oracle 聚簇因子对查询性能的影响

xlid

　　createtablet0
　　(
　　sidintnotnull,
　　snamevarchar2(20)
　　)
　　tablespacetest;
　　--循环导入数据
　　declare
　　maxrecordsconstantint:=100000;
　　iint:=1;
　　begin
　　foriin1..maxrecordsloop
　　insertintot0values(i,'ocpyang'||i);
　　endloop;
　　dbms_output.put_line('成功录入数据！');
　　commit;
　　end;
　　/
　　createtablet1
　　as
　　selectsid,snamefromt0orderbysnamedesc;
　　createindexindex_t1ont1(sid);
　　createtablet2
　　as
　　selectsid,snamefromt0orderbysidasc;
　　createindexindex_t2ont2(sidasc);
　　--分析两张表及其索引
　　EXECDBMS_STATS.gather_table_stats(USER,'T1');
　　EXECDBMS_STATS.gather_table_stats(USER,'T2');
　　EXECDBMS_STATS.gather_index_stats(USER,'INDEX_T1');
　　EXECDBMS_STATS.gather_index_stats(USER,'INDEX_T2');
　　---比较同一个查询
　　setautottraceonlystat;
　　SELECT*FROMt1WHEREsidBETWEEN100AND120;
　　统计信息
　　----------------------------------------------------------
　　5recursivecalls
　　4dbblockgets
　　15consistentgets一致读
　　0physicalreads
　　540redosize
　　1240bytessentviaSQL*Nettoclient
　　530bytesreceivedviaSQL*Netfromclient
　　3SQL*Netroundtripsto/fromclient
　　0sorts(memory)
　　0sorts(disk)
　　21rowsprocessed
　　SELECT*FROMt2WHEREsidBETWEEN100AND120;
　　统计信息
　　----------------------------------------------------------
　　6recursivecalls
　　4dbblockgets
　　9consistentgets一致读
　　0physicalreads
　　540redosize
　　1240bytessentviaSQL*Nettoclient
　　530bytesreceivedviaSQL*Netfromclient
　　3SQL*Netroundtripsto/fromclient
　　0sorts(memory)
　　0sorts(disk)
　　21rowsprocessed
　　setautotraceoff;
　　由上得知，通过执行统计信息观察，t1表的查询一致读是15，而t2表的一致读只有9，尽然t1的一致读尽然是t2的1倍还多，
　　很奇怪，同样的表结构，同样的数据.
　　----分析原因：
　　select
　　b.table_name,
　　a.index_name,
　　b.num_rows,
　　b.blocks,
　　a.clustering_factorfrom
　　user_indexesa,user_tablesb
　　whereb.table_namein('T1','T2')
　　anda.table_name=b.table_name;
　　TABLE_NAMEINDEX_NAMENUM_ROWSBLOCKSCLUSTERING_FACTOR
　　---------------------------------------------------------
　　T1INDEX_T11000003301048
　　T2INDEX_T2100000330316
　　通过查询聚簇因子发现，两个表的聚簇因子差别很大，基于sid的索引在sid是顺序排列的表中，clustering_factor的值相差很大。
　　T1表中数据属于无序状态，这个时候的CLUSTERING_FACTOR比较接近NUM_ROWS，说明如果扫描整个表，
　　每次都要根据Index来读取相应行的RowID，这个时候的IO操作很多，自然检索时间会比较长。
　　T2表数据有序，CLUSTERING_FACTOR比较接近BLOCKS，说明相邻的数据在一个块中，减少了IO操作数量，
　　自然检索时间会大大降低.