Oracle 索引管理

索引类型

B树索引

特点

结构：平衡树结构，适合范围查询和精确查询
适用场景：高基数列（如主键、唯一约束）
存储：存储索引键值和行ID
查询性能：适用于大多数查询场景

创建语法

sql

-- 创建普通B树索引
CREATE INDEX emp_last_name_idx ON employees(last_name);

-- 创建唯一B树索引
CREATE UNIQUE INDEX emp_email_idx ON employees(email);

-- 创建复合B树索引
CREATE INDEX emp_dept_job_idx ON employees(department_id, job_id);

-- 创建反向键索引（减少索引叶节点争用）
CREATE INDEX emp_empno_idx ON employees(employee_id) REVERSE;

最佳实践

为频繁查询的列创建索引
为高基数列创建索引
考虑创建复合索引覆盖常用查询
避免在经常更新的列上创建过多索引

位图索引

特点

结构：使用位图存储索引键值和行ID的映射
适用场景：低基数列（如性别、状态等）
存储：存储空间小，适合列值重复率高的情况
查询性能：适用于复杂的AND/OR查询，不适合高并发更新

创建语法

sql

-- 创建位图索引
CREATE BITMAP INDEX emp_gender_idx ON employees(gender);

-- 创建复合位图索引
CREATE BITMAP INDEX emp_dept_status_idx ON employees(department_id, status);

最佳实践

仅在低基数列上使用位图索引
避免在频繁更新的列上使用位图索引
适用于数据仓库和OLAP系统
可与B树索引结合使用

函数索引

特点

结构：基于函数或表达式的计算结果创建索引
适用场景：频繁使用函数或表达式的查询
存储：存储函数计算结果和行ID
查询性能：加速包含函数的查询

创建语法

sql

-- 创建基于函数的索引
CREATE INDEX emp_hire_year_idx ON employees(EXTRACT(YEAR FROM hire_date));

-- 创建基于表达式的索引
CREATE INDEX emp_salary_range_idx ON employees(CASE WHEN salary > 5000 THEN 'HIGH' ELSE 'LOW' END);

-- 创建基于UPPER函数的索引
CREATE INDEX emp_last_name_upper_idx ON employees(UPPER(last_name));

最佳实践

为频繁使用的函数或表达式创建函数索引
注意函数索引的维护成本
确保函数是确定性的
考虑函数索引对DML操作的影响

分区索引

特点

结构：与分区表对应，分为本地分区索引和全局分区索引
适用场景：分区表的索引
存储：本地分区索引与表分区一一对应
查询性能：支持分区剪枝，提高查询性能

创建语法

sql

-- 创建本地分区索引
CREATE INDEX sales_product_idx ON sales(product_id) LOCAL;

-- 创建本地前缀分区索引
CREATE INDEX sales_date_idx ON sales(sale_date) LOCAL (
  PARTITION sales_q1_2023,
  PARTITION sales_q2_2023,
  PARTITION sales_q3_2023,
  PARTITION sales_q4_2023
);

-- 创建全局分区索引
CREATE INDEX sales_customer_idx ON sales(customer_id) GLOBAL
  PARTITION BY RANGE (customer_id) (
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1000),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2000),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
  );

最佳实践

对于分区表，优先使用本地分区索引
本地分区索引维护成本低，支持分区独立性
全局分区索引适合跨分区查询
考虑分区索引的重建策略

其他索引类型

文本索引

特点：用于全文搜索
适用场景：包含大量文本数据的列
创建语法：使用CREATE INDEX ... INDEXTYPE IS CTXSYS.CONTEXT

空间索引

特点：用于地理空间数据
适用场景：存储地理位置数据的列
创建语法：使用CREATE INDEX ... INDEXTYPE IS MDSYS.SPATIAL_INDEX

域索引

特点：用户自定义索引类型
适用场景：特殊数据类型的索引
创建语法：使用CREATE INDEX ... INDEXTYPE IS 自定义索引类型

索引创建和管理

索引创建

基本语法

sql

-- 基本索引创建
CREATE [UNIQUE] [BITMAP] INDEX index_name
ON table_name (column1 [ASC | DESC], column2 [ASC | DESC], ...)
[TABLESPACE tablespace_name]
[PCTFREE n]
[STORAGE (storage_clause)]
[NOLOGGING]
[COMPRESS [n]]
[REVERSE]
[LOCAL | GLOBAL PARTITION BY ...];

