Базы данных Oracle - статьи
         

Сравнение индексов


Среди недостатков bitmap-индекса для уникального столбца есть потребность в достаточно большом пространстве (и поэтому Oracle не рекомендует его). Однако, размер bitmap-индекса зависит от селективности столбца, на котором он построен, а также от распределения данных. Поэтому bitmap-индекс на столбец ПОЛ будет меньше, чем B*tree-индекс на тот же самый столбец. С другой стороны, bitmap-индекс для EMPNO (кандидат в первичные ключи) будет намного больше, чем B*tree-индекс на этот же столбец. Однако, так как к системам поддержки принятия решений (decision-support systems - DSS) имеют доступ меньшее число пользователей, чем к системам обработки транзакций (transaction-processing systems - OLTP), то ресурсы – это не проблема для этих приложений.

Для иллюстрации этого, я создал две таблицы, TEST_NORMAL и TEST_RANDOM. В таблицу TEST_NORMAL добавил миллион строк с помощью PL/SQL-блока, а затем эти строки вставил в таблицу TEST_RANDOM в произвольном порядке:

Create table test_normal (empno number(10), ename varchar2(30), sal number(10));

Begin For i in 1..1000000 Loop Insert into test_normal values(i, dbms_random.string('U',30), dbms_random.value(1000,7000)); If mod(i, 10000) = 0 then Commit; End if; End loop; End; /

Create table test_random as select /*+ append */ * from test_normal order by dbms_random.random;

SQL> select count(*) "Total Rows" from test_normal;

Total Rows ---------- 1000000

Elapsed: 00:00:01.09

SQL> select count(distinct empno) "Distinct Values" from test_normal;

Distinct Values --------------- 1000000

Elapsed: 00:00:06.09 SQL> select count(*) "Total Rows" from test_random;

Total Rows ---------- 1000000

Elapsed: 00:00:03.05 SQL> select count(distinct empno) "Distinct Values" from test_random;

Distinct Values --------------- 1000000

Elapsed: 00:00:12.07

Заметьте, что таблица TEST_NORMAL заполнена последовательно, а таблица TEST_RANDOM создана с произвольным порядком записей и поэтому содержит неорганизованные данные. В этой таблице столбец EMPNO имеет 100% различных значений и является хорошим кандидатом в первичные ключи. Если определить этот столбец как первичный ключ, будет создан B*tree-индекс, а не bitmap-индекс, потому что Oracle не поддерживает bitmap-индексы для первичных ключей.

Чтобы проанализировать поведение этих индексов, выполним следующие шаги:




  1. Для TEST_NORMAL:


  1. Создаем bitmap-индекс для столбца EMPNO и выполняем несколько запросов с предикатом равенства.
  2. Создаем B* tree индекс для столбца EMPNO, выполняем несколько запросов с предикатом равенства и сравниваем операции логического и физического ввода/вывода этих запросов, выполняемые для извлечения результатов для этих наборов значений.


  • Для TEST_RANDOM:



    1. То же самое что и Шаг 1A.
    2. То же самое что и Шаг 1B.


    3. Для TEST_NORMAL:


      1. То же самое что и Шаг 1A, только запросы выполняем с диапазоном предикатов.
      2. То же самое что и Шаг 1B, только запросы выполняем с диапазоном предикатов. Сравниваем статистику.


      3. Для TEST_RANDOM:


        1. То же самое что и Шаг 3A.
        2. То же самое что и Шаг 3B.


        3. Для TEST_NORMAL:


          1. Создаем bitmap-индекс для столбца SAL, и затем выполняем несколько запросов с предикатом равенства и несколько с диапазонным предикатом.
          2. Создаем B*tree индекс для столбца SAL, и затем выполняем несколько запросов с предикатом равенства и несколько с диапазонным предикатом (тот же набор значений, как на Шаге 5A). Сравниваем операции ввода/вывода запросов, выполняемые для извлечения результатов.


          3. Добавляем столбец GENDER в обе таблицы, и выполним update этого столбца, установив три возможных значения: M для мужского пола, F для женского пола, и null, если пол не задан. Значения этого столбца устанавливаются по одному и тому же условию.
          4. Создаем bitmap-индекс для этого столбца, и затем выполняем несколько запросов с предикатом равенства.
          5. Создаем B*tree индекс для столбца GENDER, и затем выполняем несколько запросов с предикатом равенства. Сравниваем результаты с Шагом 7.


            6. Шаги с 1 по 4 выполняются для столбца с высокой селективностью (100% различных значений), Шаг 5 для столбца со средней селективностью, а Шаги 7 и 8 с низкой селективностью.


            Содержание раздела