1：索引的创建
自动：在使用primary和unique后系统会自动创建唯一索引
手动：create index 索引名 on 表名(字段1,....)
查询表上有哪些索引（网上找的，能用，表名和索引名要大写）
1、查找表的所有索引（包括索引名，类型，构成列）：
select t.*,i.index_type from user_ind_columns t,user_indexes i where t.index_name = i.index_name and t.table_name = i.table_name and t.table_name = 要查询的表
2、查找表的主键（包括名称，构成列）：
select cu.* from user_cons_columns cu, user_constraints au where cu.constraint_name = au.constraint_name and au.constraint_type = 'P' and au.table_name = 要查询的表
3、查找表的唯一性约束（包括名称，构成列）：
select column_name from user_cons_columns cu, user_constraints au where cu.constraint_name = au.constraint_name and au.constraint_type = 'U' and au.table_name = 要查询的表
4、查找表的外键（包括名称，引用表的表名和对应的键名，下面是分成多步查询）：
select * from user_constraints c where c.constraint_type = 'R' and c.table_name = 要查询的表
查询外键约束的列名：
select * from user_cons_columns cl where cl.constraint_name = 外键名称
查询引用表的键的列名：
select * from user_cons_columns cl where cl.constraint_name = 外键引用表的键名
5、查询表的所有列及其属性
select t.*,c.COMMENTS from user_tab_columns t,user_col_comments c where t.table_name = c.table_name and t.column_name = c.column_name and t.table_name = 要查询的表
6、根据索引名称查找 目标表
select * from user_indexes where index_name ='索引名称';
2：语法
CREATE UNIUQE | BITMAP INDEX <schema>.<index_name>
ON <schema>.<table_name>
(<column_name> | <expression> ASC | DESC,
<column_name> | <expression> ASC | DESC,...)
TABLESPACE <tablespace_name>
STORAGE <storage_settings>
LOGGING | NOLOGGING
COMPUTE STATISTICS
NOCOMPRESS | COMPRESS<nn>
NOSORT | REVERSE
PARTITION | GLOBAL PARTITION<partition_setting>
相关说明
1）UNIQUE | BITMAP：指定UNIQUE为唯一值索引，BITMAP为位图索引，省略为B-Tree索引。
2）<column_name> | <expression> ASC | DESC：可以对多列进行联合索引，当为expression时即“基于函数的索引”
3）TABLESPACE：指定存放索引的表空间(索引和原表不在一个表空间时效率更高)
4）STORAGE：可进一步设置表空间的存储参数
5）LOGGING | NOLOGGING：是否对索引产生重做日志(对大表尽量使用NOLOGGING来减少占用空间并提高效率)
6）COMPUTE STATISTICS：创建新索引时收集统计信息
7）NOCOMPRESS | COMPRESS<nn>：是否使用“键压缩”(使用键压缩可以删除一个键列中出现的重复值)
8）NOSORT | REVERSE：NOSORT表示与表中相同的顺序创建索引，REVERSE表示相反顺序存储索引值
9）PARTITION | NOPARTITION：可以在分区表和未分区表上对创建的索引进行分区
3：优点及缺点
优点：
第一，通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
第二，可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。
第三，可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
第四，在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
第五，通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能。
缺点：
第一，创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。
第二，索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。
第三，当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。
4：如何判断在哪些字段上加索引
应该建索引列的特点：
1）在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度；
2）在作为主键的列上，强制该列的唯一性和组织表中数据的排列结构；
3）在经常用在连接的列上，这些列主要是一些外键，可以加快连接的速度；
