1.说明
1）索引是数据库对象之一，用于加快数据的检索，类似于书籍的索引。在数据库中索引可以减少数据库程序查询结果时需要读取的数据量，类似于在书籍中我们利用索引可以不用翻阅整本书即可找到想要的信息。
2）索引是建立在表上的可选对象；索引的关键在于通过一组排序后的索引键来取代默认的全表扫描检索方式，从而提高检索效率
3）索引在逻辑上和物理上都与相关的表和数据无关，当创建或者删除一个索引时，不会影响基本的表；
4）索引一旦建立，在表上进行DML操作时（例如在执行插入、修改或者删除相关操作时），oracle会自动管理索引，索引删除，不会对表产生影响
5）索引对用户是透明的，无论表上是否有索引，sql语句的用法不变
6）oracle创建主键时会自动在该列上创建索引
1. 若没有索引，搜索某个记录时（例如查找name='wish'）需要搜索所有的记录，因为不能保证只有一个wish，必须全部搜索一遍
2. 若在name上建立索引，oracle会对全表进行一次搜索，将每条记录的name值哪找升序排列，然后构建索引条目（name和rowid），存储到索引段中，查询name为wish时即可直接查找对应地方
3.创建了索引并不一定就会使用，oracle自动统计表的信息后，决定是否使用索引，表中数据很少时使用全表扫描速度已经很快，没有必要使用索引
1.创建索引语法
CREATE [UNIQUE] | [BITMAP] INDEX index_name --unique表示唯一索引 ON table_name([column1 [ASC|DESC],column2 --bitmap，创建位图索引 [ASC|DESC],…] | [express]) [TABLESPACE tablespace_name] [PCTFREE n1] --指定索引在数据块中空闲空间 [STORAGE (INITIAL n2)] [NOLOGGING] --表示创建和重建索引时允许对表做DML操作，默认情况下不应该使用 [NOLINE] [NOSORT]; --表示创建索引时不进行排序，默认不适用，如果数据已经是按照该索引顺序排列的可以使用2.修改索引
1）重命名索引
alter index index_sno rename to bitmap_index;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）
alter index index_sno coalesce;3)重建索引
方式一：删除原来的索引，重新建立索引
方式二：
alter index index_sno rebuild;3.删除索引
drop index index_sno;4.查看索引
select index_name,index-type, tablespace_name, uniqueness from all_indexes where table_name ='tablename'; -- eg: create index index_sno on student('name'); select * from all_indexes where table_name='student';
1. B树索引（默认索引，保存讲过排序过的索引列和对应的rowid值）
1）说明：
1.oracle中最常用的索引；B树索引就是一颗二叉树；叶子节点（双向链表）包含索引列和指向表中每个匹配行的ROWID值
2.所有叶子节点具有相同的深度，因而不管查询条件怎样，查询速度基本相同
3.能够适应精确查询、模糊查询和比较查询
2）分类：
UNIQUE,NON-UNIQUE(默认),REVERSE KEY（数据列中的数据是反向存储的）
3）创建例子
craete index index_sno on student('sno');4）适合使用场景：
列基数（列不重复值的个数）大时适合使用B数索引
2. 位图索引
1）说明：
1.创建位图索引时，oracle会扫描整张表，并为索引列的每个取值建立一个位图（位图中，对表中每一行使用一位（bit，0或者1）来标识该行是否包含该位图的索引列的取值，如果为1，表示对应的rowid所在的记录包含该位图索引列值），最后通过位图索引中的映射函数完成位到行的ROWID的转换
2)创建例子
create bitmap index index_sno on student(sno);3) 适合场景：
对于基数小的列适合简历位图索引（例如性别等）
3.单列索引和复合索引（基于多个列创建）
1) 注意：
即如果索引建立在多个列上，只有它的第一个列被where子句引用时，优化器才会使用该索引，即至少要包含组合索引的第一列。
