在關系數據庫中，索引是一種與表有關的數據庫結構，它可以使對應於表的SQL語句執行得更快。索引的作用相當於圖書的目錄，可以根據目錄中的頁碼快速找到所需的內容。
對於數據庫來說，索引是一個必選項，但對於現在的各種大型數據庫來說，索引可以大大提高數據庫的性能，以至於它變成了數據庫不可缺少的一部分。
索引分類：
邏輯分類
single column or concatenated 對一列或多列建所引
unique or nonunique 唯一的和非唯一的所引，也就是對某一列或幾列的鍵值（key）是否是唯一的。
Function-based 基於某些函數索引，當執行某些函數時需要對其進行計算，可以將某些函數的計算結果事先保存並加以索引，提高效率。
Doman 索引數據庫以外的數據，使用相對較少
物理分類
B-Tree ：normal or reverse key B-Tree索引也是我們傳統上常見所理解的索引，它又可以分為正常所引和倒序索引。
Bitmap ： 位圖所引，后面會細講
B-Tree 索引
B-Tree index 也是我們傳統上常見所理解的索引。B-tree （balance tree）即平衡樹，左右兩個分支相對平衡。
B-Tree index
Root為根節點，branch 為分支節點，leaf 到最下面一層稱為葉子節點。每個節點表示一層，當查找某一數據時先讀根節點，再讀支節點，最后找到葉子節點。葉子節點會存放index entry （索引入口），每個索引入口對應一條記錄。
Index entry 的組成部分：
Indexentry entry header 存放一些控制信息。
Key column length 某一key的長度
Key column value 某一個key 的值
ROWID 指針，具體指向於某一個數據
創建索引：
用戶登錄： SQL> conn as1/as1 Connected. 創建表： SQL> create table dex (id int,sex char(1),name char(10)); Table created. 向表中插入1000條數據 SQL> begin 2 for i in 1..1000 3 loop 4 insert into dex values(i,'M','chongshi'); 5 end loop; 6 commit; 7 end; 8 / PL/SQL procedure successfully completed. 查看表記錄 SQL> select * from dex; ID SE NAME ---------- -- --------------------
... . .....
991 M chongshi 992 M chongshi 993 M chongshi 994 M chongshi 995 M chongshi 996 M chongshi 997 M chongshi 998 M chongshi 999 M chongshi 1000 M chongshi 1000 rows selected. 創建索引： SQL> create index dex_idx1 on dex(id); Index created. 注：對表的第一列（id）創建索引。 查看創建的表與索引 SQL> select object_name,object_type from user_objects; OBJECT_NAME OBJECT_TYPE -------------------------------------------------------------------------------- DEX TABLE DEX_IDX1 INDEX
索引分離於表，作為一個單獨的個體存在，除了可以根據單個字段創建索引，也可以根據多列創建索引。Oracle要求創建索引最多不可超過32列。
SQL> create index dex_index2 on dex(sex,name); Index created. SQL> select object_name,object_type from user_objects; OBJECT_NAME OBJECT_TYPE -------------------------------------------------------------------------------- DEX TABLE DEX_IDX1 INDEX DEX_INDEX2 INDEX
這里需要理解：
編寫一本書，只有章節頁面定好之后再設置目錄；數據庫索引也是一樣，只有先插入好數據，再建立索引。那么我們后續對數據庫的內容進行插入、刪除，索引也需要隨之變化。但索引的修改是由oracle自動完成的。
上面這張圖能更加清晰的描述索引的結構。
跟節點記錄0至50條數據的位置，分支節點進行拆分記錄0至10.......42至50，葉子節點記錄每第數據的長度和值，並由指針指向具體的數據。
最后一層的葉子節是雙向鏈接，它們是被有序的鏈接起來，這樣才能快速鎖定一個數據范圍。
如：
SQL> select * from dex where id>23 and id<32; ID SE NAME ---------- -- -------------------- 24 M chongshi 25 M chongshi 26 M chongshi 27 M chongshi 28 M chongshi 29 M chongshi 30 M chongshi 31 M chongshi 8 rows selected.
