Oracle 海量数据处理

在Oracle数据库中，索引按照索引机制的不同，可以分为三种。

1. B-Tree索引 B-Tree index

应用场景： OLTP 使用比较多，处理键值重复率比较低的字段比较适合使用B-Tree索引，处理效率极高。反之当键值重复率很高时，B-Tree索引的效率会非常的低效。

在Oracle中主键会默认加上B-Tree索引。在Oracle的主键和唯一性约束上 使用B-Tree索引

B-Tree索引又可以分为：唯一索引、组合索引、反向键索引、基于函数的索引。

唯一键索引：1、唯一键索引确保在定义的索引列中没有重复值， 2、Oracle自动在表的主键列上创建唯一键索引。 3、使用CREATE UNIQUE INDEX语句创建唯一键索引。

组合索引： 1、组合索引在表的多个列上创建的索引。2、索引中列的顺序是任意的。3、如果SQL语句的WHERE子句中引用了组合索引的所有列或大多数列，则可以提高检索速度。

反向键索引：1、反向键索引反转索引列键值的每个字节。2、通常建立在列的值是连续增值的，目的是为了使数据能够均匀的分布在整索引上。3、创建时使用REVERSE关键字。

基于函数的索引：1、基于一个或多个列上的函数或表达式创建的索引。2、表达式中不能出现聚合函数。3、不能在LOB类型的列上创建。4、创建时必须有QUERY REWRITE权限。

2. 位图索引 Bitmap index

应用场景：1）处理键值重复率比较高的字段比较适合使用。2）比B-Tree索引更节省空间。3）在OLAP系统中使用比较频繁。当一个表上某个（几个）字段的数值有明显的大量重复时，比如字段是国家、地区、性别（世界上，或者该字段为其他的一些标识性信息。4）特定类型的查询下性能很高。比如，要对一个结果集进行count操作，特别是在SQL语句的条件部分，在很多字段之间存在着逻辑“与”、“或”运算的查询方式。

劣势：1、索引列上不适合频繁的进行DML操作。2、值重复率比较低的情况不适合使用。 3、 位图索引适合在数据仓库中使用，在OLTP中不常使用。

create bitmap index index_name on table_name(column_name);

3. 全文索引 Text index

应用场合: 属于数据仓库范畴，在OLTP系统中使用并不广泛。全文索引的优点在于可以对词汇的进行快速搜索。

劣势 ：全文索引要 占用 大量的空间

context类型的全文索引是 不基于事务的 无法 实现数据和索引同步。