外观
DM 索引使用分析
索引使用分析的重要性
- 识别未使用索引：删除未使用的索引可以减少存储开销和维护成本
- 优化低效索引：调整或重建低效索引可以提高查询性能
- 避免过度索引：减少不必要的索引可以提高DML操作性能
- 改进索引设计：根据索引使用情况改进索引设计策略
- 降低存储成本：删除无用索引可以释放存储空间
索引使用分析的主要内容
- 索引使用统计：分析索引的使用频率和使用方式
- 未使用索引识别：找出从未使用或很少使用的索引
- 索引效率分析：评估索引的查询效率和维护成本
- 索引覆盖分析：分析索引是否被有效覆盖
- 索引竞争分析：分析索引的锁竞争情况
索引使用监控方法
使用系统视图监控
V$INDEX_USAGE
V$INDEX_USAGE视图提供了索引的使用情况统计，包括索引被访问的次数、扫描次数、范围扫描次数等。
sql
-- 查看所有索引的使用情况
SELECT * FROM V$INDEX_USAGE;
-- 查看特定表的索引使用情况
SELECT * FROM V$INDEX_USAGE WHERE TABLE_NAME = 'EMP';
-- 查看未使用的索引
SELECT * FROM V$INDEX_USAGE WHERE USAGE_COUNT = 0;
-- 查看使用频率最高的索引
SELECT * FROM V$INDEX_USAGE ORDER BY USAGE_COUNT DESC;V$SQL_PLAN
V$SQL_PLAN视图提供了SQL执行计划信息，可以查看索引是否被有效使用。
sql
-- 查看使用索引的SQL执行计划
SELECT DISTINCT SQL_ID, OPERATION, OPTIONS, OBJECT_NAME
FROM V$SQL_PLAN
WHERE OPERATION LIKE '%INDEX%';
-- 查看特定索引的使用情况
SELECT DISTINCT SQL_ID
FROM V$SQL_PLAN
WHERE OBJECT_NAME = 'IDX_EMP_DEPTNO';V$SQL_STATISTICS
V$SQL_STATISTICS视图提供了SQL执行统计信息，可以结合索引使用情况进行分析。
sql
-- 查看使用索引的SQL统计
SELECT S.SQL_ID, S.SQL_TEXT, S.EXECUTIONS, S.TOTAL_TIME
FROM V$SQL_STATISTICS S
JOIN V$SQL_PLAN P ON S.SQL_ID = P.SQL_ID
WHERE P.OPERATION LIKE '%INDEX%';使用DM管理工具监控
- 启动DM管理工具，连接到数据库实例
- 在左侧导航树中选择目标表
- 展开表节点，点击"索引"
- 在右侧窗口中查看索引信息，包括使用情况
- 点击"索引使用监控"标签页，查看索引使用统计
使用DM性能监控工具监控
- 启动DM性能监控工具，连接到数据库实例
- 在左侧导航树中选择"性能" -> "索引监控"
- 在右侧窗口中查看索引使用情况，包括使用次数、扫描次数等
- 设置索引监控参数和告警规则
- 查看索引使用历史趋势
使用AWR报告分析
AWR报告包含了索引使用的详细统计信息，可以用于分析索引使用情况。
生成AWR报告
sql
-- 生成AWR报告
SELECT * FROM TABLE(DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.GENERATE_AWR_REPORT(1, 2, 'HTML'));分析AWR报告中的索引使用情况
- 查看"Top SQL"部分，分析使用索引的SQL语句
- 查看"Wait Events"部分，分析索引相关的等待事件
- 查看"Segment Statistics"部分，分析索引的物理读和逻辑读情况
- 查看"Index Statistics"部分，分析索引的使用频率和效率
索引使用分析技术
1. 识别未使用索引
方法一：查询V$INDEX_USAGE视图
sql
-- 识别未使用的索引
SELECT UI.INDEX_NAME, UI.TABLE_NAME, UI.UNIQUENESS
FROM USER_INDEXES UI
LEFT JOIN V$INDEX_USAGE IU ON UI.INDEX_NAME = IU.INDEX_NAME AND UI.TABLE_NAME = IU.TABLE_NAME
WHERE IU.USAGE_COUNT IS NULL OR IU.USAGE_COUNT = 0;方法二：使用DM管理工具
- 启动DM管理工具，连接到数据库实例
- 在左侧导航树中选择"工具" -> "索引分析"
- 在弹出的"索引分析"对话框中，选择目标表
- 点击"分析"按钮，查看未使用的索引
方法三：使用性能监控工具
