索引( Index )是常见的数据库对象，它的设置好坏、使用是否得当，极大地影响数据库应用程序和Database 的性能。虽然有许多资料讲索引的用法， DBA 和 Developer 们也经常与它打交道，但笔者发现，还是有不少的人对它存在误解，因此针对使用中的常见问题，讲三个问题。此文所有示例所用的数据库是 Oracle 8.1.7 OPS on HP N series ,示例全部是真实数据，读者不需要注意具体的数据大小，而应注意在使用不同的方法后，数据的比较。本文所讲基本都是陈词滥调，但是笔者试图通过实际的例子，来真正让您明白事情的关键。

第一讲、索引并非总是最佳选择

如果发现Oracle 在有索引的情况下，没有使用索引，这并不是Oracle 的优化器出错。在有些情况下，Oracle 确实会选择全表扫描（Full Table Scan）,而非索引扫描（Index Scan）。这些情况通常有：

1. 表未做statistics, 或者 statistics 陈旧，导致 Oracle 判断失误。

2. 根据该表拥有的记录数和数据块数，实际上全表扫描要比索引扫描更快。

对第1种情况，最常见的例子，是以下这句sql 语句：

select count(*) from mytable;

在未作statistics 之前，它使用全表扫描，需要读取6000多个数据块（一个数据块是8k）, 做了statistics 之后，使用的是 INDEX (FAST FULL SCAN) ，只需要读取450个数据块。但是，statistics 做得不好，也会导致Oracle 不使用索引。

第2种情况就要复杂得多。一般概念上都认为索引比表快，比较难以理解什么情况下全表扫描要比索引扫描快。为了讲清楚这个问题，这里先介绍一下Oracle 在评估使用索引的代价（cost）时两个重要的数据：CF(Clustering factor) 和 FF(Filtering factor).

CF: 所谓 CF, 通俗地讲，就是每读入一个索引块，要对应读入多少个数据块。

FF: 所谓 FF, 就是该sql 语句所选择的结果集，占总的数据量的百分比。

大约的计算公式是：FF * (CF + 索引块个数) ，由此估计出，一个查询， 如果使用某个索引，会需要读入的数据块块数。需要读入的数据块越多，则 cost 越大，Oracle 也就越可能不选择使用 index. （全表扫描需要读入的数据块数等于该表的实际数据块数）

其核心就是， CF 可能会比实际的数据块数量大。CF 受到索引中数据的排列方式影响，通常在索引刚建立时，索引中的记录与表中的记录有良好的对应关系，CF 都很小；在表经过大量的插入、修改后，这种对应关系越来越乱，CF 也越来越大。此时需要 DBA 重新建立或者组织该索引。

如果某个sql 语句以前一直使用某索引，较长时间后不再使用，一种可能就是 CF 已经变得太大，需要重新整理该索引了。

FF 则是Oracle 根据 statistics 所做的估计。比如, mytables 表有32万行，其主键myid的最小值是1，最大值是409654，考虑以下sql 语句：

Select * from mytables where myid>=1; 和

Select * from mytables where myid>=400000

这两句看似差不多的 sql 语句，对Oracle 而言，却有巨大的差别。因为前者的 FF 是100%， 而后者的 FF 可能只有 1%。如果它的CF 大于实际的数据块数，则Oracle 可能会选择完全不同的优化方式。而实际上，在我们的数据库上的测试验证了我们的预测. 以下是在HP 上执行时它们的 explain plan: