在Oracle中,索引有什么优点和缺点?
1、优点：第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 第二，可以大大加快 数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
2、优点 大大加快数据的检索速度；创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性；加速表和表之间的连接；在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。
3、通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
4、索引的优缺点 1）优点：可以大大提高系统的性能。它不仅可以加快数据检索的速度，还能在检索数据的过程中提高系统的性能，并且可以加速表与表之间的连接。2）缺点：占用更多的磁盘空间，并且降低添加、删除和更新行的速度。
ORACLE索引提高效率
使用缓存：Oracle数据库支持缓存机制，可以将经常查询的数据存储在内存中以提高访问速度。这通常被称为缓存命中率（Cache Hit Ratio）。优化查询：查询语句的效率也会影响访问速度。
这句话不严谨，在针对百万条以上的数据添加索引会加快查询速度，但如果是较少的数据，加索引反而会降低查询速度。至于update跟索引无关。
里面存放了用户的数据，跟表一样需要占用磁盘空间。索引是一种允许直接访问数据表中某一数据行的树型结构，为了提高查询效率而引入，是一个独立于表的对象，可以存放在与表不同的表空间中。
行号”，再根据“行号”找到对应的记录。索引有很多类型，以上只是常用的一种。java编程里面有个compass或者luncene 那个也是先建立索引的，把文件之类的索引成一个文件，之后查文件，快速匹配。
不能简单滴说表和索引分开表空间放就能提高效率（性能）。提高性能是有前提条件的，只有在数据表空间和索引表空间分开存放在不同磁盘的时候，由于减少了磁盘I/O的竞争，才表现出性能的提高。
其次索引字段的顺序也尽可能保持一致。oracle数据库两张数据量相同的表关联查询建索引快，对表添加合适的索引，能够提高用户查询该表的速度，但并不是所有的表都适合添加索引，具体情况要看自身的业务需要。
oracle给表加索引怎么判断查询效率吗
1、set timing on --开启执行时间显示 在你的实验表中差上几十万的数据 然后select * from tableName where columName=xxx；注意columnName必须是你建索引的列，否则就无意义了。--这句是引用索引的，查询后看时间。
2、创建索引时，需要考虑到查询的频率和复杂性，以便在查询时能够利用索引。使用分区：Oracle支持分区表（Partitioned Table），这意味着数据被分成多个部分存储在不同的物理存储介质上。
3、那么根据分析我们可以得到索引的结构数据，这些数据会保留到index_stats中，来判断这个索引是否需要rebuild. 需要注意的是这样的分析是不会收集索引的统计信息的。
4、你的执行计划显示都使用范围索引(index range scan)了，执行计划不一样，执行时间肯定不一样。 另外并不是使用索引后查询就一定快。
oracle失效的索引要怎么查看?
看 user_indexes 的 status 字段， 如果不是 valid， 索引失效。在使用分区表情况下，可能出现索引失效。如果索引失效，需要重建索引。
oracle中查看索引方法如下：打开第三方软件，如plsql。并登陆到指定数据库 进入后，依次点击Tables-要查找的索引所在的表名-Indexs。右键出现的索引，点击“查看”。查出的内容即为索引的基本信息。
隐式转换 隐式转换会导致索引失效，特别是在查询时将字段作为number类型以where条件传给Oracle时。这种错误的行为在开发中是常见的，也是经常会犯的错误。
oracle对于数据库中的表信息，存储在系统表中。
索引 idx_staffs_nameAgePos 建立索引时 以 name ， age ，pos 的顺序建立的。全值匹配表示按顺序匹配的 如果索引了多列，要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最左前列开始并且不跳过索引中的列。
Oracle表刚插入大量数据,索引会立即起作用吗?
1、随着数据量增加，索引树的高度也会增加，oracle的建议是索引树高度超过4需要重建索引，但如果因为数据量的累加而导致高度增加，重建不起作用，本人唯一了解到的办法只有物理分表，单表数据量的控制可以有效避免索引的性能恶化。
2、普通这么大的表，插入数据时会引起索引维护。
3、oracle 会自动的为新加的索引字段维护索引。索引会增大，一般是 高度为2，如果大于2 ，建议重建。
4、· 即使创建索引，Oracle也会根据CBO的计算结果，决定是否使用索引。注意事项：· 只有全表扫描时才可以使用多块读。该方式下，单个数据块仅访问一次。· 对于数据量较大的表，不建议使用全表扫描进行访问。
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