如上面查找的列子，通過索引的方式先找到第23條數據，再找到第32條數據，這樣就能快速的鎖定一個查找的范圍，如果每條數據都要從根節點開始查找的話，那么效率就會非常低下。
位圖索引
位圖索引主要針對大量相同值的列而創建。拿全國居民登錄一第表來說，假設有四個字段：姓名、性別、年齡、和身份證號，年齡和性別兩個字段會產生許多相同的值，性別只有男女兩種值，年齡，1到120（假設最大年齡120歲）個值。那么不管一張表有幾億條記錄，但根據性別字段來區分的話，只有兩種取值（男、女）。那么位圖索引就是根據字段的這個特性所建立的一種索引。
Bitmap Index
從上圖，我們可以看出，一個葉子節點（用不同顏色標識）代表一個key , start rowid 和 end rowid規定這種類型的檢索范圍，一個葉子節點標記一個唯一的bitmap值。因為一個數值類型對應一個節點，當時行查詢時，位圖索引通過不同位圖取值直接的位運算（與或），來獲取到結果集合向量（計算出的結果）。
舉例講解：
假設存在數據表T，有兩個數據列A和B，取值如下，我們看到A和B列中存在相同的數據。
對兩個數據列A、B分別建立位圖索引：idx_t_bita和idx_t_bitb。兩個索引對應的存儲邏輯結構如下：
Idx_t_bita索引結構，對應的是葉子節點：
Idx_t_bitb索引結構，對應的是葉子節點：
對查詢“select * from t where b=1 and (a=’L’ or a=’M’)”
分析：位圖索引使用方面，和B*索引有很大的不同。B*索引的使用，通常是從根節點開始，經過不斷的分支節點比較到最近的符合條件葉子節點。通過葉子節點上的不斷Scan操作，“掃描”出結果集合rowid。
而位圖索引的工作方式截然不同。通過不同位圖取值直接的位運算（與或），來獲取到結果集合向量（計算出的結果）。
針對實例SQL，可以拆分成如下的操作：
1、a=’L’ or a=’M’
a=L：向量：1010
a=M：向量：0001
or操作的結果，就是兩個向量的或操作：結果為1011。
2、結合b=1的向量
中間結果向量：1011
B=1：向量：1001
and操作的結果，1001。翻譯過來就是第一和第四行是查詢結果。
3、獲取到結果rowid
目前知道了起始rowid和終止rowid，以及第一行和第四行為操作結果。可以通過試算的方法獲取到結果集合rowid。
位圖索引的特點：
1.Bitmap索引的存儲空間節省
2.Bitmap索引創建的速度快
3.Bitmap索引允許鍵值為空
4.Bitmap索引對表記錄的高效訪問
創建位圖索引：
查看表記錄 SQL> select * from dex; ................... ID SEX NAME ---------- -- -------------------- 991 M chongshi 992 M chongshi 993 G chongshi 994 G chongshi 995 G chongshi 996 M chongshi 997 G chongshi 998 G chongshi 999 G chongshi 1000 M chongshi 1000 rows selected. 對於上面表來說sex（性別）只有兩種值，最適合用來創建位圖所引 創建索引： SQL> create bitmap index my_bit_idx on dex(sex); Index created. 查看創建的所引 SQL> select object_name,object_type from user_objects; OBJECT_NAME OBJECT_TYPE -------------------------------------------------------------------------------- MY_BIT_IDX INDEX
創建索引的一些規則
1、權衡索引個數與DML之間關系，DML也就是插入、刪除數據操作。
這里需要權衡一個問題，建立索引的目的是為了提高查詢效率的，但建立的索引過多，會影響插入、刪除數據的速度，因為我們修改的表數據，索引也要跟着修改。這里需要權衡我們的操作是查詢多還是修改多。
2、把索引與對應的表放在不同的表空間。
當讀取一個表時表與索引是同時進行的。如果表與索引和在一個表空間里就會產生資源競爭，放在兩個表這空就可並行執行。
3、最好使用一樣大小是塊。
Oracle默認五塊，讀一次I/O，如果你定義6個塊或10個塊都需要讀取兩次I/O。最好是5的整數倍更能提高效率。
4、如果一個表很大，建立索引的時間很長，因為建立索引也會產生大量的redo信息，所以在創建索引時可以設置不產生或少產生redo信息。只要表數據存在，索引失敗了大不了再建，所以可以不需要產生redo信息。
5、建索引的時候應該根據具體的業務SQL來創建，特別是where條件，還有where條件的順序，盡量將過濾大范圍的放在后面，因為SQL執行是從后往前的。（小李飛菜刀）
索引常見操作
改變索引：
