1、索引加快查询速度，降低dml的速度，要综合考虑，对于经常要修改的表，尽量少建索引。
2、对于合适的表，有的时候可以建bitmap索引或者reverse key 索引
3、定时rebuild索引，可以提高性能
4、如果查询的时候条件都是一些函数，可以建基于函数的索引。
2、对于合适的表，有的时候可以建bitmap索引或者reverse key 索引
3、定时rebuild索引，可以提高性能
4、如果查询的时候条件都是一些函数，可以建基于函数的索引。
问题请教：什么时候将一个索引建立在一张表的多个列上，这样的运行机制大概什么样呢？
经常需要对超大表如上亿条记录的表重建索引，当然，只能在晚上做，且没有实时应用对该表进行dml操作。然而扫描上亿条记录是不可忍受的，可以加上并行选项：
CREATE INDEX index_name ON tablename
(field_name)
TABLESPACE tablespace_name
STORAGE ( INITIAL 1024K NEXT 10240K MINEXTENTS 1 MAXEXTENTS
UNLIMITED PCTINCREASE 0)
PARALLEL ( DEGREE 4)
NOLOGGING
索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：
●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。
●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。
●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。
●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。
2．避免或简化排序
应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：
●索引中不包括一个或几个待排序的列；
●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；
●排序的列来自不同的表。
为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。
3．消除对大型表行数据的顺序存取
在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：
SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询。
4．避免相关子查询
一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
5．避免困难的正规表达式
MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”
即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。
另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3] >“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。
6．使用临时表加速查询
把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
AND cust.postcode>“98000”
ORDER BY cust.name
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
ORDER BY cust.name
INTO TEMP cust_with_balance
然后以下面的方式在临时表中查询：
SELECT ＊ FROM cust_with_balance
WHERE postcode>“98000”
临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。
注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。
7．用排序来取代非顺序存取
非顺序磁盘存取是最慢的操作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。
有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。优化就是选择最有效的方法来执行SQL语句。Oracle优化器选择它认为最有效的
方法来执行SQL语句。1． IS NULL和IS NOT NULL
如果某列存在NULL值，即使对该列建立索引也不会提高性能。
2． 为不同的工作编写不同的SQL语句块。
为完成不同的工作编写一大块SQL程序不是好方法。它往往导致每个任务的结果不优
化。若要SQL完成不同的工作，一般应编写不同的语句块比编写一个要好。
3． IN 和EXISTS
Select name from employee where name not in (select name from student);
Select name from employee where not exists (select name from student);
第一句SQL语句的执行效率不如第二句。
通过使用EXISTS，Oracle会首先检查主查询，然后运行子查询直到它找到第一个匹配
项，这就节省了时间。Oracle在执行IN子查询时，首先执行子查询，并将获得的结果
列表存放在一个加了索引的临时表中。在执行子查询之前，系统先将主查询挂起，待
子查询执行完毕，存放在临时表中以后再执行主查询。这也就是使用EXISTS比使用IN
通常查询速度快的原因。
4． NOT 运算符
Select * from employee where salary<>1000;
Select * from employee where salary<1000 or salary>1000;
第一句SQL语句的执行效率不如第二句，因为第二句SQL语句可以使用索引。
5． Order By 语句
Order By 语句的执行效率很低，因为它要排序。应避免在Order By 字句中使用表达式。
6． 列的连接
select * from employee where name||department=’ZYZBIOINFO’;
select * from employee where name=’ZYZ’ and department=’BIOINFO’;
这两个查询，第二句比第一句会快，因为对于有连接运算符’||’的查询,Oracle优化器是不
会使用索引的。
7． 通配符‘％’当通配符出现在搜索词首时，Oracle优化器不使用索引。
Select * from employee where name like ‘%Z%’;
Select * from employee where name like ‘Z%’;
第二句的执行效率会比第一句快，但查询结果集可能会不同。
8． 应尽量避免混合类型的表达式。
假设字段studentno为VARCHAR2类型
有语句select * from student where studentno>123;
则Oracle会有一个隐含的类型转换。隐含的类型转换可能会使Oracle优化器忽略索引。
这时应使用显式的类型转换select * from student where studentno=to_char(123)。
9．DISTINCT
DISTINCT总是建立一个排序，所以查询速度也慢。目前提到的优化方法,都是在应用级的优化,当然它也是最重要的优化手段.
在系统级,需要优化磁盘的分布,将不同用途的表空间,建立到不同的物理磁盘上;回滚段的优化;日志文件的优化,建立与事务量相对应的日志文件大小等;
着重提高系统的I/O性能.. 当然，可以在系统级上进行，合理的分配表空间，尽量不要在系统表空间中建立没有必要的对象，我想也是一点建议吧。应该多从设计的时候去考虑问题。
比如少用游标，少用动态sql，少用like等模糊查询等
提高程序自身的性能。
查询优化是要用上索引的，建议对表进行分析，以便于oracle进行基于cost的查询优化。
在where中，执行一般是逆行的，先执行最后一个条件，所以影响最大的要放到最后，在多列索引中，与列的顺序有关，越前的列，检索越有利
下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：
SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，......
4．NOT 运算符
Select * from employee where salary<>1000;
Select * from employee where salary<1000 or salary>1000;
第一句SQL语句的执行效率不如第二句，因为第二句SQL语句可以使用索引。
...