创建选项

UNIQUE：创建唯一索引
BITMAP：创建位图索引
TABLESPACE：指定索引存储的表空间
PCTFREE：指定索引块中保留的空间百分比
STORAGE：指定索引的存储参数
NOLOGGING：创建索引时不生成重做日志
COMPRESS：启用索引压缩
REVERSE：创建反向键索引
LOCAL/GLOBAL：指定分区索引类型

示例

sql

-- 创建带存储参数的索引
CREATE INDEX emp_salary_idx ON employees(salary)
  TABLESPACE index_ts
  PCTFREE 10
  STORAGE (
    INITIAL 64K
    NEXT 128K
    MAXEXTENTS UNLIMITED
    PCTINCREASE 0
  )
  NOLOGGING
  COMPRESS 1;

索引修改

重命名索引

sql

-- 重命名索引
ALTER INDEX emp_last_name_idx RENAME TO emp_ln_idx;

重建索引

sql

-- 重建索引
ALTER INDEX emp_email_idx REBUILD;

-- 在线重建索引（不阻塞DML操作）
ALTER INDEX emp_email_idx REBUILD ONLINE;

-- 重建索引并修改存储参数
ALTER INDEX emp_email_idx REBUILD
  TABLESPACE index_ts
  PCTFREE 10
  STORAGE (
    INITIAL 128K
    NEXT 256K
  );

-- 重建分区索引的特定分区
ALTER INDEX sales_product_idx REBUILD PARTITION sales_q1_2023;

修改索引参数

sql

-- 修改索引的存储参数
ALTER INDEX emp_salary_idx STORAGE (NEXT 256K);

-- 启用或禁用索引
ALTER INDEX emp_salary_idx ENABLE;
ALTER INDEX emp_salary_idx DISABLE;

-- 合并索引碎片
ALTER INDEX emp_salary_idx COALESCE;

索引删除

删除索引

sql

-- 删除索引
DROP INDEX emp_salary_idx;

-- 删除分区索引的特定分区
ALTER INDEX sales_product_idx DROP PARTITION sales_q1_2023;

注意事项

删除索引前确认不再需要该索引
删除索引会影响依赖该索引的查询性能
删除索引不会影响表数据
定期清理无用的索引，减少维护成本

索引性能优化

索引设计优化

列选择

高频查询列：为频繁出现在WHERE子句中的列创建索引
高基数列：优先为高基数列创建索引
连接列：为频繁用于表连接的列创建索引
排序分组列：为频繁用于ORDER BY和GROUP BY的列创建索引

复合索引设计

列顺序：将选择性高的列放在前面
覆盖查询：设计复合索引覆盖常用查询的所有列
前缀使用：复合索引的前缀列应适合常用查询模式
避免冗余：避免创建与现有索引前缀相同的索引

示例

sql

-- 好的复合索引设计（选择性高的列在前）
CREATE INDEX emp_dept_salary_idx ON employees(department_id, salary);

-- 覆盖查询的复合索引
CREATE INDEX emp_dept_job_salary_idx ON employees(department_id, job_id, salary);

-- 避免冗余索引
-- 如果已有索引 (a, b)，则不需要单独创建索引 (a)

索引使用优化

查询优化

使用索引列：确保查询条件使用索引列
避免函数：避免在索引列上使用函数
使用绑定变量：使用绑定变量，减少硬解析
避免隐式类型转换：避免索引列的隐式类型转换

示例

sql

-- 不使用函数在索引列上
-- 不好的查询
SELECT * FROM employees WHERE UPPER(last_name) = 'SMITH';
-- 好的查询（使用函数索引）
CREATE INDEX emp_last_name_upper_idx ON employees(UPPER(last_name));
SELECT * FROM employees WHERE UPPER(last_name) = 'SMITH';

-- 避免隐式类型转换
-- 不好的查询（会导致全表扫描）
SELECT * FROM employees WHERE employee_id = '100';
-- 好的查询
SELECT * FROM employees WHERE employee_id = 100;

索引提示

使用索引提示：在必要时使用索引提示引导优化器
避免过度使用：仅在优化器选择错误时使用提示
测试验证：使用提示后验证性能改进

示例

sql

-- 使用索引提示
SELECT /*+ INDEX(employees emp_last_name_idx) */ *
FROM employees
WHERE last_name = 'Smith';

