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www.887551.com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www.887551.com!