SQL> alter index employees_last _name_idx storage(next 400K maxextents 100);
索引創建后，感覺不合理，也可以對其參數進行修改。詳情查看相關文檔
調整索引的空間：
新增加空間 SQL> alter index orders_region_id_idx allocate extent (size 200K datafile '/disk6/index01.dbf'); 釋放空間 SQL> alter index oraers_id_idx deallocate unused;
索引在使用的過程中可能會出現空間不足或空間浪費的情況，這個時候需要新增或釋放空間。上面兩條命令完成新增與釋放操作。關於空間的新增oracle可以自動幫助，如果了解數據庫的情況下手動增加可以提高性能。
重新創建索引：
所引是由oracle自動完成，當我們對數據庫頻繁的操作時，索引也會跟着進行修改，當我們在數據庫中刪除一條記錄時，對應的索引中並沒有把相應的索引只是做一個刪除標記，但它依然占據着空間。除非一個塊中所有的標記全被刪除的時，整個塊的空間才會被釋放。這樣時間久了，索引的性能就會下降。這個時候可以重新建立一個干凈的索引來提高效率。
SQL> alter index orders_region_id_idx rebuild tablespace index02;
通過上面的命令就可以重現建立一個索引，oracle重建立索引的過程：
1、鎖表，鎖表之后其他人就不能對表做任何操作。
2、創建新的（干凈的）臨時索引。
3、把老的索引刪除掉
4、把新的索引重新命名為老索引的名字
5、對表進行解鎖。
移動所引：
其實，我們移動索引到其它表空間也同樣使用上面的命令，在指定表空間時指定不同的表空間。新的索引創建在別位置，把老的干掉，就相當於移動了。
SQL> alter index orders_region_id_idx rebuild tablespace index03;
在線重新創建索引：
上面介紹，在創建索引的時候，表是被鎖定，不能被使用。對於一個大表，重新創建索引所需要的時間較長，為了滿足用戶對表操作的需求，就產生的這種在線重新創建索引。
SQL> alter index orders_id_idx rebuild online;
創建過程：
1、鎖住表
2、創建立臨時的和空的索引和IOT表用來存在on-going DML。普通表存放的鍵值，IOT所引表直接存放的表中數據；on-gong DML也就是用戶所做的一些增刪改的操作。
3、對表進行解鎖
4、從老的索引創建一個新的索引。
5、IOT表里存放的是on-going DML信息，IOT表的內容與新創建的索引合並。
6、鎖住表
7、再次將IOT表的內容更新到新索引中，把老的索引干掉。
8、把新的索引重新命名為老索引的名字
9、對表進行解鎖
整合索引碎片：
如上圖，在很多索引中有剩余的空間，可以通過一個命令把剩余空間整合到一起。
SQL> alter index orders_id_idx coalesce;
刪除索引：
SQL> drop index hr.departments_name_idx;
分析索引
檢查所引的有效果，前面介紹，索引用的時間久了會產生大量的碎片、垃圾信息與浪費的剩余空間了。可以通過重新創建索引來提高所引的性能。
可以通過一條命令來完成分析索引，分析的結果會存放在在index_stats表中。
查看存放分析數據的表： SQL> select count(*) from index_stats; COUNT(*) ---------- 0 執行分析索引命令： SQL> analyze index my_bit_idx validate structure; Index analyzed. 再次查看 index_stats 已經有了一條數據 SQL> select count(*) from index_stats; COUNT(*) ---------- 1 把數據查詢出來： SQL> select height,name,lf_rows,lf_blks,del_lf_rows from index_stats; HEIGHT NAME LF_ROWS LF_BLKS DEL_LF_ROWS ---------- ---------------------------------------------------------------------- ---------- ----------- 2 MY_BIT_IDX 1000 3 100
分析數據分析：
（HEIGHT）這個所引高度是2 ，（NAME）索引名為MY_BIT_IDX ，（LF_ROWS）所引表有1000行數據，（LF_BLKS）占用3個塊，（DEL_LF_ROWS）刪除100條記錄。
這里也驗證了前面所說的一個問題，刪除的100條數據只是標記為刪除，因為總的數據條數依然為1000條，占用3個塊，那么每個塊大於333條記錄，只有刪除的數據大於333條記錄，這時一個塊被清空，總的數據條數才會減少。