-- 使用索引范围扫描提示
SELECT /*+ INDEX_RANGE_SCAN(employees emp_dept_job_idx) */ *
FROM employees
WHERE department_id = 10 AND job_id = 'IT_PROG';

索引维护

索引碎片整理

重建索引：使用ALTER INDEX REBUILD整理碎片
合并索引：使用ALTER INDEX COALESCE合并相邻的空闲空间
在线操作：使用ONLINE选项减少对用户的影响

示例

sql

-- 重建索引整理碎片
ALTER INDEX emp_last_name_idx REBUILD ONLINE;

-- 合并索引碎片
ALTER INDEX emp_last_name_idx COALESCE;

索引统计信息

收集统计信息：定期收集索引统计信息
自动统计信息：启用自动统计信息收集
手动收集：对于大型索引手动收集统计信息

示例

sql

-- 收集表和索引的统计信息
EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(
  ownname => 'HR',
  tabname => 'EMPLOYEES',
  cascade => TRUE,
  estimate_percent => DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE,
  method_opt => 'FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO'
);

-- 仅收集索引的统计信息
EXEC DBMS_STATS.GATHER_INDEX_STATS(
  ownname => 'HR',
  indname => 'EMP_LAST_NAME_IDX',
  estimate_percent => DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE
);

索引监控

监控使用情况：使用ALTER INDEX ... MONITORING USAGE
识别未使用索引：定期检查未使用的索引
优化索引结构：根据使用情况调整索引

示例

sql

-- 开始监控索引使用
ALTER INDEX emp_last_name_idx MONITORING USAGE;

-- 查看索引使用情况
SELECT index_name, table_name, monitoring, used
FROM v$object_usage
WHERE index_name = 'EMP_LAST_NAME_IDX';

-- 停止监控索引使用
ALTER INDEX emp_last_name_idx NOMONITORING USAGE;

索引性能分析

索引访问路径

全表扫描 (FTS)

适用场景：小表或需要大部分行的查询
成本：读取所有数据块
优化：对于大表，考虑使用索引扫描

索引唯一扫描 (INDEX UNIQUE SCAN)

适用场景：基于唯一索引的精确查询
成本：读取索引的单个叶节点
优势：性能最佳，结果唯一

索引范围扫描 (INDEX RANGE SCAN)

适用场景：基于索引的范围查询
成本：读取索引的连续叶节点
优势：适合范围查询和排序操作

索引全扫描 (INDEX FULL SCAN)

适用场景：需要索引中所有列的查询
成本：读取整个索引
优势：避免回表操作

索引快速全扫描 (INDEX FAST FULL SCAN)

适用场景：需要索引中所有列的查询，支持并行
成本：读取整个索引，无序
优势：并行执行，性能好

索引跳跃扫描 (INDEX SKIP SCAN)

适用场景：复合索引，前缀列选择性低
成本：跳过前缀列的不同值
优势：在特定情况下避免全表扫描

执行计划分析

查看执行计划

sql

-- 使用EXPLAIN PLAN
EXPLAIN PLAN FOR
SELECT * FROM employees WHERE last_name = 'Smith';

SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);

-- 使用AUTOTRACE
SET AUTOTRACE ON
SELECT * FROM employees WHERE last_name = 'Smith';

-- 使用SQL Developer或TOAD的执行计划工具

执行计划解读

访问路径：全表扫描、索引扫描等
连接方式：嵌套循环、哈希连接、排序合并连接
成本：优化器估算的执行成本
** cardinality**：优化器估算的结果行数
字节：优化器估算的结果大小

示例执行计划

索引性能问题诊断

常见问题

索引缺失：需要索引的列没有索引
索引失效：索引存在但未被使用
索引过度：过多索引影响DML性能
索引碎片：索引碎片导致性能下降
统计信息过时：统计信息不准确导致优化器选择错误

诊断方法

V$SQL视图：分析SQL执行情况
AWR报告：分析数据库整体性能
ASH报告：分析活动会话历史
索引监控：监控索引使用情况
执行计划分析：分析SQL执行计划

示例查询

sql

-- 查找使用全表扫描的SQL
SELECT sql_id, sql_text, executions, buffer_gets
FROM v$sql
WHERE buffer_gets > 10000
  AND sql_text LIKE '%EMPLOYEES%'
ORDER BY buffer_gets DESC;

