最近发现突然忘记聚集因子的原理了，故整理记录一下

聚集因子(Factor clustering)

在Oracle中，聚集因子（Clustering Factor）用于衡量数据在表中存储的顺序与索引的排序顺序的匹配程度。聚集因子越小，表示数据行与索引的顺序越接近，从而在使用索引进行查询时，减少了I/O开销。聚集因子的计算方法如下：

举例说明

假设有一张名为EMPLOYEES的表，其包含以下几行数据，按员工ID(EMP_ID)顺序展示：

EMP_ID	DEPT_ID
1	10
2	10
3	20
4	20
5	30
6	30
7	30
8	10
9	20
10	30

假设数据块的存储情况
在Oracle数据库中，这些数据并不会完全顺序存放，而是分布在不同的数据块中。假设这些行数据存储在如下的物理数据块中：

• 块1：存储EMP_ID为1、2的数据（DEPT_ID为10）

• 块2：存储EMP_ID为3、4的数据（DEPT_ID为20）

• 块3：存储EMP_ID为5、6、7的数据（DEPT_ID为30）

• 块4：存储EMP_ID为8的数据（DEPT_ID为10）

• 块5：存储EMP_ID为9的数据（DEPT_ID为20）

• 块6：存储EMP_ID为10的数据（DEPT_ID为30）
  计算聚集因子
  现在，我们在DEPT_ID列上创建了一个索引。Oracle会按照DEPT_ID的顺序扫描EMPLOYEES表来计算聚集因子。扫描过程如下：

• 扫描第一个值DEPT_ID=10（EMP_ID=1, 块1）：读取第一个块，计数1。

• 扫描下一个值DEPT_ID=10（EMP_ID=2, 块1）：在同一个块中，不增加计数。

• 扫描下一个值DEPT_ID=20（EMP_ID=3, 块2）：进入一个新块，计数加1，总计数为2。

• 扫描下一个值DEPT_ID=20（EMP_ID=4, 块2）：在同一个块中，不增加计数。

• 扫描下一个值DEPT_ID=30（EMP_ID=5, 块3）：进入一个新块，计数加1，总计数为3。

• 扫描下一个值DEPT_ID=30（EMP_ID=6, 块3）：在同一个块中，不增加计数。

• 扫描下一个值DEPT_ID=30（EMP_ID=7, 块3）：在同一个块中，不增加计数。

• 扫描下一个值DEPT_ID=10（EMP_ID=8, 块4）：进入一个新块，计数加1，总计数为4。

• 扫描下一个值DEPT_ID=20（EMP_ID=9, 块5）：进入一个新块，计数加1，总计数为5。

• 扫描最后一个值DEPT_ID=30（EMP_ID=10, 块6）：进入一个新块，计数加1，总计为6。
  聚集因子的结果
  因此，这个索引的聚集因子为6。这个值表示在按照DEPT_ID的顺序读取数据时，总共需要访问6个不同的数据块。

查询聚集因子

在Oracle中，可以使用以下SQL查询语句来查看索引的聚集因子：

SELECT INDEX_NAME, CLUSTERING_FACTOR 
FROM DBA_INDEXES 
WHERE TABLE_NAME = 'your_table_name';

聚集因子的优化

聚集因子可以通过重建表或调整数据的存储顺序来优化，例如使用ALTER TABLE … MOVE或分区技术，使数据的物理存储顺序更接近索引顺序，从而提高索引的性能。

结论

解释聚集因子对性能的影响

• 聚集因子小（接近块数）：如果数据物理存储顺序接近于索引的顺序，那么在使用索引进行查询时需要读取的块数会少，查询性能更好。
• 聚集因子大（接近行数）：如果数据顺序和索引顺序差异较大，聚集因子会接近于行数，表示在使用索引时需要访问更多的块，查询性能会较差。
  通过控制数据的物理顺序，可以降低聚集因子，从而提高索引的查询性能。