DM教程FG069-达梦数据库索引优化

本文档详细介绍DM数据库索引优化的方法和技巧，包括索引概念、索引类型、索引设计原则、索引规划、索引管理、索引使用建议、实施方案等内容，风哥教程参考DM官方文档《DM8索引设计与优化》手册，适合DBA人员和开发人员进行DM数据库索引的设计和优化。

Part01-基础概念与理论知识

1.1 DM数据库索引概念

DM数据库索引是一种数据结构，用于快速查询数据库表中的数据。索引通过创建一个指向表中数据的指针结构，使数据库系统能够快速定位和访问数据，提高查询性能。

DM数据库索引的作用：

提高查询速度：通过索引快速定位数据，减少数据扫描
减少IO操作：通过索引减少磁盘IO操作
优化排序：使用索引进行排序，避免排序操作
提高连接性能：通过索引加速表连接操作

1.2 DM数据库索引类型

DM数据库支持多种类型的索引：

B树索引：最常用的索引类型，适合范围查询和排序操作
位图索引：适合低基数列，如性别、状态等
全文索引：适合文本搜索
空间索引：适合空间数据类型
函数索引：基于函数表达式创建的索引
复合索引：基于多个列创建的索引

1.3 DM数据库索引设计原则

DM数据库索引设计原则：

选择唯一性高的列：唯一性高的列适合创建索引
选择经常用于查询条件的列：经常用于WHERE子句的列适合创建索引
选择经常用于排序的列：经常用于ORDER BY子句的列适合创建索引
避免在频繁更新的列上创建索引：频繁更新的列会导致索引维护成本增加
避免创建过多的索引：过多的索引会增加存储空间和维护成本
合理使用复合索引：复合索引的列顺序要考虑查询频率和选择性
考虑索引的选择性：选择性高的列适合创建索引
考虑查询模式：根据查询模式设计索引

风哥提示：索引设计是数据库性能优化的重要组成部分，需要根据实际的查询模式和数据分布进行合理设计。

Part02-生产环境规划与建议

2.1 DM数据库索引规划

生产环境DM数据库索引规划：

# DM数据库索引规划
#
# 规划步骤
1. 分析查询模式：分析应用程序的查询模式，确定经常使用的查询条件
2. 分析数据分布：分析数据的分布情况，确定列的选择性
3. 确定索引列：根据查询模式和数据分布，确定需要创建索引的列
4. 选择索引类型：根据列的特性和查询需求，选择合适的索引类型
5. 设计索引结构：设计索引的结构，包括复合索引的列顺序风哥提示：
6. 评估索引效果：评估索引对查询性能的影响
#
# 索引规划示例
##
# 表结构
CREATE TABLE fgedu.t_user (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
age INT,
gender VARCHAR(10),
email VARCHAR(255),
create_time DATETIME
);
##
# 查询模式分析
– 查询1：根据id查询用户信息
– 查询2：根据name查询用户信息
– 查询3：根据age范围查询用户信息
– 查询4：根据gender查询用户信息
– 查询5：根据create_time排序查询用户信息
##
# 索引规划
– PRIMARY KEY：id列（B树索引）
– INDEX idx_t_user_name：name列（B树索引）
– INDEX idx_t_user_age：age列（B树索引）
– INDEX idx_t_user_gender：gender列（位图索引）
– INDEX idx_t_user_create_time：create_time列（B树索引）

2.2 DM数据库索引管理

DM数据库索引管理：

索引管理任务：

创建索引：根据需要创建合适的索引

学习交流加群风哥微信: itpux-com

重建索引：当索引碎片较多时重建索引
收集统计信息：定期收集索引的统计信息
监控索引使用情况：监控索引的使用情况，识别未使用的索引
删除无用索引：删除未使用的索引，减少维护成本

2.3 DM数据库索引使用建议

DM数据库索引使用建议：

使用索引列进行过滤：在WHERE子句中使用索引列进行过滤
避免在索引列上使用函数：在索引列上使用函数会导致索引失效
避免使用不等于操作符：不等于操作符可能导致索引失效
合理使用复合索引：复合索引的列顺序要考虑查询频率
使用索引覆盖查询：查询的列都包含在索引中，避免回表操作
定期分析索引使用情况：定期分析索引的使用情况，优化索引设计