-- 查找未使用的索引
SELECT owner, index_name, table_name
FROM dba_indexes i
WHERE NOT EXISTS (
  SELECT 1 FROM dba_objects o
  WHERE o.object_name = i.index_name
  AND o.object_type = 'INDEX'
  AND o.status = 'VALID'
)
AND i.owner NOT IN ('SYS', 'SYSTEM');

索引优化策略

索引生命周期管理

创建策略

需求分析：基于查询需求和性能分析创建索引
测试验证：在测试环境验证索引效果
渐进部署：在生产环境逐步部署索引

维护策略

定期重建：定期重建碎片化的索引
统计信息更新：定期更新索引统计信息
使用监控：监控索引使用情况
碎片整理：定期整理索引碎片

删除策略

未使用索引：删除长期未使用的索引
冗余索引：删除冗余的索引
性能影响：评估删除索引对查询性能的影响
备份：删除索引前确保有备份

分区表索引策略

本地分区索引

优势：与表分区一一对应，维护成本低
适用场景：大多数分区表索引
特点：分区独立性，支持分区级操作

全局分区索引

优势：适合跨分区查询
适用场景：需要全局唯一性或跨分区范围查询
特点：维护成本高，分区操作会影响整个索引

分区索引选择

OLTP系统：优先使用本地分区索引
数据仓库：根据查询模式选择合适的分区索引
混合场景：结合使用本地和全局分区索引

索引压缩

压缩优势

减少存储：减少索引存储空间
提高缓存命中率：相同缓存可存储更多索引数据
减少I/O：减少索引扫描的I/O操作

压缩类型

前缀压缩：仅压缩索引键的前缀部分
完全压缩：压缩整个索引键

压缩级别

基本压缩：适合大多数索引
高级压缩：适合重复率高的索引

示例

sql

-- 创建压缩索引
CREATE INDEX emp_dept_job_idx ON employees(department_id, job_id) COMPRESS;

-- 指定压缩前缀长度
CREATE INDEX emp_dept_job_salary_idx ON employees(department_id, job_id, salary) COMPRESS 2;

-- 重建索引时启用压缩
ALTER INDEX emp_last_name_idx REBUILD COMPRESS;

并行索引操作

并行创建

优势：加速索引创建过程
适用场景：大型表的索引创建
示例：

sql

-- 并行创建索引
CREATE INDEX emp_salary_idx ON employees(salary) PARALLEL 4;

-- 创建后恢复为串行
ALTER INDEX emp_salary_idx NOPARALLEL;

并行重建

优势：加速索引重建过程
适用场景：大型索引的重建
示例：

sql

-- 并行重建索引
ALTER INDEX emp_last_name_idx REBUILD PARALLEL 4;

-- 在线并行重建索引
ALTER INDEX emp_last_name_idx REBUILD ONLINE PARALLEL 4;

并行度选择

CPU核心数：考虑服务器CPU核心数
I/O能力：考虑存储系统I/O能力
系统负载：考虑系统当前负载
测试验证：通过测试确定最佳并行度

版本差异考虑

Oracle 11g

索引特性：支持基本索引类型和功能
压缩：支持基本索引压缩
并行操作：支持基本的并行索引操作
最佳实践：使用B树索引和位图索引，定期重建索引

Oracle 12c

索引特性：增强了索引功能，支持不可见索引
不可见索引：可以创建不可见索引，不影响优化器
部分索引：支持部分索引（12c R2+）
最佳实践：使用不可见索引进行测试，利用新的索引特性

Oracle 19c

索引特性：进一步增强了索引功能，支持自动索引
自动索引：自动创建、管理和删除索引
索引增强：增强了索引压缩和并行操作
最佳实践：利用自动索引功能，减少手动索引管理

Oracle 21c

索引特性：引入了更多智能化的索引功能
智能索引：支持机器学习辅助的索引优化
索引增强：增强了索引的并行处理能力
最佳实践：利用智能化索引功能，关注索引的自动化管理

常见问题（FAQ）

Q1: 如何确定是否需要创建索引？

A1: 确定是否需要创建索引的方法：

分析查询：分析频繁执行的查询，识别使用的列
性能测试：测试查询性能，确定是否需要索引
执行计划：查看执行计划，识别全表扫描
工作量分析：分析系统工作量，识别性能瓶颈
成本效益：评估索引对查询性能的提升与对DML性能的影响

