时间：2021-07-01 10:21:17 帮助过：43人阅读
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逻辑上：
Single column 单行索引
Concatenated 多行索引
Unique 唯一索引
NonUnique 非唯一索引
Function-based函数索引
Domain 域索引
物理上：
Partitioned 分区索引
NonPartitioned 非分区索引
B-tree：
Normal 正常型B树
Rever Key 反转型B树
Bitmap 位图索引
索引结构：
B-tree：
适合与大量的增、删、改（OLTP）；
不能用包含OR操作符的查询；
适合高基数的列（唯一值多）
典型的树状结构；
每个结点都是数据块；
大多都是物理上一层、两层或三层不定，逻辑上三层；
叶子块数据是排序的，从左向右递增；
在分支块和根块中放的是索引的范围；
Bitmap:
适合与决策支持系统；
做UPDATE代价非常高；
非常适合OR操作符的查询；
基数比较少的时候才能建位图索引；
树型结构：
索引头
开始ROWID，结束ROWID（先列出索引的最大范围）
BITMAP
每一个BIT对应着一个ROWID，它的值是1还是0，如果是1，表示着BIT对应的ROWID有值；
B*tree索引的话通常在访问小数据量的情况下比较适用，比如你访问不超过表中数据的5%，当然这只是个相对的比率，适用于一般的情况。bitmap的话在数据仓库中使用较多，用于低基数列，比如性别之类重复值很多的字段，基数越小越好。
B* 树索引
这些是我所说的 “ 传统 “ 索引。到目前为止，这是 Oracle 和大多数其他数据库中最常用的索引。 B* 树的构造类似于二叉树，能根据键提供一行或一个行集的快速访问，通常只需很少的读操作就能找到正确的行。不过，需要注意重要的一点， ” B* 树 “ 中的 ” B “ 不代表二叉（ binary ），而代表平衡（ b alanced ）。B* 树索引并不是一颗二叉树，这一点在介绍如何在磁盘上物理地存储 B* 树时就会了解到。 B* 树索引有以下子类型：
索引组织表（ index organized table ）：索引组织表以 B* 树结构存储。堆表的数据行是以一种无组织的方式存储的（只要有可用的空间，就可以放数据），而 IOT 与之不同， IOT 中的数据要按主键的顺序存储和排序。对应用来说， IOT 表现得与 “ 常规 “ 表并无二致；需要使用 SQL 来正确地访问 IOT 。 IOT 对信息获取、空间系统和 OLAP 应用最为有用。 IOT 在上一章已经详细地讨论过。
B*树聚簇索引（ B*tree cluster index ）这些是传统 B* 树索引的一个变体（只是稍有变化）。 B* 树聚簇索引用于对聚簇键建立索引（见第 11. 章中 “ 索引聚簇表 “ 一节），所以这一章不再讨论。在传统 B* 树中 ，键都指向一行；而 B* 树聚簇不同，一个聚簇键会指向一个块，其中包含与这个聚簇键相关的多行。
降序索引（ descending index ）：降序索引允许数据在索引结构中按 “ 从大到小 “ 的顺序（降序）排序，而不是按 ” 从小到大 “ 的顺序（升序）排序。我们会解释为什么降序索引很重要，并说明降序索引如何工作。
反向键索引（ reverse key index ）：这也是 B* 树索引，只不过键中的字节会 “ 反转 “ 。利用反向键索引，如果索引中填充的是递增的值，索引条目在索引中可以得到更均匀的分布。例如，如果使用一个序列来生成主键，这个序列将生成诸如 987500 、 987501 、 987502 等值。这些值是顺序的，所以倘若使用一 个传统的 B* 树索引，这些值就可能放在同一个右侧块上，这就加剧了对这一块的竞争。利用反向键， Oracl e则会逻辑地对 205789 、 105789 、 005789 等建立索引。 Oracle 将数据放在索引中之前，将先 把所存储数据的字节反转，这样原来可能在索引中相邻放置的值在字节反转之后就会相距很远。通过反转字节，对索引的插入就会分布到多个块上。
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