Part03-生产环境项目实施方案

3.1 DM数据库索引实施方案

3.1.1 索引创建

# 索引创建
#
# 创建B树索引
# 创建单列索引
SQL> create index idx_t_user_name on fgedu.t_user(name);
# 创建复合索引
SQL> create index idx_t_user_name_age on fgedu.t_user(name, age);
# 创建唯一索引
SQL> create unique index idx_t_user_email on fgedu.t_user(email);
#
# 创建位图索引
# 创建位图索引
SQL> create bitmap index idx_t_user_gender on fgedu.t_user(gender);
#
# 创建函数索引
# 创建函数索引
SQL> create index idx_t_user_name_upper on fgedu.t_user(upper(name));
#
# 创建全文索引
# 创建全文索引
SQL> create fulltext index idx_t_user_name_ft on fgedu.t_user(name);

3.1.2 索引维护

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# 索引维护
#
# 重建索引
# 重建单个索引
SQL> alter index fgedu.idx_t_user_name rebuild;
# 重建表的所有索引
SQL> alter table fgedu.t_user rebuild indexes;
#
# 收集统计信息
# 收集表的统计信息
SQL> analyze table fgedu.t_user compute statistics;
# 收集索引的统计信息
SQL> analyze index fgedu.idx_t_user_name compute statistics;
#
# 查看索引信息
# 查看表的索引
SQL> select * from all_indexes where table_name=’T_USER’;
# 查看索引的列
SQL> select * from all_ind_columns where table_name=’T_USER’;
# 查看索引的使用情况
SQL> select * from v$index_usage where table_name=’T_USER’;

3.2 DM数据库索引创建与维护

DM数据库索引创建与维护：

# 索引创建与维护最佳实践
#
# 索引创建最佳实践
# 1. 分析查询模式
SQL> select sql_id, sql_text, elapsed_time from v$sqlstats where sql_text like ‘%fgedu.t_user%’ order by elapsed_time desc;
# 2. 确定索引列
SQL> select column_name, count(*) from fgedu.t_user group by column_name order by count(*) desc;
# 3. 选择索引类型
# 对于唯一性高的列，使用B树索引
# 对于低基数列，使用位图索引
# 对于文本列，使用全文索引
# 4. 创建索引
SQL> create index idx_t_user_age on fgedu.t_user(age);
#
# 索引维护最佳实践
# 1. 定期重建索引
# 当索引碎片率超过20%时重建索引
SQL> alter index fgedu.idx_t_user_name rebuild;
# 2. 定期收集统计信息
# 每周收集一次统计信息更多视频教程www.fgedu.net.cn
SQL> analyze table fgedu.t_user compute statistics;
# 3. 监控索引使用情况
# 每月分析一次索引使用情况
SQL> select * from v$index_usage where table_name=’T_USER’;
# 4. 删除无用索引
# 删除3个月未使用的索引
SQL> drop index fgedu.idx_t_user_old;

3.3 DM数据库索引优化

DM数据库索引优化：

# 索引优化
#
# 优化步骤
# 1. 分析索引使用情况
SQL> select * from v$index_usage where table_name=’T_USER’;
# 2. 分析索引碎片
SQL> select index_name, blevel, leaf_blocks, distinct_keys from v$indexes where table_name=’T_USER’;
# 3. 分析索引选择性
SQL> select column_name, count(distinct column_name)/count(*) as selectivity from fgedu.t_user group by column_name;
# 4. 优化索引设计
#
# 优化示例
##
# 优化前：多个单列索引
SQL> create index idx_t_user_name on fgedu.t_user(name);
SQL> create index idx_t_user_age on fgedu.t_user(age);
##
# 优化后：复合索引
SQL> drop index fgedu.idx_t_user_name;
SQL> drop index fgedu.idx_t_user_age;
SQL> create index idx_t_user_name_age on fgedu.t_user(name, age);
##
# 优化前：低选择性列的B树索引
SQL> create index idx_t_user_gender on fgedu.t_user(gender);
##
# 优化后：位图索引
SQL> drop index fgedu.idx_t_user_gender;
SQL> create bitmap index idx_t_user_gender on fgedu.t_user(gender);