- 启动DM性能监控工具，连接到数据库实例
- 在左侧导航树中选择"性能" -> "索引监控"
- 在右侧窗口中，设置监控时间范围
- 查看未使用的索引列表
2. 分析索引效率
计算索引效率
索引效率可以通过以下公式计算：
索引效率 = (索引使用次数 / 表访问次数) * 100%sql
-- 分析索引效率
SELECT
IU.INDEX_NAME,
IU.TABLE_NAME,
IU.USAGE_COUNT AS INDEX_USAGE_COUNT,
(SELECT COUNT(*) FROM V$SQL_PLAN WHERE OBJECT_NAME = IU.TABLE_NAME) AS TABLE_ACCESS_COUNT,
ROUND((IU.USAGE_COUNT / NULLIF((SELECT COUNT(*) FROM V$SQL_PLAN WHERE OBJECT_NAME = IU.TABLE_NAME), 0)) * 100, 2) AS INDEX_EFFICIENCY
FROM V$INDEX_USAGE IU;分析索引扫描类型
sql
-- 分析索引扫描类型
SELECT
INDEX_NAME,
TABLE_NAME,
INDEX_SCAN_COUNT,
RANGE_SCAN_COUNT,
FULL_SCAN_COUNT,
ROUND((INDEX_SCAN_COUNT / NULLIF((INDEX_SCAN_COUNT + RANGE_SCAN_COUNT + FULL_SCAN_COUNT), 0)) * 100, 2) AS INDEX_SCAN_RATIO
FROM V$INDEX_USAGE;3. 分析索引覆盖情况
索引覆盖是指查询只需要通过索引就能获取所需数据，不需要回表访问。
方法一：分析SQL执行计划
sql
-- 查看索引覆盖情况
SELECT
SQL_ID,
OPERATION,
OPTIONS,
OBJECT_NAME,
CASE WHEN OPTIONS LIKE '%FULL SCAN%' THEN 'Full Index Scan'
WHEN OPTIONS LIKE '%RANGE SCAN%' THEN 'Range Index Scan'
WHEN OPTIONS LIKE '%UNIQUE SCAN%' THEN 'Unique Index Scan'
ELSE 'Other' END AS SCAN_TYPE
FROM V$SQL_PLAN
WHERE OPERATION LIKE '%INDEX%';方法二：分析SQL语句
sql
-- 查看使用索引覆盖的SQL
SELECT DISTINCT S.SQL_ID, S.SQL_TEXT
FROM V$SQL_STATISTICS S
JOIN V$SQL_PLAN P ON S.SQL_ID = P.SQL_ID
WHERE P.OPERATION LIKE '%INDEX%' AND P.OPTIONS LIKE '%FULL SCAN%';4. 分析索引竞争情况
索引竞争是指多个会话同时访问同一索引导致的锁竞争。
sql
-- 分析索引竞争情况
SELECT
L.TABLE_NAME,
L.INDEX_NAME,
COUNT(*) AS BLOCKED_SESSIONS
FROM V$LOCK L
WHERE L.TYPE = 'IX' -- 意向排他锁
GROUP BY L.TABLE_NAME, L.INDEX_NAME
ORDER BY BLOCKED_SESSIONS DESC;索引优化策略
1. 删除未使用索引
删除未使用的索引可以减少存储开销和维护成本。
sql
-- 删除未使用的索引
DROP INDEX idx_emp_unused;2. 调整低效索引
对于低效索引，可以考虑调整索引设计或重建索引。
sql
-- 重建低效索引
ALTER INDEX idx_emp_deptno REBUILD PARAMETERS ('FILLFACTOR = 80');
-- 调整复合索引顺序
DROP INDEX idx_emp_deptno_ename;
CREATE INDEX idx_emp_ename_deptno ON emp(ename, deptno);3. 优化复合索引
对于复合索引，需要根据查询模式优化索引列顺序。
sql
-- 分析复合索引使用情况
SELECT
P.SQL_ID,
P.OPERATION,
P.OPTIONS,
P.OBJECT_NAME,
P.ID,
P.POSITION
FROM V$SQL_PLAN P
WHERE P.OBJECT_NAME = 'IDX_EMP_DEPTNO_ENAME'
ORDER BY P.SQL_ID, P.ID;4. 添加缺失索引
根据查询模式，添加缺失的索引可以提高查询性能。
