数据库版本：oracle12c
索引三个主要特性的应用：
1，索引的深度低：前面我们说过btree的深度一般都是2到3层左右，而如果使用索引进行查询的时候，则仅仅需要逻辑读3个block就可以找到要查询的数据的rowid了，然后回表一次查询到最后的数据，也就是一般的一条数据的查询是这样的。但如果出现了一些特殊情况，比如比如，我们是范围查询，而且数据量很大，那是否还适合用索引查询叻？答案是不一定，在很多情况下，如果索引查询的结果不超过一半以上，并且数据量不大的话，索引查询还是比全表扫描快。有些情况则并不，特别是将近查询出整张表的情况，已经确定要全表读了，就不需要在浪费时间去一个个的走索引了，走索引也会耗时间，特别是跳跃索引查询，所以在使用索引的时候，还是的分析我们的查询的具体情况。分析表的结构。
另外索引并不意味着更好更快，例如一张表只有一个字段，这个时候索引的大小比表自身的大小还大，就不适合建立索引了。
2，索引储存键值
要说明这点，主要是为了避免回表的情况，前面说过非聚集稠密索引的情况，就是几乎每个索引都需要储存一个物理地址的情况。在这里就是rowid的无序的情况，如果索引查询出的结果的rowid是无序的，导致每个rowid指向的块是分散的，那么对于索引查询，实际后面的操作仍然需要读很多的block，那效率仍然是低的，所以在使用的索引的时候，如果是要范围大量数据，最好是range范围查询，不要iterlist这类的查询，它会导致回表次数过多。当然如果要查询的结果列正好是索引列，这个时候就不需要去读数据库文件了，直接依靠索引文件得到结果，就不用回表，也就是索引全覆盖的情况，这个时候索引仍然是高效的。
3，有序
对于统计，比如count(*)，索引既然是对全表的某列建立的，那么那列的行数当然也是索引的保存的行数，也就是整个表的行数，但要考虑一个情况就是如果索引列为null的情况，当索引列有null值的时候，索引不会储存这个列值到索引文件中，也就是索引无法统计带有null的列值的行，执行count(*)，仍然是全表扫描，这个时候就显现出非空列上建立索引的好处了，也好在我们几乎对每张表都建立主键，主键是索引并且是非空的，也就避免了无法确定是否空行的情况了。另外在执行min和max的时候，如果是在索引列上的运算，那索引仅需要取最前或者最后一行，因为他是有序的，所以min和max在索引上运算是和表的数据量几乎无关，因为他只需要读索引的高度次的block即可。
4，回表
另外如果要查询索引的聚集的，可以使用“select clustering_factor from user_indexs where index_name = ‘xxx’”来比较，如果这个值越大，证明索引越稠密，如果这个值越小证明这个索引越稀疏。依靠这个值，我们可以大概的知道某些查询的效率。这个值的大小，主要是受表中block中的每一个行的对应的索引列是否有序度有关，如果是零散的，那这个值就越高。比如你先插入了个1000，然后又依次插入2，300，30000，4这种无序的凌乱的数据，就导致每个索引的rowid和索引的顺序不一致，回表就会很慢。而另外的一种情况，如果你是依次插入1，2，3，4，5这样的有序数据，索引和rowid的顺序是一致的，那回表的时候，如果是范围查询，会快很多。
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