Part04-生产案例与实战讲解

4.1 DM数据库B树索引优化

以下是一个B树索引优化的案例：

#
# B树索引优化案例
##
# 场景描述更多学习教程公众号风哥教程itpux_com
查询用户表中年龄大于30的用户信息，执行速度慢
##
# 优化步骤
# 1. 分析原始查询
SQL> select * from fgedu.t_user where age > 30;
# 2. 分析执行计划
SQL> explain select * from fgedu.t_user where age > 30;
# 执行计划
1 #NSET2: [0, 500000, 44]
2 #PRJT2: [0, 500000, 44]; exp_num(10), is_atom(FALSE)
3 #SLCT2: [0, 500000, 44]; t_user.age > 30
4 #CSCN2: [0, 1000000, 44]; TABLE: FGEDU.T_USER
# 3. 分析表结构和索引
SQL> select * from all_indexes where table_name=’T_USER’;
# 输出
行号 OWNER INDEX_NAME TABLE_NAME UNIQUENESS
———- ——– ——————– ———— ———-
1 FGEDU PK_T_USER T_USER UNIQUE
# 4. 创建B树索引
SQL> create index idx_t_user_age on fgedu.t_user(age);
# 5. 分析优化后的执行计划
SQL> explain select * from fgedu.t_user where age > 30;
# 执行计划
1 #NSET2: [0, 500000, 44]
2 #PRJT2: [0, 500000, 44]; exp_num(10), is_atom(FALSE)
3 #SLCT2: [0, 500000, 44]; t_user.age > 30
4 #SSEK2: [0, 500000, 44]; INDEX33555456(FGEDU.T_USER), scan_type(ASC)
# 6. 验证优化效果
SQL> select sql_id, sql_text, elapsed_time, executions from v$sqlstats where sql_text like ‘%fgedu.t_user%’ order by elapsed_time desc;
# 输出
行号 SQL_ID SQL_TEXT ELAPSED_TIME EXECUTIONS from DB视频:www.itpux.com
———- ————- ————————————- ———— ———-
1 1234567890 select * from fgedu.t_user where age > 30 1000000 10
2 0987654321 select * from fgedu.t_user where age > 30 100000 10

4.2 DM数据库位图索引优化

以下是一个位图索引优化的案例：

#
# 位图索引优化案例
##
# 场景描述
查询用户表中性别为’男’的用户信息，执行速度慢
##
# 优化步骤
# 1. 分析原始查询
SQL> select * from fgedu.t_user where gender = ‘男’;
# 2. 分析执行计划
SQL> explain select * from fgedu.t_user where gender = ‘男’;
# 执行计划
1 #NSET2: [0, 500000, 44]
2 #PRJT2: [0, 500000, 44]; exp_num(10), is_atom(FALSE)
3 #SLCT2: [0, 500000, 44]; t_user.gender = ‘男’
4 #CSCN2: [0, 1000000, 44]; TABLE: FGEDU.T_USER
# 3. 分析表结构和索引
SQL> select * from all_indexes where table_name=’T_USER’;
# 输出
行号 OWNER INDEX_NAME TABLE_NAME UNIQUENESS
———- ——– ——————– ———— ———-
1 FGEDU PK_T_USER T_USER UNIQUE
2 FGEDU IDX_T_USER_AGE T_USER NONUNIQUE
# 4. 分析性别列的选择性
SQL> select gender, count(*) from fgedu.t_user group by gender;
# 输出
行号 GENDER COUNT(*)
———- ——– ———–
1 男 500000
2 女 500000
# 5. 创建位图索引
SQL> create bitmap index idx_t_user_gender on fgedu.t_user(gender);
# 6. 分析优化后的执行计划
SQL> explain select * from fgedu.t_user where gender = ‘男’;
# 执行计划
1 #NSET2: [0, 500000, 44]
2 #PRJT2: [0, 500000, 44]; exp_num(10), is_atom(FALSE)
3 #SLCT2: [0, 500000, 44]; t_user.gender = ‘男’
4 #BITMAP: [0, 500000, 44]; BITMAP INDEX33555457(FGEDU.T_USER)
# 7. 验证优化效果
SQL> select sql_id, sql_text, elapsed_time, executions from v$sqlstats where sql_text like ‘%fgedu.t_user%’ order by elapsed_time desc;
# 输出
行号 SQL_ID SQL_TEXT ELAPSED_TIME EXECUTIONS
———- ————- ————————————- ———— ———-
1 1234567890 select * from fgedu.t_user where gender = ‘男’ 800000 10
2 0987654321 select * from fgedu.t_user where gender = ‘男’ 80000 10

