深入研究B树索引（五）续

5.3 重建B树索引对于查询性能的影响

最后我们来看一下重建索引对于性能的提高到底会有什么作用。假设我们有一个表，该表具有1百万条记录，占用了100000个数据块。而在该表上存在一个索引，在重建之前的pct_used为50%，高度为3，分支节点块数为40个，再加一个根节点块，叶子节点数为10000个；重建该索引以后，pct_used为90%，高度为3，分支节点块数下降到20个，再加一个根节点块，而叶子节点数下降到5000个。那么从理论上说：

1） 如果通过索引获取单独1条记录来说：

重建之前的成本：1个根＋1个分支＋1个叶子＋1个表块＝4个逻辑读

重建之后的成本：1个根＋1个分支＋1个叶子＋1个表块＝4个逻辑读

性能提高百分比：0

2） 如果通过索引获取100条记录（占总记录数的0.01%）来说，分两种情况：

最差的clustering_factor（即该值等于表的数据行数）：

重建之前的成本：1个根＋1个分支＋0.0001*10000（1个叶子）＋100个表块＝103个逻辑读

重建之后的成本：1个根＋1个分支＋0.0001*5000（1个叶子）＋100个表块＝102.5个逻辑读

性能提高百分比：0.5%（也就是减少了0.5个逻辑读）

最好clustering_factor（即该值等于表的数据块）：

重建之前的成本：1个根＋1个分支＋0.0001*10000（1个叶子）＋0.0001*100000（10个表块）＝13个逻辑读

重建之后的成本：1个根＋1个分支＋0.0001*5000（1个叶子）＋0.0001*100000（10个表块）＝12.5个逻辑读

性能提高百分比：3.8%（也就是减少了0.5个逻辑读）

3） 如果通过索引获取10000条记录（占总记录数的1%）来说，分两种情况：

最差的clustering_factor（即该值等于表的数据行数）：

重建之前的成本：1个根＋1个分支＋0.01*10000（100个叶子）＋10000个表块＝10102个逻辑读

重建之后的成本：1个根＋1个分支＋0.01*5000（50个叶子）＋10000个表块＝10052个逻辑读

性能提高百分比：0.5%（也就是减少了50个逻辑读）

最好clustering_factor（即该值等于表的数据块）：

重建之前的成本：1个根＋1个分支＋0.01*10000（100个叶子）＋0.01*100000（1000个表块）＝1102个逻辑读

重建之后的成本：1个根＋1个分支＋0.01*5000（50个叶子）＋0.01*100000（1000个表块）＝1052个逻辑读

性能提高百分比：4.5%（也就是减少了50个逻辑读）

4） 如果通过索引获取100000条记录（占总记录数的10%）来说，分两种情况：

最差的clustering_factor（即该值等于表的数据行数）：

重建之前的成本：1个根＋1个分支＋0.1*10000（1000个叶子）＋100000个表块＝101002个逻辑读

重建之后的成本：1个根＋1个分支＋0.1*5000（500个叶子）＋100000个表块＝100502个逻辑读

性能提高百分比：0.5%（也就是减少了500个逻辑读）

最好clustering_factor（即该值等于表的数据块）：

重建之前的成本：1个根＋1个分支＋0.1*10000（1000个叶子）＋0.1*100000（10000个表块）＝11002个逻辑读

重建之后的成本：1个根＋1个分支＋0.1*5000（500个叶子）＋0.1*100000（10000个表块）＝10502个逻辑读

性能提高百分比：4.5%（也就是减少了500个逻辑读）

5） 对于快速全索引扫描来说，假设每次获取8个数据块：

重建之前的成本：（1个根＋40个分支＋10000个叶子）/ 8＝1256个逻辑读

重建之后的成本：（1个根＋40个分支＋5000个叶子）/ 8＝631个逻辑读

性能提高百分比：49.8%（也就是减少了625个逻辑读）

从上面有关性能提高的理论描述可以看出，对于通过索引获取的记录行数不大的情况下，索引碎片对于性能的影响非常小；当通过索引获取较大的记录行数时，索引碎片的增加可能导致对于索引逻辑读的增加，但是索引读与表读的比例保持不变；同时，我们从中可以看到，clustering_factor对于索引读取的性能有很大的影响，并且对于索引碎片所带来的影响具有很大的作用；最后，看起来，索引碎片似乎对于快速全索引扫描具有最大的影响。