例子： 使用基于成本的优化器，索引为标准的B树索引，建立在SURNAME列上。
SQL>create index non_fbi on sale_contacts (surname);
SQL>analyze index non_fbi compute statistics;
SQL>:analyze table sale_contacts compute statistics;
SQL>SELECT count(*) FROM sale_contacts
WHERE UPPER(surname) = 'ELLISON'; Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=3 Card=1 Bytes=17)
1 0 SORT (AGGREGATE)
2 1 TABLE ACCESS (FULL) OF 'SALES_CONTACTS' (Cost=3 Card=16 Bytes=272)
从SQL*PLUS的autotrace产生的执行路径可以看到，虽然我们在WHERE子句中用到的SURNAME列上创建了索引，但是仍然执行的是全表扫描。如果这张表很大的话，这回消耗大量的时间。
现在我们试着建立一个FBI索引：
SQL>create index fbi on sale_contacts (UPPER(surname));
SQL>analyze index fbi compute statistics;
SQL>analyze table sale_contacts compute statistics;
SQL>SELECT count(*) FROM sale_contacts WHERE UPPER(surname) = 'ELLISON';
Execution Plan
----------------------------------------------------------
0 SELECT STATEMENT Optimizer=CHOOSE (Cost=2 Card=1 Bytes=17)
1 0 SORT (AGGREGATE)
2 1 INDEX (RANGE SCAN) OF 'FBI' (NON-UNIQUE) (Cost=2 Card=381 Bytes=6477)
从SQL*Plus返回的执行计划我们可以看到，这次，Oracle对表不再全表扫描，而是先扫描索引，因为优化器可以知道FBI索引得存在。
使用FBI索引所能够带来的性能提升取决于表的大小、表中重复记录的量、在WHERE子句中使用的列等因素。
有一点需要清楚，FBI索引并不真正在索引里边存储了表达式的结果，而是使用了一个"表达树"（expression tree）。
由优化器来对SQL语句中的表达式进行解析，并且和FBI索引上面的表达式进行对比。这里，SQL函数的大小写时敏感的。因此要求SQL语句中使用的函数和创建FBI索引得时候的那个SQL函数的大小写一致，否则无法利用这个FBI索引。因此，在编程的时候要有一个良好的编程风格。
Init.ora里边需要修改的参数
下面这几个参数必须在init.ora里边指定：
QUERY_REWRITE_INTEGRITY = TRUSTED
QUERY_REWRITE_ENABLED = TRUE
COMPATIBLE = 8.1.0.0.0 (or higher)
授权：
要使一个用户能够创建FBI索引，他必须被授予以下权限：CREATE INDEX和QUERY REWRITE,或者CREATE ANY INDEX和GLOBAL QUERY REWRITE这两个权限。
索引的使用者必须能够有那个FBI索引上使用的那个函数的执行权限。如果没有相应的权限，那么这个FBI索引得状态将变成DISABLED（DBA_INDEXES）。
如果那个FBI索引得状态是DISABLED，那么DBA可以这样来处理：
A：删除并重建
B：ALTER INDEX index_name ENABLED。这个Enabled只能对FBI索引使用。
C：ALTER INDEX UNUSABLE;
注意：如果一个查询中使用到了这个索引，但是这个FBI索引的状态是DISABLED，但是优化器选择了使用这个索引，那么将会返回一个Oracle错误。
例子：
ORA error:
ERROR at line 1: ORA-30554: function-based index MYUSER.FBI is disabled.
而且，一旦这个FBI索引的状态是Disabled，那么这张表上所有涉及索引列的DML操作也将失败。除非这个索引得状态变成UNUSABLE，而且在初始化参数里边指定SKIP_UNUSABLE_INDEXES为TRUE。 一些例子：
SQL>CREATE INDEX expression_ndx
ON mytable ((mycola + mycolc) * mycolb); SQL>SELECT mycolc FROM mytable
WHERE (mycola + mycolc) * mycolb <= 256; 复合索引的例子： SQL>CREATE INDEX example_ndx
ON myexample (mycola, UPPER(mycolb), mycolc); SQL>SELECT mycolc FROM myexample
WHERE mycola = 55 AND UPPER(mycolb) = 'JONES'; 限制和规则总结： 对于下面这些限制，不能创建FBI索引：
a) LOB 列
b) REF
c) Nested table 列
d) 包含上面数据类型的对象 FBI索引必须遵守下面的规则：
a) 必须使用基于成本的优化器，而且创建后必须对索引进行分析
b) 不能存储NULL值。因为任何函数在任何情况下都不能返回NULL值。
c)如果一个用户定义的PL/SQL例程失效了，而且这个例程被FBI索引用到了，那么相应的这个FBI索引会变成DISABLED
d)创建FBI索引得函数必须是确定性的。即，对于指定的输入，总是会返回确定的结果。
e) 索引的属主如果没有了在FBI索引里面使用的函数的执行权限，那么这个FBI索引会变成DISABLED.
f) 在创建索引得函数里面不能使用SUM等总计函数。
g)要把一个DISABLED了的索引重新变成ENABLED，这个函数必须首先是ENABLED的才可以。作者会员名：chaos