4.3 DM数据库复合索引优化

以下是一个复合索引优化的案例：

#
# 复合索引优化案例
##
# 场景描述
查询用户表中姓名为’张三’且年龄大于30的用户信息，执行速度慢
##
# 优化步骤
# 1. 分析原始查询
SQL> select * from fgedu.t_user where name = ‘张三’ and age > 30;
# 2. 分析执行计划
SQL> explain select * from fgedu.t_user where name = ‘张三’ and age > 30;
# 执行计划
1 #NSET2: [0, 1000, 44]
2 #PRJT2: [0, 1000, 44]; exp_num(10), is_atom(FALSE)
3 #SLCT2: [0, 1000, 44]; t_user.name = ‘张三’ AND t_user.age > 30
4 #CSCN2: [0, 1000000, 44]; TABLE: FGEDU.T_USER
# 3. 分析表结构和索引
SQL> select * from all_indexes where table_name=’T_USER’;
# 输出
行号 OWNER INDEX_NAME TABLE_NAME UNIQUENESS
———- ——– ——————– ———— ———-
1 FGEDU PK_T_USER T_USER UNIQUE
2 FGEDU IDX_T_USER_AGE T_USER NONUNIQUE
# 4. 创建复合索引
SQL> create index idx_t_user_name_age on fgedu.t_user(name, age);
# 5. 分析优化后的执行计划
SQL> explain select * from fgedu.t_user where name = ‘张三’ and age > 30;
# 执行计划
1 #NSET2: [0, 1000, 44]
2 #PRJT2: [0, 1000, 44]; exp_num(10), is_atom(FALSE)
3 #SLCT2: [0, 1000, 44]; t_user.name = ‘张三’ AND t_user.age > 30
4 #SSEK2: [0, 1000, 44]; INDEX33555458(FGEDU.T_USER), scan_type(ASC)
# 6. 验证优化效果
SQL> select sql_id, sql_text, elapsed_time, executions from v$sqlstats where sql_text like ‘%fgedu.t_user%’ order by elapsed_time desc;
# 输出
行号 SQL_ID SQL_TEXT ELAPSED_TIME EXECUTIONS
———- ————- ————————————- ———— ———-
1 1234567890 select * from fgedu.t_user where name = ‘张三’ and age > 30 500000 10
2 0987654321 select * from fgedu.t_user where name = ‘张三’ and age > 30 50000 10

