ORACLE开发知识：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
到此这篇关于oracle索引测试的文章就介绍到这了,更多相关oracle索引测试内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！