在大多数情况下、复合索引比单字段索引好。很多系统就是靠新建一些合适的复合索引、使效率大幅度提高 复合索引比单字段索引复杂、有两个原则需把握：前缀性和可选性。
2）前缀性、可选性
㈠ 前缀性（Prefixing） 在谓词条件中、只有将复合索引的第一个字段作为约束条件、该复合索引才会被用上 当然、存在一种例外：Index Skip Scan 这个原理强调使用 比如： ① 假如c1的选择性比c2高很多、且如果有大量如下查询： select * from t where c1= :x and c2= :y; select * from t where c2= :y; 这个时候(c2,c1)比(c1,c2)好 ② 有ID和CREATE_TIME这两个字段、一个是主键、一个是创建时间 按一般情况、创建复合索引时、需要将ID放在前面、 不过、如果以CREATE_TIME为查询条件的SQL比较多、而ID的使用比较少 那么、我们在设计时、应该把CREATE_TIME前缀
㈡ 可选性（Selectivity）
概念可见
Selectivity介绍
这个原理强调成本 比如： ① 选择性强的字段放在前面、可以减少 Index Range Scan 的扫描成本 ② 有个税务系统、原先的复合索引是(月份，税务机关代号，纳税人识别号，发票代号，收费类别) 对于这个索引、优化器并没有选择走索引、而是全表扫、原因如下： ● 同一月份的记录太多了、超过1/3、全表扫成本低 ● 字段顺序没有考虑可选性 新的复合索引是(纳税人识别号，月份，收费类别，税务机关代号，发票代号) ㈢ 复合索引好处 ① 尽可能让一个索引为更多的SQL服务 ② 复合索引是排序的、ORDER BY涉及索引字段时、可减少排序成本 我认为呢、在为复合索引字段排序时、应该综合考虑权衡前缀性和可选性、绝不可偏袒任何一方
4. 函数索引
1)说明：
1. 当经常要访问一些函数或者表达式时，可以将其存储在索引中，这样下次访问时，该值已经计算出来了，可以加快查询速度
2. 函数索引既可以使用B数索引，也可以使用位图索引；当函数结果不确定时采用B树索引，结果是固定的某几个值时使用位图索引
3. 函数索引中可以水泥用len、trim、substr、upper（每行返回独立结果），不能使用如sum、max、min、avg等
2）例子：
create index fbi on student (upper(name)); select * from student where upper(name) ='WISH';1. 如果有两个或者以上的索引，其中有一个唯一性索引，而其他是非唯一，这种情况下oracle将使用唯一性索引而完全忽略非唯一性索引
2. 至少要包含组合索引的第一列（即如果索引建立在多个列上，只有它的第一个列被where子句引用时，优化器才会使用该索引）
3. 小表不要简历索引
4. 对于基数大的列适合建立B树索引，对于基数小的列适合简历位图索引
5. 列中有很多空值，但经常查询该列上非空记录时应该建立索引
6. 经常进行连接查询的列应该创建索引
7. 使用create index时要将最常查询的列放在最前面
8. LONG（可变长字符串数据，最长2G）和LONG RAW（可变长二进制数据，最长2G）列不能创建索引
9.限制表中索引的数量（创建索引耗费时间，并且随数据量的增大而增大；索引会占用物理空间；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，降低了数据的维护速度）
1. 通配符在搜索词首出现时，oracle不能使用索引，eg：
--我们在name上创建索引； create index index_name on student('name'); --下面的方式oracle不适用name索引 select * from student where name like '%wish%'; --如果通配符出现在字符串的其他位置时，优化器能够利用索引；如下： select * from student where name like 'wish%';2. 不要在索引列上使用not，可以采用其他方式代替如下：（oracle碰到not会停止使用索引，而采用全表扫描）
select * from student where not (score=100); select * from student where score <> 100; --替换为 select * from student where score>100 or score <1003. 索引上使用空值比较将停止使用索引， eg：
select * from student where score is not null;