sql
-- 添加缺失的索引
CREATE INDEX idx_emp_hiredate ON emp(hiredate);5. 使用函数索引
对于频繁使用函数的查询，考虑使用函数索引。
sql
-- 创建函数索引
CREATE INDEX idx_emp_hire_year ON emp(YEAR(hiredate));索引使用分析最佳实践
1. 定期进行索引使用分析
- 建议每季度进行一次全面的索引使用分析
- 在系统架构变更或业务需求变更后进行索引使用分析
- 在数据库性能下降时进行索引使用分析
2. 结合多种分析方法
- 结合系统视图、管理工具和性能监控工具进行分析
- 分析SQL执行计划和执行统计
- 考虑业务需求和查询模式
3. 测试索引变更效果
- 在测试环境中测试索引变更效果
- 比较索引变更前后的性能差异
- 验证查询计划是否得到优化
4. 记录索引变更历史
- 记录索引的创建、修改和删除历史
- 记录索引变更的原因和预期效果
- 定期回顾索引变更的效果
5. 考虑数据更新频率
- 对于频繁更新的表，减少索引数量
- 避免在频繁更新的列上创建索引
- 考虑使用延迟索引维护
6. 关注索引存储位置
- 将索引存储在与数据文件不同的磁盘上
- 考虑使用独立的表空间存储索引
- 优化索引存储参数
版本差异说明
| 版本 | 主要变化 |
|---|---|
| DM 7 | 支持基本索引使用分析功能 |
| DM 8 | 增强了索引使用监控功能，提供了更多系统视图 |
| DM 8.1 | 优化了索引使用分析性能，支持更多分析功能 |
常见问题（FAQ）
Q1: 如何确定一个索引是否应该被删除？
A1: 确定一个索引是否应该被删除需要考虑以下因素：
- 索引的使用频率：如果索引从未使用或很少使用，考虑删除
- 索引的维护成本：如果索引维护成本高于查询收益，考虑删除
- 业务需求变化：如果业务需求变化导致索引不再需要，考虑删除
- 存储空间限制：如果存储空间不足，考虑删除无用索引
Q2: 如何处理使用频率低但偶尔有用的索引？
A2: 对于使用频率低但偶尔有用的索引，可以考虑以下处理方法：
- 保留索引，但定期监控其使用情况
- 考虑使用分区索引，减少维护成本
- 考虑使用延迟索引维护
- 在业务低峰期重建索引
Q3: 如何优化复合索引的列顺序？
A3: 优化复合索引列顺序的原则：
- 将选择性高的列放在前面
- 将频繁用于等值查询的列放在前面
- 将用于范围查询的列放在后面
- 考虑索引覆盖，将查询中常用的列包含在索引中
Q4: 如何监控索引的长期使用情况？
A4: 监控索引长期使用情况的方法：
- 定期生成索引使用报告
- 使用DM性能监控工具设置长期监控
- 分析AWR报告中的索引使用统计
- 记录索引使用的历史数据
Q5: 索引使用分析会影响数据库性能吗？
A5: 索引使用分析对数据库性能的影响很小，主要是因为：
- 系统视图的数据已经存在于内存中，查询开销很小
- DM管理工具和性能监控工具的监控开销很小
- 建议在系统负载较低时进行深度分析
Q6: 如何处理索引碎片问题？
A6: 处理索引碎片问题的方法：
- 重建索引：使用REBUILD语句重建索引
- 重组索引：使用COALESCE语句重组索引
- 定期维护：建立索引维护计划
- 优化索引参数：调整FILLFACTOR等参数
Q7: 如何分析索引对DML操作的影响？
A7: 分析索引对DML操作影响的方法：
- 比较DML操作前后的性能差异
- 分析DML操作的执行计划
- 监控DML操作的等待事件
- 考虑索引数量和类型对DML性能的影响
Q8: 如何使用索引使用分析结果优化查询性能？
A8: 使用索引使用分析结果优化查询性能的方法：
- 删除未使用的索引，减少维护成本
- 调整低效索引，提高查询效率
- 添加缺失的索引，优化查询计划
- 优化复合索引顺序，提高索引利用率
- 使用函数索引，优化函数查询
Q9: 如何识别过度索引？
A9: 识别过度索引的方法：
- 分析表的索引数量，一般不超过10个
- 分析索引的重叠情况，避免重复索引
- 分析索引的维护成本，避免高成本索引
- 分析索引的使用情况，删除无用索引
Q10: 如何建立索引使用分析的常规流程？
A10: 建立索引使用分析常规流程的步骤：
- 定期收集索引使用统计信息
- 分析索引使用情况，识别问题索引
- 制定索引优化计划
- 在测试环境中测试优化效果
- 在生产环境中实施优化计划
- 验证优化效果，调整优化策略
- 记录优化过程和结果
在进行索引使用分析时，需要考虑业务需求、查询模式和数据更新频率等因素，避免盲目删除或调整索引。同时，需要建立索引使用分析的常规流程，定期进行索引使用分析，确保索引策略始终符合业务需求和性能要求。
通过合理的索引使用分析和优化，可以显著提高DM数据库的查询性能，降低存储开销和维护成本，为业务提供高效、稳定的数据服务。