Q2: 如何选择复合索引的列顺序？

A2: 选择复合索引列顺序的方法：

选择性：将选择性高的列放在前面
查询模式：根据常用查询模式确定列顺序
前缀使用：确保复合索引的前缀列适合常用查询
覆盖查询：考虑创建覆盖常用查询的复合索引
测试验证：通过测试验证复合索引的性能

Q3: 如何识别和处理未使用的索引？

A3: 识别和处理未使用索引的方法：

索引监控：使用ALTER INDEX ... MONITORING USAGE
V$OBJECT_USAGE：查询v$object_usage视图
AWR报告：分析AWR报告中的索引使用情况
删除策略：删除长期未使用的索引
测试验证：删除索引前测试对查询性能的影响

Q4: 如何处理索引碎片？

A4: 处理索引碎片的方法：

重建索引：使用ALTER INDEX ... REBUILD
在线重建：使用ALTER INDEX ... REBUILD ONLINE减少影响
合并索引：使用ALTER INDEX ... COALESCE
定期维护：建立索引维护计划，定期处理碎片
监控碎片：监控索引碎片情况，及时处理

Q5: 如何优化索引以提高查询性能？

A5: 优化索引提高查询性能的方法：

合适的索引类型：选择合适的索引类型
复合索引设计：合理设计复合索引
覆盖查询：设计覆盖常用查询的索引
查询优化：优化查询以使用索引
统计信息：保持索引统计信息的准确性
碎片管理：定期处理索引碎片

Q6: 如何平衡索引对查询和DML性能的影响？

A6: 平衡索引对查询和DML性能影响的方法：

需求分析：仅为必要的查询创建索引
选择性评估：评估索引对DML性能的影响
测试验证：测试索引对DML性能的影响
索引数量：控制表上的索引数量
分区策略：使用分区表和分区索引
在线操作：使用在线索引操作减少影响

Q7: 如何使用函数索引？

A7: 使用函数索引的方法：

识别需求：识别频繁使用函数的查询
创建函数索引：基于函数或表达式创建索引
查询优化：确保查询使用函数索引
维护成本：考虑函数索引的维护成本
测试验证：测试函数索引的性能效果

Q8: 如何处理索引导致的死锁？

A8: 处理索引导致死锁的方法：

索引设计：避免在高频更新的列上创建过多索引
并发控制：优化应用程序的并发控制
事务设计：减少事务持有锁的时间
索引顺序：对于复合索引，考虑列顺序对锁的影响
监控死锁：监控死锁情况，分析原因

Q9: 如何在分区表上选择合适的索引策略？

A9: 在分区表上选择合适索引策略的方法：

本地分区索引：优先使用本地分区索引
全局分区索引：仅在需要时使用全局分区索引
查询模式：根据查询模式选择索引类型
维护成本：考虑索引的维护成本
测试验证：测试不同索引策略的性能

Q10: 如何使用自动索引功能？

A10: 使用自动索引功能的方法：

启用自动索引：在Oracle 19c及以上版本启用自动索引
监控自动索引：监控自动索引的创建和使用情况
验证效果：验证自动索引对性能的提升
调整配置：根据需要调整自动索引的配置
结合手动：将自动索引与手动索引管理结合使用

Q11: 如何评估索引的有效性？

A11: 评估索引有效性的方法：

执行计划：查看执行计划，确认索引是否被使用
性能测试：测试索引对查询性能的提升
使用监控：监控索引的使用情况
维护成本：评估索引的维护成本
空间使用：评估索引的存储空间使用

Q12: 如何处理大数据量表的索引？

A12: 处理大数据量表索引的方法：

分区索引：使用分区索引分散索引负载
并行操作：使用并行操作创建和重建索引
在线操作：使用在线操作减少对业务的影响
索引设计：精心设计索引，避免过多索引
定期维护：建立定期的索引维护计划
监控性能：监控索引性能，及时调整

Q13: 如何优化位图索引的性能？

A13: 优化位图索引性能的方法：

低基数列：仅在低基数列上使用位图索引
避免更新：避免在频繁更新的列上使用位图索引
数据仓库：在数据仓库环境中使用位图索引
复合位图索引：结合使用多个低基数列创建复合位图索引
与B树结合：与B树索引结合使用，优化不同场景

Q14: 如何处理索引统计信息过时的问题？

A14: 处理索引统计信息过时的方法：

自动收集：启用自动统计信息收集
手动收集：定期手动收集统计信息
增量收集：对于分区表，使用增量统计信息收集
并行收集：使用并行操作收集统计信息
监控统计信息：监控统计信息的状态，及时更新

