Oracle 聚集因子factor clustering

ops/2024/11/15 0:35:25/

文章目录

  • 聚集因子(Factor clustering)
  • 举例说明
  • 查询聚集因子
  • 聚集因子的优化
  • 结论

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_IDDEPT_ID
110
210
320
420
530
630
730
810
920
1030

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。

http://www.ppmy.cn/ops/133251.html

相关文章

Linux环境基础开发工具的使用_yum源_vim_Git控制器

目录 本节目标: 一、Linux 软件包管理器 yum 1.什么是软件包 2.关于 rzsz 3.注意事项 4.查看软件包 5.注意事项: 6.如何安装软件 说到这里,就可以取百度上康康有哪些好玩的指令: 二、Linux开发工具 Linux编辑器-vim使用 1. vim的基…

恒流数显驱动数显LED驱动芯片VK16D32

产品品牌:永嘉微电/VINKA 产品型号:VK16D32 封装形式:SSOP24L 概述 VK16D32是一种恒流数码管或点阵LED驱动控制专用芯片,内部集成有数据锁存器、LED 恒流驱动模块等电路。可以通过寄存器配置,调节扫描的位数&#…

Spring Boot 多环境开发配置详解:Profiles 的使用指南

目录 前言1. Profiles 简介1.1 什么是 Profiles?1.2 Profiles 的应用场景 2. 单文件配置方式2.1 使用三横杠 --- 分隔配置2.2 指定哪个环境的配置生效 3. 多文件配置方式3.1 配置文件的创建与命名3.2 多文件配置的优点 4. Profiles 分组管理4.1 Profile 分组的配置4…

Docker 安装Immich教程

Immich 是一个开源的自托管照片和视频管理平台,专为帮助用户存储、管理、和分享个人媒体库而设计。Immich 的目标是提供一个类似 Google Photos 的替代方案,但不依赖于第三方服务,用户可以完全控制自己的数据。 本章教程,记录如何用Docker部署安装Immich,使用的操作系统的…

PHP爬虫快速获取京东商品详情(代码示例)

在当今互联网时代,数据的重要性不言而喻。对于电商领域来说,获取商品信息是数据分析、市场研究和价格监控的基础。本文将介绍如何使用PHP编写一个简单的爬虫,以快速获取京东商品的详情信息。 1. 概述 京东是中国领先的电商平台之一&#xff…

微服务架构面试内容整理-监控与追踪-Zipkin

Zipkin 是一个开源的分布式追踪系统,用于帮助开发者监控和跟踪请求在微服务系统中的流动。它提供了请求的可视化跟踪,以识别性能瓶颈和诊断问题。以下是 Zipkin 的主要特点、工作原理和使用场景: 主要特点 1. 分布式追踪: Zipkin 通过跟踪跨越不同微服务的请求路径,帮助开…

大数据常见面试题及答案(Linux、Zookeeper、Hadoop、Hive)

技术问答题目 一、Linux 1.如何给⽂件(⽂件夹)分配读r、w、x的操作权限? 2. vi 编辑器的常⽤命令有哪些? 3.Linux 中⽂件的操作权限分为⼏种? 4.Linux 中实时查看日志的方法 5. Linux查看内存、磁盘存储、io 读写、端口占用、进程等命…

MySQL缓存使用率超过80%的解决方法

MySQL缓存使用率超过80%的解决方法 一、识别缓存使用率过高的问题1.1 使用SHOW GLOBAL STATUS命令监控1.2 监控其他相关指标二、分析缓存使用率过高的原因2.1 数据量增长2.2 查询模式变化2.3 配置不当三、解决缓存使用率过高的方法3.1 调整Buffer Pool大小3.1.1 计算合理的Buff…