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在Oracle中#xff0c;聚集因子#xff08;Clustering Factor#xff09;用于衡量数据在表中存储… 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_IDDEPT_ID1102103204205306307308109201030
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_ID10EMP_ID1, 块1读取第一个块计数1。 扫描下一个值DEPT_ID10EMP_ID2, 块1在同一个块中不增加计数。 扫描下一个值DEPT_ID20EMP_ID3, 块2进入一个新块计数加1总计数为2。 扫描下一个值DEPT_ID20EMP_ID4, 块2在同一个块中不增加计数。 扫描下一个值DEPT_ID30EMP_ID5, 块3进入一个新块计数加1总计数为3。 扫描下一个值DEPT_ID30EMP_ID6, 块3在同一个块中不增加计数。 扫描下一个值DEPT_ID30EMP_ID7, 块3在同一个块中不增加计数。 扫描下一个值DEPT_ID10EMP_ID8, 块4进入一个新块计数加1总计数为4。 扫描下一个值DEPT_ID20EMP_ID9, 块5进入一个新块计数加1总计数为5。 扫描最后一个值DEPT_ID30EMP_ID10, 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。