Q15: 如何使用索引提示优化查询性能？

A15: 使用索引提示优化查询性能的方法：

识别问题：识别优化器选择错误的情况
选择提示：选择合适的索引提示类型
测试验证：测试索引提示对性能的影响
谨慎使用：仅在必要时使用索引提示
文档记录：记录使用索引提示的原因和效果

索引管理最佳实践

设计阶段

需求分析：基于业务需求和查询模式设计索引
选择性评估：评估列的选择性，选择合适的索引类型
复合索引：合理设计复合索引，考虑列顺序
覆盖查询：设计覆盖常用查询的索引
测试验证：在测试环境验证索引效果

部署阶段

渐进部署：在生产环境逐步部署索引
在线操作：使用在线操作减少对业务的影响
并行操作：对于大型索引，使用并行操作
监控性能：部署后监控查询性能
回滚计划：准备索引部署的回滚计划

维护阶段

定期重建：定期重建碎片化的索引
统计信息：定期更新索引统计信息
使用监控：监控索引使用情况
碎片管理：定期整理索引碎片
优化调整：根据使用情况调整索引

优化阶段

性能分析：定期分析索引性能
问题识别：识别索引相关的性能问题
优化调整：调整索引结构和配置
新技术应用：应用新的索引技术和特性
持续改进：持续优化索引设计和管理

淘汰阶段

使用评估：评估索引的使用情况
性能影响：评估删除索引对查询性能的影响
冗余清理：清理冗余和未使用的索引
备份：删除索引前确保有备份
文档更新：更新索引相关的文档

Oracle 索引管理 ​

索引类型 ​

B树索引 ​

位图索引 ​

函数索引 ​

分区索引 ​

其他索引类型 ​

索引创建和管理 ​

索引创建 ​

索引修改 ​

索引删除 ​

索引性能优化 ​

索引设计优化 ​

索引使用优化 ​

索引维护 ​

索引性能分析 ​

索引访问路径 ​

执行计划分析 ​

索引性能问题诊断 ​

索引优化策略 ​

索引生命周期管理 ​

分区表索引策略 ​

索引压缩 ​

并行索引操作 ​

版本差异考虑 ​

常见问题（FAQ） ​

Q1: 如何确定是否需要创建索引？ ​

Q2: 如何选择复合索引的列顺序？ ​

Q3: 如何识别和处理未使用的索引？ ​

Q4: 如何处理索引碎片？ ​

Q5: 如何优化索引以提高查询性能？ ​

Q6: 如何平衡索引对查询和DML性能的影响？ ​

Q7: 如何使用函数索引？ ​

Q8: 如何处理索引导致的死锁？ ​

Q9: 如何在分区表上选择合适的索引策略？ ​

Q10: 如何使用自动索引功能？ ​

Q11: 如何评估索引的有效性？ ​

Q12: 如何处理大数据量表的索引？ ​

Q13: 如何优化位图索引的性能？ ​

Q14: 如何处理索引统计信息过时的问题？ ​

Q15: 如何使用索引提示优化查询性能？ ​

索引管理最佳实践 ​

设计阶段 ​

部署阶段 ​

维护阶段 ​

优化阶段 ​

淘汰阶段 ​

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位图索引

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索引修改

索引删除

索引性能优化

索引设计优化

索引使用优化

索引维护

索引性能分析

索引访问路径

执行计划分析

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索引优化策略

索引生命周期管理

分区表索引策略

索引压缩

并行索引操作

版本差异考虑

常见问题（FAQ）

Q1: 如何确定是否需要创建索引？

Q2: 如何选择复合索引的列顺序？

Q3: 如何识别和处理未使用的索引？

Q4: 如何处理索引碎片？

Q5: 如何优化索引以提高查询性能？

Q6: 如何平衡索引对查询和DML性能的影响？

Q7: 如何使用函数索引？

Q8: 如何处理索引导致的死锁？

Q9: 如何在分区表上选择合适的索引策略？

Q10: 如何使用自动索引功能？

Q11: 如何评估索引的有效性？

Q12: 如何处理大数据量表的索引？

Q13: 如何优化位图索引的性能？

Q14: 如何处理索引统计信息过时的问题？

Q15: 如何使用索引提示优化查询性能？

索引管理最佳实践

设计阶段

部署阶段

维护阶段

优化阶段

淘汰阶段