邏輯上：

Single column 單行索引

Concatenated 多行索引

Unique 唯一索引

NonUnique 非唯一索引

Function-based函數索引

Domain 域索引

物理上：

Partitioned 分區索引

NonPartitioned 非分區索引

B-tree：

Normal 正常型B樹

Rever Key 反轉型B樹

Bitmap 位圖索引

索引結構：

B-tree：

適合與大量的增、刪、改（OLTP）；

不能用包含OR操作符的查詢；

適合高基數的列（唯一值多）

典型的樹狀結構；

每個結點都是數據塊；

大多都是物理上一層、兩層或三層不定，邏輯上三層；

葉子塊數據是排序的，從左向右遞增；

在分支塊和根塊中放的是索引的范圍；

Bitmap:

適合與決策支持系統；

做UPDATE代價非常高；

非常適合OR操作符的查詢；

基數比較少的時候才能建位圖索引；

樹型結構：

索引頭

開始ROWID，結束ROWID（先列出索引的最大范圍）

BITMAP

每一個BIT對應著一個ROWID，它的值是1還是0，如果是1，表示著BIT對應的ROWID有值；

B*tree索引的話通常在訪問小數據量的情況下比較適用，比如你訪問不超過表中數據的5%，當然這只是個相對的比率，適用于一般的情況。bitmap的話在數據倉庫中使用較多，用于低基數列，比如性別之類重復值很多的字段，基數越小越好。

B* 樹索引

這些是我所說的 “ 傳統 “ 索引。到目前為止，這是 Oracle 和大多數其他數據庫中最常用的索引。 B* 樹的構造類似于二叉樹，能根據鍵提供一行或一個行集的快速訪問，通常只需很少的讀操作就能找到正確的行。不過，需要注意重要的一點， ” B* 樹 “ 中的 ” B “ 不代表二叉（ binary ），而代表平衡（ b alanced ）。B* 樹索引并不是一顆二叉樹，這一點在介紹如何在磁盤上物理地存儲 B* 樹時就會了解到。 B* 樹索引有以下子類型：

索引組織表（ index organized table ）：索引組織表以 B* 樹結構存儲。堆表的數據行是以一種無組織的方式存儲的（只要有可用的空間，就可以放數據），而 IOT 與之不同， IOT 中的數據要按主鍵的順序存儲和排序。對應用來說， IOT 表現得與 “ 常規 “ 表并無二致；需要使用 SQL 來正確地訪問 IOT 。 IOT 對信息獲取、空間系統和 OLAP 應用最為有用。 IOT 在上一章已經詳細地討論過。

B*樹聚簇索引（ B*tree cluster index ）這些是傳統 B* 樹索引的一個變體（只是稍有變化）。 B* 樹聚簇索引用于對聚簇鍵建立索引（見第 11. 章中 “ 索引聚簇表 “ 一節），所以這一章不再討論。在傳統 B* 樹中 ，鍵都指向一行；而 B* 樹聚簇不同，一個聚簇鍵會指向一個塊，其中包含與這個聚簇鍵相關的多行。

降序索引（ descending index ）：降序索引允許數據在索引結構中按 “ 從大到小 “ 的順序（降序）排序，而不是按 ” 從小到大 “ 的順序（升序）排序。我們會解釋為什么降序索引很重要，并說明降序索引如何工作。

反向鍵索引（ reverse key index ）：這也是 B* 樹索引，只不過鍵中的字節會 “ 反轉 “ 。利用反向鍵索引，如果索引中填充的是遞增的值，索引條目在索引中可以得到更均勻的分布。例如，如果使用一個序列來生成主鍵，這個序列將生成諸如 987500 、 987501 、 987502 等值。這些值是順序的，所以倘若使用一 個傳統的 B* 樹索引，這些值就可能放在同一個右側塊上，這就加劇了對這一塊的競爭。利用反向鍵， Oracl e則會邏輯地對 205789 、 105789 、 005789 等建立索引。 Oracle 將數據放在索引中之前，將先 把所存儲數據的字節反轉，這樣原來可能在索引中相鄰放置的值在字節反轉之后就會相距很遠。通過反轉字節，對索引的插入就會分布到多個塊上。

位圖索引（ bitmap index ）

在一顆 B* 樹中，通常索引條目和行之間存在一種一對一的關系：一個 索引條目就指向一行。而對于位圖索引，一個索引條目則使用一個位圖同時指向多行。位圖索引適用于高度重復而且通常只讀的數據（高度重復是指相對于表中的總行數，數據只有很少的幾個不同值）。考慮在一 個有 100 萬行的表中，每個列只有 3 個可取值： Y 、 N 和 NULL 。舉例來說，如果你需要頻繁地統計多少行有值Y ，這就很適合建立位圖索引。不過并不是說如果這個表中某一列有 11.000 個不同的值就不能建立位圖索引，這一列當然也可以建立 位圖索引。在一個 OLTP 數據庫中，由于存在并發性相關的問題，所以不能考慮使用位圖索引（后面我們就會討論這一點）。注意，位圖索引要求使用 Oracle 企業版或個人版。

位圖聯結索引（ bitmap join index ）：這為索引結構（而不是表）中的數據提供了一種逆規范化的 方法。例如，請考慮簡單的 EMP 和 DEPT 表。有人可能會問這樣一個問題： “ 多少人在位于波士頓的部門工作 ？“ EMP 有一個指向 DEPT 的外鍵，要想統計 LOC 值為 Boston 的部門中的員工人數，通常必須完成表聯結，將 LOC 列聯結至 EMP 記錄來回答這個問題。通過使用位圖聯結索引，則可以在 EMP 表上對 LOC 列建立索引 。

基于函數的索引（ function-based index ）

這些就是 B* 樹索引或位圖索引，它將一個函數計算得到的結果存儲在行的列中，而不是存儲列數據本身�？梢园鸦�于函數的索引看作一個虛擬列（或派生列）上的索引，換句話說，這個列并不物理存儲在表中。基于函數的索引可以用于加快形如 SELECT * FROM T W HERE FUNCTION(DATABASE_COLUMN) = SAME_VALUE 這樣的查詢，因為值 FUNCTION(DATABASE_COLUMN) 已經提前計算并存儲在索引中。

應用域索引（ application domain index ）

應用域索引是你自己構建和存儲的索引，可能存儲在Oracle 中，也可能在 Oracle 之外。你要告訴優化器索引的選擇性如何，以及執行的開銷有多大，優化器則會根據你提供的信息來決定是否使用你的索引。 Oracle 文本索引就是應用域索引的一個例子；你也可 以使用構建 Oracle 文本索引所用的工具來建立自己的索引。需要指出，這里創建的 “ 索引 “ 不需要使用傳統的索引結構。例如， Oracle 文本索引就使用了一組表來實現其索引概念。

首先，我們要確定數據庫運行在何種優化模式下，相應的參數是：optimizer_mode�？稍趕vrmgrl中運行“show parameter optimizer_mode"來查看。ORACLE V7以來缺省的設置應是"choose"，即如果對已分析的表查詢的話選擇CBO，否則選擇RBO。如果該參數設為“rule”，則不論表是否分析過，一概選用RBO，除非在語句中用hint強制。

查找原因的步驟

首先，我們要確定數據庫運行在何種優化模式下，相應的參數是：optimizer_mode�？稍趕vrmgrl中運行“show parameter optimizer_mode"來查看。ORACLE V7以來缺省的設置應是"choose"，即如果對已分析的表查詢的話選擇CBO，否則選擇RBO。如果該參數設為“rule”，則不論表是否分析過，一概選用RBO，除非在語句中用hint強制。

其次，檢查被索引的列或組合索引的首列是否出現在PL/SQL語句的WHERE子句中，這是“執行計劃”能用到相關索引的必要條件。

第三，看采用了哪種類型的連接方式。ORACLE的共有Sort Merge Join（SMJ）、Hash Join（HJ）和Nested Loop Join（NL）。在兩張表連接，且內表的目標列上建有索引時，只有Nested Loop才能有效地利用到該索引。SMJ即使相關列上建有索引，最多只能因索引的存在，避免數據排序過程。HJ由于須做HASH運算，索引的存在對數據查詢速度幾乎沒有影響。

第四，看連接順序是否允許使用相關索引。假設表emp的deptno列上有索引，表dept的列deptno上無索引，WHERE語句有emp.deptno=dept.deptno條件。在做NL連接時，emp做為外表，先被訪問，由于連接機制原因，外表的數據訪問方式是全表掃描，emp.deptno上的索引顯然是用不上，最多在其上做索引全掃描或索引快速全掃描。

第五，是否用到系統數據字典表或視圖。由于系統數據字典表都未被分析過，可能導致極差的“執行計劃”。但是不要擅自對數據字典表做分析，否則可能導致死鎖，或系統性能下降。

第六，索引列是否函數的參數。如是，索引在查詢時用不上。

第七，是否存在潛在的數據類型轉換。如將字符型數據與數值型數據比較，ORACLE會自動將字符型用to_number()函數進行轉換，從而導致第六種現象的發生。

第八，是否為表和相關的索引搜集足夠的統計數據。對數據經常有增、刪、改的表最好定期對表和索引進行分析，可用SQL語句“analyze table xxxx compute statistics for all indexes;"。ORACLE掌握了充分反映實際的統計數據，才有可能做出正確的選擇。

第九，索引列的選擇性不高。

我們假設典型情況，有表emp，共有一百萬行數據，但其中的emp.deptno列，數據只有4種不同的值，如10、20、30、40。雖然emp數據行有很多，ORACLE缺省認定表中列的值是在所有數據行均勻分布的，也就是說每種deptno值各有25萬數據行與之對應。假設SQL搜索條件DEPTNO=10，利用deptno列上的索引進行數據搜索效率，往往不比全表掃描的高，ORACLE理所當然對索引“視而不見”，認為該索引的選擇性不高。

但我們考慮另一種情況，如果一百萬數據行實際不是在4種deptno值間平均分配，其中有99萬行對應著值10，5000行對應值20，3000行對應值30，2000行對應值40。在這種數據分布圖案中對除值為10外的其它deptno值搜索時，毫無疑問，如果索引能被應用，那么效率會高出很多。我們可以采用對該索引列進行單獨分析，或用analyze語句對該列建立直方圖，對該列搜集足夠的統計數據，使ORACLE在搜索選擇性較高的值能用上索引。

第十，索引列值是否可為空（NULL）。如果索引列值可以是空值，在SQL語句中那些需要返回NULL值的操作，將不會用到索引，如COUNT（*），而是用全表掃描。這是因為索引中存儲值不能為全空。

第十一，看是否有用到并行查詢（PQO）。并行查詢將不會用到索引。

第十二，看PL/SQL語句中是否有用到bind變量。由于數據庫不知道bind變量具體是什么值，在做非相等連接時，如“<”，“>”,“like”等。ORACLE將引用缺省值，在某些情況下會對執行計劃造成影響。