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Oracle索引梳理系列(九)

发布时间:2016-11-07 12:00:30
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版权声明:本文发布于http://www.cnblogs.com/yumiko/,版权由Yumiko_sunny所有,欢迎转载。转载时,请在文章明显位置注明原文链接。若在未经作者同意的情况下,将本文内容用于商业用途,将保留追究其法律责任的权利。如果有问题,请以邮箱方式联系作者(793113046@qq.com)。


 1、聚簇因子的概念

  • 聚簇因子,是CBO优化器决定是否使用索引的因素之一,主要反映索引块上的数据(顺序存储),与该索引基于的表块上的数据(无序存储)的顺序相似程度的差异性。即表数据的存储顺序是否与相应索引数据的存储顺序一致。
  • 通过查询dba_indexes视图、user_indexes视图以及all_indexes视图的CLUSTERING_FACTOR列,可以了解当前索引的聚簇因子值。

 

 

2、索引块与相应数据块之间数据分布产生差异的原因

  • 对于索引块的数据存储,这里以普通btree索引为例,索引块中键值的分布总是有序的,且根据键值及其相应的rowid信息,唯一定位一行记录在相应表的数据块中的分布。理想情况下,相同或相邻的键值,尽量定位在相同的数据块上,可以避免对于数据块多余的I/O操作。

  • 对于数据块的数据存储,并不是有序存储的。且ORACLE为节省空间,会优先使用当前当水位线(HWM)以下的可用数据块,而不是按序使用最后被使用的块。当HWM以下无可用数据块时,再开辟新的数据块使用。
  • 正因为数据块中数据存储的特点,随着时间的推移,数据在相应数据块间的分布越发零散,进而影响索引块中,相同或相邻键值对应的相应数据行信息(rowid),所指向的数据块越加分散,进而导致聚簇因子变差。

 

 

3、聚簇因子的计算方法

聚簇因子大致的计算方法顺序如下:

  1. 进行一次索引全扫描
  2. 检查索引块中的rowid信息。比较前一个rowid与一个rowid是否指向同一个数据块。若不同,则聚簇因子加1.
  3. 当完成整个的索引扫面后,即得到该索引的聚簇因子的数值。

 

 

4、聚簇因子好坏的判断 

良好的CF值,会趋向于数据表的块数。

较差的CF值,会趋向于数据表的行数。

需要注意的是:随着时间的推移,频繁的DML操作,会让CF值总是趋向于恶劣方向发展。

 

示例:

本示例主要说明CF的趋势性。

--查看当前测试表中索引的聚簇因子情况

原标题:Oracle索引梳理系列(九)

关键词:oracle

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