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Oracle SQL编程及优化:聚簇因子笔记

    来源: 互联网  发布时间:2017-05-10

    本文导语: 1、聚簇因子(Clustering factor) 索引行的存储顺序与表中行的存储顺序之间的相似程度。 当相似度高时,这些数据行就会密集地存储在相对较少的数据块中,这是聚簇因子比较好的情况。Oracle中,对于同一个查询语句,有时候会很...

1、聚簇因子(Clustering factor)

索引行的存储顺序与表中行的存储顺序之间的相似程度。

当相似度高时,这些数据行就会密集地存储在相对较少的数据块中,这是聚簇因子比较好的情况。Oracle中,对于同一个查询语句,有时候会很快的完成,有时候却很慢,但是表结构什么的完全一致,表中的数据也完全一致,这个具体是什么原因呢,就要从Index中的细节说起了。在Oracle中的一个特殊的视图user_indexes中有一个特殊的列,名字是clustering_factor,这个值的内容就是如果访问表的整个表数据,会造成多少次数据库IO。

A:如果这个值与块数接近,则说明表相当有序,得到了很好的组织。在这种情况下,同一个叶子块中的索引条目可能指向同一个数据块中的行。(clustering_factor=blocks 好)

B:如果这个值与行数接近,表的次序可能就是非常随机的。在这种情况下,同一个叶子块上的索引条目不太可能指向同一个数据块上的行。(clustering_factor=num_rows 不好)

可以把聚簇因子看作是通过索引读取整个表时对表执行的逻辑I/O次数。也就是说聚簇因子指示了表相对于索引本身的有序程度。当oracle对索引结构执行区间扫描时,如果它发现索引中的下一行与前一行在同一个数据块上,就不会再执行另一个I/O从缓冲区缓存中获得表块。它已经有了表块的一个句柄,只需要直接使用就行了。不过,如果下一行不在同一个块上,就会释放当前的这个块,而执行另一个物理I/O在缓冲区缓存存放要处理的下一个块。

另外还要记住:对于一个表来说,一般只有一个索引能够有合适的聚簇因子!表中的行可能只以一种方式排序。

我们可以通过下面的SQL语句来查看。

  • select T.TABLE_NAME || '.' || I.index_name IDX_NAME,  
  •        I.clustering_factor,  
  •        T.BLOCKS,  
  •        T.NUM_ROWS  
  •   from user_indexes i, user_tables t  
  •  where i.table_name = t.TABLE_NAME  
  •    and t.TABLE_NAME = ?  
  •  ORDER BY T.TABLE_NAME, I.table_NAME; 
  • 在这个SQL语句中,?代表的就是我们要检索的Index的名称。在表中数据有时候属于无序状态,这个时候的CLUSTERING_FACTOR比较接近NUM_ROWS,说明如果扫描整个表,每次都要根据Index来读取相应行的RowID,这个时候的IO操作很多,自然检索时间会比较长。如果数据有序的话,CLUSTERING_FACTOR比较接近BLOCKS,说明相邻的数据在一个块中,减少了IO操作数量,自然检索时间会大大降低。

    2、准备实验条件

  • CREATE TABLE test_1 AS 
  •   SELECT ROWNUM rn, a.* FROM all_objects a ORDER BY object_name DESC  
  • ;  
  • CREATE INDEX ind_test_1 ON test_1(rn);  
  •  
  • CREATE TABLE test_2 AS 
  •  SELECT * FROM (SELECT ROWNUM rn, a.* FROM all_objects a) ORDER BY rn ASC  
  • ;  
  • CREATE INDEX ind_test_2 ON test_2(rn);   
  • 代码:

  • SQL> EXEC DBMS_STATS.gather_table_stats('USERS','TEST_1');  
  •    
  • SQL> EXEC DBMS_STATS.gather_table_stats('USERS','TEST_2');  
  •    
  • SQL> EXEC DBMS_STATS.gather_index_stats('USERS', 'IND_TEST_1');  
  •  
  • SQL> EXEC DBMS_STATS.gather_index_stats('USERS', 'IND_TEST_2'); 

  •     
     
     
     
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