利用函数索引提升SQL查询效率

"函数索引实验是数据库管理中优化查询性能的一种技术，它允许我们对表中的计算结果创建索引，而不是直接对原始列。在给出的例子中，创建了一个基于函数的索引 idx_tt，该索引针对 tt 表的 object_name 列使用了 upper 函数，将所有对象名转换为大写。这样，在执行查询时，如果查询条件涉及到对 object_name 列的大小写不敏感比较，如 'EMP'，数据库可以直接利用这个索引提高查询效率。" 在 SQL 的查询过程中，索引能够显著提升数据检索的速度，尤其是在处理大量数据时。在传统的基于列的索引中，索引直接指向表中特定行的物理位置。而函数索引则是基于计算后的结果创建的，这意味着它们可以加速那些包含复杂计算或者函数操作的查询。 在这个实验中，首先创建了一个名为 tt 的表，其数据来源于 dba_objects 表。然后创建了一个名为 idx_tt 的函数索引，它基于 object_name 列的 upper 函数结果。在查询时，通过设置 autotrace traceonly，我们可以查看执行计划，了解查询如何利用索引。执行计划显示，尽管有索引存在，但查询选择了全表扫描（TABLEACCESS FULL），这是因为查询优化器判断全表扫描在这种情况下更为高效，可能是因为数据量小，或者索引使用频率不高。 在执行计划中，我们可以看到一个 ID 为 1 的 TABLEACCESS FULL 操作，表示将遍历整个 tt 表来找到匹配条件的对象。Predicate Information 显示了过滤条件，即过滤出 upper("OBJECT_NAME")='EMP' 的行。注意，虽然这里没有使用到函数索引，但动态采样（dynamicsampling）被用于评估查询计划，这有助于优化器在选择最佳执行路径时考虑更多的统计信息。 最后，统计信息给出了查询执行的一些细节，如递归调用次数、DB block gets、consistent gets、physical reads 等，这些都是衡量数据库工作负载和性能的重要指标。 函数索引是一种有效的方法，尤其在处理涉及函数运算的查询时，可以显著提高查询效率。然而，创建和维护这样的索引会占用额外的存储空间，并可能导致插入、更新和删除操作变慢，因此在实际应用中需要权衡利弊，根据具体业务需求来决定是否使用。