4.4 DM数据库索引维护

以下是一个索引维护的案例：

#
# 索引维护案例
##
# 场景描述
用户表的索引碎片率较高，需要进行索引维护
##
# 维护步骤
# 1. 分析索引碎片
SQL> select index_name, blevel, leaf_blocks, distinct_keys from v$indexes where table_name=’T_USER’;
# 输出
行号 INDEX_NAME BLEVEL LEAF_BLOCKS DISTINCT_KEYS
———- ——————– —— ———– ————-
1 PK_T_USER 2 1000 1000000
2 IDX_T_USER_NAME 3 5000 800000
3 IDX_T_USER_AGE 3 2000 100
4 IDX_T_USER_GENDER 1 2 2
# 2. 重建索引
SQL> alter index fgedu.idx_t_user_name rebuild;
SQL> alter index fgedu.idx_t_user_age rebuild;
# 3. 收集统计信息
SQL> analyze table fgedu.t_user compute statistics;
SQL> analyze index fgedu.idx_t_user_name compute statistics;
SQL> analyze index fgedu.idx_t_user_age compute statistics;
# 4. 分析维护后的索引
SQL> select index_name, blevel, leaf_blocks, distinct_keys from v$indexes where table_name=’T_USER’;
# 输出
行号 INDEX_NAME BLEVEL LEAF_BLOCKS DISTINCT_KEYS
———- ——————– —— ———– ————-
1 PK_T_USER 2 1000 1000000
2 IDX_T_USER_NAME 2 4000 800000
3 IDX_T_USER_AGE 2 1500 100
4 IDX_T_USER_GENDER 1 2 2
# 5. 监控索引使用情况
SQL> select * from v$index_usage where table_name=’T_USER’;
# 输出
行号 INDEX_NAME TABLE_NAME USE_COUNT
———- ——————– ———— ———-
1 PK_T_USER T_USER 10000
2 IDX_T_USER_NAME T_USER 5000
3 IDX_T_USER_AGE T_USER 3000
4 IDX_T_USER_GENDER T_USER 1000

Part05-风哥经验总结与分享

5.1 DM数据库索引最佳实践

基于多年DM数据库运维经验，总结以下索引最佳实践：

合理设计索引：根据查询模式和数据分布设计索引
选择合适的索引类型：根据列的特性选择合适的索引类型
避免过多索引：过多的索引会增加存储空间和维护成本
合理使用复合索引：复合索引的列顺序要考虑查询频率
定期维护索引：定期重建索引和收集统计信息
监控索引使用情况：监控索引的使用情况，识别未使用的索引
删除无用索引：删除未使用的索引，减少维护成本
使用索引覆盖查询：查询的列都包含在索引中，避免回表操作
避免在索引列上使用函数：在索引列上使用函数会导致索引失效
定期分析索引性能：定期分析索引对查询性能的影响

生产环境建议：索引设计是数据库性能优化的重要组成部分，建议建立索引设计规范，确保开发人员和DBA人员能够合理设计和使用索引。

5.2 DM数据库常见索引问题

DM数据库常见索引问题及解决方案：

#
# 问题1：索引失效
#
# 原因分析
– 在索引列上使用函数或表达式
– 使用不等于操作符
– 使用OR操作符
– 索引列上有NULL值
– 统计信息过时
#
# 解决方案
– 避免在索引列上使用函数或表达式
– 尽量使用等于操作符
– 考虑使用UNION替代OR
– 避免在索引列上存储NULL值
– 定期收集统计信息
#
# 问题2：索引碎片
#
# 原因分析
– 频繁的插入、更新和删除操作
– 索引页分裂
– 索引结构不合理
#
# 解决方案
– 定期重建索引
– 优化索引结构
– 合理设计表结构
#
# 问题3：索引过多
#
# 原因分析
– 过度索引
– 索引设计不合理
– 没有定期清理无用索引
#
# 解决方案
– 删除未使用的索引
– 优化索引设计
– 建立索引设计规范
#
# 问题4：索引选择性低
#
# 原因分析
– 列的唯一性低
– 数据分布不均匀
– 索引设计不合理
#
# 解决方案
– 选择唯一性高的列创建索引
– 对于低选择性列，考虑使用位图索引
– 优化索引设计

5.3 DM数据库索引优化建议

DM数据库索引优化建议：

分析查询模式：根据查询模式设计索引
选择合适的索引类型：根据列的特性选择合适的索引类型
合理使用复合索引：复合索引的列顺序要考虑查询频率
定期维护索引：定期重建索引和收集统计信息
监控索引使用情况：监控索引的使用情况，识别未使用的索引
删除无用索引：删除未使用的索引，减少维护成本
使用索引覆盖查询：查询的列都包含在索引中，避免回表操作
避免在索引列上使用函数：在索引列上使用函数会导致索引失效
定期分析索引性能：定期分析索引对查询性能的影响
建立索引设计规范：建立索引设计规范，确保索引设计的合理性

风哥提示：索引优化是数据库性能优化的重要组成部分，DBA人员和开发人员必须掌握索引设计和优化的方法和技巧，合理设计和使用索引，提高数据库性能。

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