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oracle索引的測試實例代碼

前言

在測試oracle索引性能時大意了，沒有仔細分析數據特點，將情況特此記錄下來。

需求: 對一張100w記錄的表的 stuname列進行查詢，測試在建立索引與不建立索引的區(qū)別. 以下是開始用的創(chuàng)建代碼及執(zhí)行效果.

1. 隨機數據生成代碼分析

--為測試索引而準備的隨機數據生成代碼，先分析一下
select rownum as id,
     'smith'||trunc(dbms_random.value(0, 100)) as stu_name,
     dbms_random.string('x', 20) stu_pwd,
     to_char(add_months(sysdate,-DBMS_RANDOM.VALUE(100,200)) + rownum / 24 / 3600, 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') as birthday ,
     decode( TRUNC(DBMS_RANDOM.VALUE(1,5)),1,'湖南省',2,'湖北省',3,'江西省','北京市') as address
   from dual
   connect by level = 100;

--先分析以下上面的代碼

-- 偽列: rownum

-- dual : 測試表

-- || 字符串聯接

--1. 測試生成100條記錄 connect by level=100 :

--a、利用Oracle特有的“connect by”樹形連接語法生成測試記錄，“l(fā)evel = 100”表示要生成100記錄；

--b、利用rownum虛擬列生成遞增的整數數據；

--c、利用sysdate函數加一些簡單運算來生成日期數據，本例中是每條記錄的時間加1秒；

-- add_months(sysdate,-DBMS_RANDOM.VALUE(100,200)) 用當前時間減去至少100個月，最多200個月，來生成生日

--d、利用dbms_random.value函數生成隨機的數值型數據，都是double型，所以都加了 trunc( )以截斷小數位，本例中是生成0到100之間的隨機整數；

--e、利用dbms_random.string函數生成隨機的字符型數據，本例中是生成長度為20的隨機字符串，字符串中可以包括字符或數字。

2. 生成測試表及數據

--2. 正式生成100W
drop table stu_test_100w; --如果原來有，則先刪除原來的表
 
--創(chuàng)建表及數據
create table stu_test_100w
as
select rownum as id,
     'smith'||trunc(dbms_random.value(0, 99)) as stu_name,
     dbms_random.string('x', 20) stu_pwd,
     to_char(add_months(sysdate,-DBMS_RANDOM.VALUE(100,200)) + rownum / 24 / 3600, 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') as birthday ,
     decode( TRUNC(DBMS_RANDOM.VALUE(1,5)),1,'湖南省',2,'湖北省',3,'江西省','北京市') as address
   from dual
   connect by level = 1000000; -- 生成 100w測試數據

-- 查看當前用戶模式下所有的表 
select * from tab where tname='STU_TEST_100W';
--先執(zhí)行一次查詢, 注意查詢所用的時間,此時并沒有加入索引 
select * from stu_test_100w where stu_name='smith13';

執(zhí)行結果:

以上是沒有用到索引時的執(zhí)行用時 6.781秒.

下面創(chuàng)建索引后，再用同一查詢來測試.

--********生成索引后，再執(zhí)行一次查詢
drop index index_student_test;
 
create index index_student_test
on stu_test_100w(stu_name);  --索引是針對某個表的某個列
 
--先執(zhí)行一次查詢, 注意查詢的時間,此時加入了索引 
select * from stu_test_100w where stu_name='smith13';

為什么用了索引后時間查詢能還下降了呢????

分析如下:

1. 索引生成的字段的值分存得太密集了，查看上面的代碼會發(fā)現我們stu_name只生成在了 smith0-99之間，即只有100種可能性, 對于100w數據則言，即每個名字都有約1w個.

2。因為數據太密集了，所以以上查詢的花的時間主要在1w條數據的顯示上，所以我們可以觀察到不管是否用到了索引，都要共到6-7秒來顯示結果.

3. 那為什么用了索引還慢一些呢? 這就與索引的存儲結構有關系了.oracle默認使用的是B樹索引, 當使用索引列查詢時，查詢必須先查看索引，通過索引去定位數據，而咱們的數據分布又比較密集，所以使用索引所導致的時間損耗要大于直接磁盤搜索的時間.

那么如何解決呢?

隨機生成的姓名分布廣一些(這與真實的數據也一樣). 即將隨機生成代碼修改為 'smith'||trunc(dbms_random.value(0, 9999999)) as stu_name,

drop table stu_test_100w; --如果原來有，則先刪除原來的表
--重新生成表及隨機數據，注意 stu_name列的取值范圍加大
create table stu_test_100w
as
select rownum as id,
     'smith'||trunc(dbms_random.value(0, 9999999)) as stu_name,
     dbms_random.string('x', 20) stu_pwd,
     to_char(add_months(sysdate,-DBMS_RANDOM.VALUE(100,200)) + rownum / 24 / 3600, 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') as birthday ,
     decode( TRUNC(DBMS_RANDOM.VALUE(1,5)),1,'湖南省',2,'湖北省',3,'江西省','北京市') as address
   from dual
   connect by level = 1000000; 
 
--先執(zhí)行一次查詢, 注意查詢的時間,此時并沒有加入索引 
select * from stu_test_100w where stu_name='smith8821228';

執(zhí)行結果如下:

用時 0.312秒.

接著創(chuàng)建索引后，再測試同一個查詢

--********生成索引后，再執(zhí)行一次查詢
drop index index_student_test;
 
create index index_student_test
on stu_test_100w(stu_name);  --索引是針對某個表的某個列
--先執(zhí)行一次查詢, 注意查詢的時間,此時加入了索引 
select * from stu_test_100w where stu_name='smith8821228';