三. 索引的选择性
索引的选择性是指索引列中不同值的数目与表中记录数的比。如果一个表中有2000条记录，表索引列有1980个不同的值，那么这个索引的选择性就是1980/2000=0.99。
一个索引的选择性越接近于1，这个索引的效率就越高。
如果是使用基于cost的最优化，优化器不应该使用选择性不好的索引。如果是使用基于rule的最优化，优化器在确定执行路径时不会考虑索引的选择性（除非是唯一性索引），并且不得不手工优化查询以避免使用非选择性的索引。
确定索引的选择性，可以有两种方法：手工测量和自动测量。
（1）手工测量索引的选择性
如果要根据一个表的两列创建两列并置索引，可以用以下方法测量索引的选择性：
列的选择性=不同值的数目/行的总数 /* 越接近1越好 */
select count(distinct 第一列||'%'||第二列)/count(*)
from 表名
/ |
如果我们知道其中一列索引的选择性（例如其中一列是主键），那么我们就可以知道另一列索引的选择性。
手工方法的优点是在创建索引前就能评估索引的选择性。
（2）自动测量索引的选择性
如果分析一个表，也会自动分析所有表的索引。
第一，为了确定一个表的确定性，就要分析表。
analyze table 表名
compute statistics
/ |
第二，确定索引里不同关键字的数目：
select distinct_keys
from user_indexes
where table_name='表名'
and index_name='索引名'
/ |
第三，确定表中行的总数：
select num_rows
from user_tables
where table_name='表名'
/ |
第四，索引的选择性=索引里不同关键字的数目/表中行的总数：
select i.distinct_keys/t.num_rows
from
user_indexes i,
user_tables t
where i.table_name='表名'
and i.index_name='索引名'
and i.table_name=t.table_name
/ |
第五，可以查询USER_TAB_COLUMNS以了解每个列的选择性。
表中所有行在该列的不同值的数目：
select
column_name,
num_distinct
from user_tab_columns
where table_name='表名'
/ |
列的选择性=NUM_DISTINCT/表中所有行的总数，查询USER_TAB_COLUMNS有助测量每个列的选择性，但它并不能精确地测量列的并置组合的选择性。要想测量一组列的选择性，需要采用手工方法或者根据这组列创建一个索引并重新分析表。
四. 确定索引的实际碎片
随着数据库的使用，不可避免地对基本表进行插入，更新和删除，这样导致叶子行在索引中被删除，使该索引产生碎片。插入删除越频繁的表，索引碎片的程度也越高。碎片的产生使访问和使用该索引的I/O成本增加。碎片较高的索引必须重建以保持最佳性能。
（1）利用验证索引命令对索引进行验证。
这将有价值的索引信息填入index_stats表。
（2）查询index_stats表以确定索引中删除的、未填满的叶子行的百分比。
select
name,
del_lf_rows,
lf_rows,
round((del_lf_rows/(lf_rows+0.0000000001))*100) "Frag Percent"
from index_stats
/ |
（3）如果索引的叶子行的碎片超过10%，考虑对索引进行重建。
alter index 用户名.索引名 rebuild
tablespace 表空间名
storage(initial 初始值 next 扩展值)
nologging
/ |
（4）如果出于空间或其他考虑，不能重建索引，可以整理索引。
alter index用户名.索引名 coalesce
/ |
（5）清除分析信息
analyze index 用户名.索引名
delete statistics
/ |
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