Oracle 数据库中的索引是优化查询性能的重要工具，其类型多样，适用于不同场景。以下是 Oracle 索引的主要分类及特点：
1.B-Tree 索引（平衡树索引）
特点：
默认索引类型，树形结构（根、分支、叶块），支持等值查询和范围查询。
适用场景：
高基数列（唯一值多，如主键、身份证号）。
频繁的
WHERE、ORDER BY、JOIN操作。
语法：
CREATE INDEX idx_emp_name ON employees (last_name);
2. 位图索引（Bitmap Index）
特点：
为低基数列（唯一值少，如性别、状态）存储位图，支持高效的逻辑运算（AND/OR/NOT）。
适用场景：
数据仓库或 OLAP 系统（读多写少）。
多列组合的低基数查询（如
WHERE status='A' AND dept='IT'）。
注意事项：
不适合频繁更新的 OLTP 系统（位图锁粒度大）。
语法：
CREATE BITMAP INDEX idx_emp_gender ON employees (gender);
3. 函数索引（Function-Based Index）
特点：
基于表达式或函数（如
UPPER(name)、salary*12）构建索引。适用场景：
查询条件包含函数或计算（如
WHERE UPPER(last_name) = 'SMITH'）。优化大小写不敏感的查询。
语法：
CREATE INDEX idx_emp_upper_name ON employees (UPPER(last_name));
4. 反向键索引（Reverse Key Index）
特点：
将索引键值的字节顺序反转（如
123→321），减少索引块争用。适用场景：
避免索引热点（如序列主键的并发插入场景）。
注意事项：
不支持范围查询（如
BETWEEN）。
语法：
CREATE INDEX idx_emp_id_rev ON employees (employee_id) REVERSE;
5. 组合索引（Composite Index）
特点：
基于多列组合构建索引（最多 32 列）。
适用场景：
多列联合查询（如
WHERE dept_id=10 AND salary>5000）。覆盖索引（索引包含查询所需的所有列）。
优化技巧：
高频查询的列放在索引最左侧。
语法：
CREATE INDEX idx_emp_dept_sal ON employees (dept_id, salary);
6. 唯一索引（Unique Index）
特点：
确保索引列的值唯一（主键自动创建唯一索引）。
适用场景：
强制唯一性约束（如用户名、邮箱）。
语法：
CREATE UNIQUE INDEX idx_emp_email ON employees (email);
7. 分区索引
(1) 本地分区索引（Local Partitioned Index）
特点：
索引与表的分区一一对应，每个分区独立维护索引。适用场景：
分区表（如按时间范围分区）。
分区维护操作（如
TRUNCATE）自动更新索引。
(2) 全局分区索引（Global Partitioned Index）
特点：
索引的分区方式独立于表，可跨表分区。适用场景：
跨分区的查询优化。
注意事项：
分区表结构变更时需重建索引。
8. 压缩索引（Compressed Index）
特点：
压缩索引键的前缀重复值，减少存储空间。
适用场景：
组合索引的前缀列重复率高（如
(dept_id, employee_id)，dept_id重复）。
语法：
CREATE INDEX idx_emp_compressed ON employees (dept_id, employee_id) COMPRESS;
索引选择建议
| 场景 | 推荐索引类型 |
|---|---|
| 高基数列、OLTP 系统 | B-Tree 索引 |
| 低基数列、数据仓库 | 位图索引 |
| 函数或表达式查询 | 函数索引 |
| 避免索引热点（如序列主键） | 反向键索引 |
| 多列联合查询 | 组合索引 |
| 分区表 | 本地/全局分区索引 |
| 唯一性约束 | 唯一索引 |
注意事项
索引维护成本：
索引会降低 DML（INSERT/UPDATE/DELETE）性能。
定期重建碎片化索引（
ALTER INDEX ... REBUILD）。
监控使用情况：
通过
DBA_INDEXES、V$OBJECT_USAGE查看索引状态。
避免过度索引：
仅对高频查询列创建索引。
合理选择索引类型可显著提升查询性能，但需结合数据分布、业务场景和系统负载综合评估。