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探讨Oracle 的位图索引

[来源:网上转载 (http://exam.21tx.com) | 作者:网友(网络收集) | 时间:2007-08-25 | 浏览:人次 ]

  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3个值的集和算是低的了,那么一亿条记录中包含3万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3个值的集和算是低的了,那么一亿条记录中包含3万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。

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