文章目录
- 聚集因子(Factor clustering)
- 举例说明
- 查询聚集因子
- 聚集因子的优化
- 结论
最近发现突然忘记聚集因子的原理了,故整理记录一下
聚集因子(Factor clustering)
在Oracle中,聚集因子(Clustering Factor)用于衡量数据在表中存储的顺序与索引的排序顺序的匹配程度。聚集因子越小,表示数据行与索引的顺序越接近,从而在使用索引进行查询时,减少了I/O开销。聚集因子的计算方法如下:
举例说明
假设有一张名为EMPLOYEES的表,其包含以下几行数据,按员工ID(EMP_ID)顺序展示:
EMP_ID | DEPT_ID |
---|---|
1 | 10 |
2 | 10 |
3 | 20 |
4 | 20 |
5 | 30 |
6 | 30 |
7 | 30 |
8 | 10 |
9 | 20 |
10 | 30 |
假设数据块的存储情况
在Oracle数据库中,这些数据并不会完全顺序存放,而是分布在不同的数据块中。假设这些行数据存储在如下的物理数据块中:
-
块1:存储EMP_ID为1、2的数据(DEPT_ID为10)
-
块2:存储EMP_ID为3、4的数据(DEPT_ID为20)
-
块3:存储EMP_ID为5、6、7的数据(DEPT_ID为30)
-
块4:存储EMP_ID为8的数据(DEPT_ID为10)
-
块5:存储EMP_ID为9的数据(DEPT_ID为20)
-
块6:存储EMP_ID为10的数据(DEPT_ID为30)
计算聚集因子
现在,我们在DEPT_ID列上创建了一个索引。Oracle会按照DEPT_ID的顺序扫描EMPLOYEES表来计算聚集因子。扫描过程如下: -
扫描第一个值DEPT_ID=10(EMP_ID=1, 块1):读取第一个块,计数1。
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扫描下一个值DEPT_ID=10(EMP_ID=2, 块1):在同一个块中,不增加计数。
-
扫描下一个值DEPT_ID=20(EMP_ID=3, 块2):进入一个新块,计数加1,总计数为2。
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扫描下一个值DEPT_ID=20(EMP_ID=4, 块2):在同一个块中,不增加计数。
-
扫描下一个值DEPT_ID=30(EMP_ID=5, 块3):进入一个新块,计数加1,总计数为3。
-
扫描下一个值DEPT_ID=30(EMP_ID=6, 块3):在同一个块中,不增加计数。
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扫描下一个值DEPT_ID=30(EMP_ID=7, 块3):在同一个块中,不增加计数。
-
扫描下一个值DEPT_ID=10(EMP_ID=8, 块4):进入一个新块,计数加1,总计数为4。
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扫描下一个值DEPT_ID=20(EMP_ID=9, 块5):进入一个新块,计数加1,总计数为5。
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扫描最后一个值DEPT_ID=30(EMP_ID=10, 块6):进入一个新块,计数加1,总计为6。
聚集因子的结果
因此,这个索引的聚集因子为6。这个值表示在按照DEPT_ID的顺序读取数据时,总共需要访问6个不同的数据块。
查询聚集因子
在Oracle中,可以使用以下SQL查询语句来查看索引的聚集因子:
SELECT INDEX_NAME, CLUSTERING_FACTOR
FROM DBA_INDEXES
WHERE TABLE_NAME = 'your_table_name';
聚集因子的优化
聚集因子可以通过重建表或调整数据的存储顺序来优化,例如使用ALTER TABLE … MOVE或分区技术,使数据的物理存储顺序更接近索引顺序,从而提高索引的性能。
结论
解释聚集因子对性能的影响
- 聚集因子小(接近块数):如果数据物理存储顺序接近于索引的顺序,那么在使用索引进行查询时需要读取的块数会少,查询性能更好。
- 聚集因子大(接近行数):如果数据顺序和索引顺序差异较大,聚集因子会接近于行数,表示在使用索引时需要访问更多的块,查询性能会较差。
通过控制数据的物理顺序,可以降低聚集因子,从而提高索引的查询性能。