oracle索引聚簇因子,oracle 聚簇因子对查询性能的影响

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2023-01-18 02:25 144阅读 0赞

createtablet0

(

sidintnotnull,

snamevarchar2(20)

)

tablespacetest;

\--循环导入数据

declare

maxrecordsconstantint:=100000;

iint:=1;

begin

foriin1..maxrecordsloop

insertintot0values(i,'ocpyang'||i);

endloop;

dbms\_output.put\_line('成功录入数据！');

commit;

end;

createtablet1

selectsid,snamefromt0orderbysnamedesc;

createindexindex\_t1ont1(sid);

createtablet2

selectsid,snamefromt0orderbysidasc;

createindexindex\_t2ont2(sidasc);

\--分析两张表及其索引

EXECDBMS\_STATS.gather\_table\_stats(USER,'T1');

EXECDBMS\_STATS.gather\_table\_stats(USER,'T2');

EXECDBMS\_STATS.gather\_index\_stats(USER,'INDEX\_T1');

EXECDBMS\_STATS.gather\_index\_stats(USER,'INDEX\_T2');

\---比较同一个查询

setautottraceonlystat;

SELECT\*FROMt1WHEREsidBETWEEN100AND120;

统计信息

\----------------------------------------------------------

5recursivecalls

4dbblockgets

15consistentgets一致读

0physicalreads

540redosize

1240bytessentviaSQL\*Nettoclient

530bytesreceivedviaSQL\*Netfromclient

3SQL\*Netroundtripsto/fromclient

0sorts(memory)

0sorts(disk)

21rowsprocessed

SELECT\*FROMt2WHEREsidBETWEEN100AND120;

统计信息

\----------------------------------------------------------

6recursivecalls

4dbblockgets

9consistentgets一致读

0physicalreads

540redosize

1240bytessentviaSQL\*Nettoclient

530bytesreceivedviaSQL\*Netfromclient

3SQL\*Netroundtripsto/fromclient

0sorts(memory)

0sorts(disk)

21rowsprocessed

setautotraceoff;

由上得知，通过执行统计信息观察，t1表的查询一致读是15，而t2表的一致读只有9，尽然t1的一致读尽然是t2的1倍还多，

很奇怪，同样的表结构，同样的数据.

\----分析原因：

select

b.table\_name,

a.index\_name,

b.num\_rows,

b.blocks,

a.clustering\_factorfrom

user\_indexesa,user\_tablesb

whereb.table\_namein('T1','T2')

anda.table\_name=b.table\_name;

TABLE\_NAMEINDEX\_NAMENUM\_ROWSBLOCKSCLUSTERING\_FACTOR

\---------------------------------------------------------

T1INDEX\_T11000003301048

T2INDEX\_T2100000330316

通过查询聚簇因子发现，两个表的聚簇因子差别很大，基于sid的索引在sid是顺序排列的表中，clustering\_factor的值相差很大。

T1表中数据属于无序状态，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。

T2表数据有序，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.

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