oracle索引的测试实例代码
前言
在测试oracle索引性能时大意了，没有仔细分析数据特点，将情况特此记录下来。
需求: 对一张100w记录的表的 stuname列进行查询，测试在建立索引与不建立索引的区别. 以下是开始用的创建代码及执行效果.
1. 随机数据生成代码分析
--为测试索引而准备的随机数据生成代码，先分析一下
select rownum as id,
'smith'||trunc(dbms_random.value(0, 100)) as stu_name,
dbms_random.string('x', 20) stu_pwd,
to_char(add_months(sysdate,-DBMS_RANDOM.VALUE(100,200)) + rownum / 24 / 3600, 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') as birthday ,
decode( TRUNC(DBMS_RANDOM.VALUE(1,5)),1,'湖南省',2,'湖北省',3,'江西省','北京市') as address
from dual
connect by level <= 100;
--先分析以下上面的代码
-- 伪列: rownum
-- dual : 测试表
-- || 字符串联接
--1. 测试生成100条记录 connect by level<=100 :
--a、利用Oracle特有的“connect by”树形连接语法生成测试记录，“level <= 100”表示要生成100记录；
--b、利用rownum虚拟列生成递增的整数数据；
--c、利用sysdate函数加一些简单运算来生成日期数据，本例中是每条记录的时间加1秒；
-- add_months(sysdate,-DBMS_RANDOM.VALUE(100,200)) 用当前时间 减去 至少100个月，最多200个月，来生成生日
--d、利用dbms_random.value函数生成随机的数值型数据，都是double型，所以都加了 trunc( )以截断小数位，本例中是生成0到100之间的随机整数；
--e、利用dbms_random.string函数生成随机的字符型数据，本例中是生成长度为20的随机字符串，字符串中可以包括字符或数字。
2. 生成测试表及数据
--2. 正式生成100W
drop table stu_test_100w; --如果原来有，则先删除原来的表
--创建表及数据
create table stu_test_100w
as
select rownum as id,
'smith'||trunc(dbms_random.value(0, 99)) as stu_name,
dbms_random.string('x', 20) stu_pwd,
to_char(add_months(sysdate,-DBMS_RANDOM.VALUE(100,200)) + rownum / 24 / 3600, 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') as birthday ,
decode( TRUNC(DBMS_RANDOM.VALUE(1,5)),1,'湖南省',2,'湖北省',3,'江西省','北京市') as address
from dual
connect by level <= 1000000; -- 生成 100w测试数据
-- 查看当前用户模式下所有的表 select * from tab where tname='STU_TEST_100W'; --先执行一次查询, 注意查询所用的时间,此时并没有加入索引 select * from stu_test_100w where stu_name='smith13';
执行结果:
以上是没有用到索引时的执行用时 6.781秒.
下面创建索引后，再用同一查询来测试.
--********生成索引后，再执行一次查询 drop index index_student_test; create index index_student_test on stu_test_100w(stu_name); --索引是针对某个表的某个列 --先执行一次查询, 注意查询的时间,此时加入了索引 select * from stu_test_100w where stu_name='smith13';
为什么用了索引后时间查询能还下降了呢????
分析如下:
1. 索引生成的字段的值分存得太密集了，查看上面的代码会发现我们stu_name只生成在了 smith0-99之间，即只有100种可能性, 对于100w数据则言，即每个名字都有约1w个.
2。 因为数据太密集了，所以以上查询的花的时间主要在1w条数据的显示上， 所以我们可以观察到不管是否用到了索引，都要共到6-7秒来显示结果.
3. 那为什么用了索引还慢一些呢? 这就与索引的存储结构有关系了.oracle默认使用的是B树索引, 当使用索引列查询时，查询必须先查看索引，通过索引去定位数据，而咱们的数据分布又比较密集，所以使用索引所导致的时间损耗要大于直接磁盘搜索的时间.
那么如何解决呢?
随机生成的姓名分布广一些(这与真实的数据也一样). 即将随机生成代码修改为 'smith'||trunc(dbms_random.value(0, 9999999)) as stu_name,
drop table stu_test_100w; --如果原来有，则先删除原来的表
--重新生成表及随机数据，注意 stu_name列的取值范围加大
create table stu_test_100w
as
select rownum as id,
'smith'||trunc(dbms_random.value(0, 9999999)) as stu_name,
dbms_random.string('x', 20) stu_pwd,
to_char(add_months(sysdate,-DBMS_RANDOM.VALUE(100,200)) + rownum / 24 / 3600, 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') as birthday ,
decode( TRUNC(DBMS_RANDOM.VALUE(1,5)),1,'湖南省',2,'湖北省',3,'江西省','北京市') as address
from dual
connect by level <= 1000000;
--先执行一次查询, 注意查询的时间,此时并没有加入索引
select * from stu_test_100w where stu_name='smith8821228';
执行结果如下:
用时 0.312秒.
接着创建索引后，再测试同一个查询
--********生成索引后，再执行一次查询 drop index index_student_test; create index index_student_test on stu_test_100w(stu_name); --索引是针对某个表的某个列 --先执行一次查询, 注意查询的时间,此时加入了索引 select * from stu_test_100w where stu_name='smith8821228';
使用索引后，同一个查询只需0.015秒，在原来用时0.312的基础下，下降了n倍.
总结
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本文标题：oracle索引的测试实例代码
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