我们来看两个实际的例子，分别是clustering_factor为最好和最差的两个例子。测试环境为8KB的数据块，表空间采用ASSM的管理方式。先做一个最好的clustering_factor的例子，创建测试表并填充1百万条数据。

SQL> create table rebuild_test(id number,name varchar2(10));
SQL> begin

2 for i in 1..1000000 loop

3 insert into rebuild_test values(i,to_char(i));

4 if mod(i,10000)=0 then

5 commit;

6 end if;

7 end loop;

8 end;

9 /
该表具有1百万条记录，分布在2328个数据块中。同时由于我们的数据都是按照顺序递增插入的，所以可以知道，在id列上创建的索引都是具有最好的clustering_factor值的。我们运行以下查询测试语句，分别返回1、100、1000、10000、50000、100000以及1000000条记录。

select * from rebuild_test where id = 10;

select * from rebuild_test where id between 100 and 199;

select * from rebuild_test where id between 1000 and 1999;
select * from rebuild_test where id between 10000 and 19999;
select /*+ index(rebuild_test) */ * from rebuild_test where id between 50000 and 99999;
select /*+ index(rebuild_test) */ * from rebuild_test where id between 100000 and 199999;
select /*+ index(rebuild_test) */ * from rebuild_test where id between 1 and 1000000;
select /*+ index_ffs(rebuild_test) */ id from rebuild_test where id between 1 and 1000000;
在运行这些测试语句前，先创建一个pctfree为50%的索引，来模拟索引碎片，分析并记录索引信息。

SQL> create index idx_rebuild_test on rebuild_test(id) pctfree 50;
SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'rebuild_test',cascade=>true);
然后运行测试语句，记录每条查询语句所需的时间；接下来以pctfree为10%重建索引，来模拟修复索引碎片，分析并记录索引信息。

SQL> alter index idx_rebuild_test rebuild pctfree 10;
SQL> exec dbms_stats.gather_table_stats(user,'rebuild_test',cascade=>true);
接着再次运行这些测试语句，记录每条查询语句所需的时间。下表显示了两个索引信息的对比情况。

pctfree	Height	blocks	br_blks	lf_blks	pct_used	clustering_factor
50%	3	4224	8	4096	49%	2326
10%	3	2304	5	2226	90%	2326

下表显示了不同的索引下，运行测试语句所需的时间对比情况。

记录数	占记录总数的百分比	pctused(50%)	pctused(90％)	性能提高百分比
1条记录	0.0001%	0.01	0.01	0.00%
100条记录	0.0100%	0.01	0.01	0.00%
1000条记录	0.1000%	0.01	0.01	0.00%
10000条记录	1.0000%	0.02	0.02	0.00%
50000条记录	5.0000%	0.06	0.06	0.00%
100000条记录	10.0000%	1.01	1.00	0.99%
1000000条记录	100.0000%	13.05	11.01	15.63%
1000000条记录(FFS)	100.0000%	7.05	7.02	0.43%

上面是对最好的clustering_factor所做的测试，那么对于最差的clustering_factor会怎么样呢？我们将rebuild_test中的id值反过来排列，也就是说，比如对于id为3478的记录，将id改为8743。这样的话，就将把原来按顺序排列的id值彻底打乱，从而使得id上的索引的clustering_factor变成最差的。为此，我写了一个函数用来反转id的值。

create or replace function get_reverse_value(id in number) return varchar2 is

ls_id varchar2(10);

ls_last_item varchar2(10);

ls_curr_item varchar2(10);

ls_zero varchar2(10);

li_len integer;

lb_stop boolean;
begin

ls_id := to_char(id);

li_len := length(ls_id);

ls_last_item := '';

ls_zero := '';

lb_stop := false;

while li_len>0 loop

ls_curr_item := substr(ls_id,li_len,1);

if ls_curr_item = '0' and lb_stop = false then

ls_zero := ls_zero || ls_curr_item;

else

lb_stop := true;

ls_last_item:=ls_last_item||ls_curr_item;

end if;

ls_id := substr(ls_id,1,li_len-1);

li_len := length(ls_id);

end loop;

return(ls_last_item||ls_zero);
end get_reverse_value;
接下来，我们创建我们第二个测试的测试表。并按照与第一个测试案例相同的方式进行测试。注意，对于测试查询来说，要把表名（包括提示里的）改为rebuild_test_cf。

SQL> create table rebuild_test_cf as select * from rebuild_test;
SQL> update rebuild_test_cf set name=get_reverse_value(id);
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