE) (Cost=1
Card=400)
--当条件中即有id，又有nick时，因为nick上有直方图,ORACLE知道nick='abc'的值特别的多，所以不走IDX_TEST_NICK索引,走IDX_TEST_ID上的索引
select * from test where id=5 and nick='abc';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=1000 Bytes=15
000)
1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST' (Cost=2 Card=1000
Bytes=15000)
2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IDX_TEST_ID' (NON-UNIQUE) (Cost=1
Card=400)
--当条件中即有id，又有nick时，因为nick上有直方图,ORACLE知道nick='def'的值特别的少，所以走IDX_TEST_NICK上的索引,不走IDX_TEST_ID索引
select * from test where id=5 and nick='def';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=1 Bytes=15)
1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST' (Cost=2 Card=1 Byt
es=15)
2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IDX_TEST_NICK' (NON-UNIQUE) (Cost
=1 Card=2)
select * from test where nick='def' and id=5;
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=1 Bytes=15)
1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST' (Cost=2 Card=1 Byt
es=15)
2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IDX_TEST_NICK' (NON-UNIQUE) (Cost
=1 Card=2)
--在分析ID列后，ORACLE发现ID列的选择度更高，所以不再选择IDX_TEST_NICK索引，而是选择IDX_TEST_ID
analyze table test compute statistics for columns size 1 id;
select * from test where id=5 and nick='def';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=1 Bytes=7)
1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST' (Cost=2 Card=1 Byt
es=7)
2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'IDX_TEST_ID' (NON-UNIQUE) (Cost=1
Card=1)
/*
下面来看另外一种情况，我们删除所有的统计数据，然后在ID列上创建唯一索引,在此条件下，
只分析表与分析列nick,我们看到ORACLE走了正确的执行计划，
走了UK_TEST_ID,其实从这里也给我们带来很多的启示：
在主键与唯一键约束的列上是否需要直方图的问题?
如果在这些列上有像这样的查询where id 100 and id 1000,
我们还是需要有直方图的，但除此之外，好像真的没有直方图的必要了!
*/
analyze table test delete statistics;
drop index idx_test_id;
create unique index uk_test_id on test(id);
--分析表的第二列nick
analyze table test compute statistics for table for columns size 2 nick;
select * from test where id=5 and nick='def';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=1 Bytes=15)
1 0 TABLE ACCESS (BY INDEX ROWID) OF 'TEST' (Cost=2 Card=1 Byt
es=15)
2 1 INDEX (UNIQUE SCAN) OF 'UK_TEST_ID' (UNIQUE) (Cost=1 Car
d=100000)
从以上一系列的实验可以看出，对ORACLE的优化器CBO来说，表的分析与列的分析才是最重要的，索引的分析次之。还有我们可以考虑我们的哪些列上需要直方图，对于bucket的个数问题,oracle的默认值是75个，所以根据你的应用规则，选择合适的桶数对性能也是有帮助的。因为不必要的桶的个数的大量增加，必然会带来SQL语句硬解析时产生执行计划的复杂度问题。
analyze table 表名 compute statistics
analyze index 索引ID compute statistics
如果想分析所有的表名和index名可以从视图user_tables，user_indexes取得相关的信息，自动生成SQL命令