4）在经常需要根据范围进行搜索的列上创建索引，因为索引已经排序，其指定的范围是连续的；
5）在经常需要排序的列上创建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间；
6）在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。
不应该建索引列的特点：
第一，对于那些在查询中很少使用或者参考的列不应该创建索引。这是因为，既然这些列很少使用到，因此有索引或者无索引，并不能提高查询速度。相反，由于增加了索引，反而降低了系统的维护速度和增大了空间需求。
第二，对于那些只有很少数据值的列也不应该增加索引。这是因为，由于这些列的取值很少，例如人事表的性别列，在查询的结果中，结果集的数据行占了表中数据行的很大比例，即需要在表中搜索的数据行的比例很大。增加索引，并不能明显加快检索速度。
第三，对于那些定义为blob数据类型的列不应该增加索引。这是因为，这些列的数据量要么相当大，要么取值很少。
第四，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。这是因为，修改性能和检索性能是互相矛盾的。当增加索引时，会提高检索性能，但是会降低修改性能。当减少索引时，会提高修改性能，降低检索性能。因此，当修改性能远远大于检索性能时，不应该创建索引。
以下网上找的
一，
oracle的索引陷阱
一个表中有几百万条数据，对某个字段加了索引，但是查询时性能并没有什么提高，这主要可能是oracle的索引限制造成的。
oracle的索引有一些索引限制，在这些索引限制发生的情况下，即使已经加了索引，oracle还是会执行一次全表扫描，查询的性能不会比不加索引有所提高，反而可能由于数据库维护索引的系统开销造成性能更差。
下面是一些常见的索引限制问题。
1、使用不等于操作符(<>, !=)
下面这种情况，即使在列dept_id有一个索引，查询语句仍然执行一次全表扫描
select * from dept where staff_num <> 1000;
但是开发中的确需要这样的查询，难道没有解决问题的办法了吗？
有！
通过把用 or 语法替代不等号进行查询，就可以使用索引，以避免全表扫描：上面的语句改成下面这样的，就可以使用索引了。
select * from dept shere staff_num < 1000 or dept_id > 1000;
2、使用 is null 或 is not null
使用 is null 或is nuo null也会限制索引的使用，因为数据库并没有定义null值。如果被索引的列中有很多null，就不会使用这个索引（除非索引是一个位图索引，关于位图索引，会在以后的blog文章里做详细解释）。在sql语句中使用null会造成很多麻烦。
解决这个问题的办法就是：建表时把需要索引的列定义为非空(not null)
3、使用函数
如果没有使用基于函数的索引，那么where子句中对存在索引的列使用函数时，会使优化器忽略掉这些索引。下面的查询就不会使用索引：
select * from staff where trunc(birthdate) = '01-MAY-82';
但是把函数应用在条件上，索引是可以生效的，把上面的语句改成下面的语句，就可以通过索引进行查找。
select * from staff where birthdate < (to_date('01-MAY-82') + 0.9999);
4、比较不匹配的数据类型
比较不匹配的数据类型也是难于发现的性能问题之一。
下面的例子中，dept_id是一个varchar2型的字段，在这个字段上有索引，但是下面的语句会执行全表扫描。
select * from dept where dept_id = 900198;
这是因为oracle会自动把where子句转换成to_number(dept_id)=900198，就是3所说的情况，这样就限制了索引的使用。
把SQL语句改为如下形式就可以使用索引
select * from dept where dept_id = '900198';
二，
各种索引使用场合及建议
（1）B*Tree索引。
常规索引，多用于oltp系统，快速定位行，应建立于高cardinality列（即列的唯一值除以行数为一个很大的值，存在很少的相同值）。
Create index indexname on tablename(columnname[columnname...])
（2）反向索引。
B*Tree的衍生产物，应用于特殊场合，在ops环境加序列增加的列上建立，不适合做区域扫描。
Create index indexname on tablename(columnname[columnname...]) reverse
（3）降序索引。
B*Tree的衍生产物，应用于有降序排列的搜索语句中，索引中储存了降序排列的索引码，提供了快速的降序搜索。
Create index indexname on tablename(columnname DESC[columnname...])
（4）位图索引。
位图方式管理的索引，适用于OLAP（在线分析）和DSS（决策处理）系统，应建立于低cardinality列，
适合集中读取，不适合插入和修改，提供比B*Tree索引更节省的空间。
Create BITMAP index indexname on tablename(columnname[columnname...])
在实际应用中，如果某个字段的值需要频繁更新，那么就不适合在它上面创建位图索引。
在位图索引中，如果你更新或插入其中一条数值为N的记录，
那么相应表中数值为N的记录（可能成百上千条）全部被Oracle锁定，
这就意味着其它用户不能同时更新这些数值为N的记录，其它用户必须要等第一个用户提交后，
才能获得锁，更新或插入数据，bitmap index它主要用于决策支持系统或静态数据。
（5）函数索引。
B*Tree的衍生产物，应用于查询语句条件列上包含函数的情况，
索引中储存了经过函数计算的索引码值。可以在不修改应用程序的基础上能提高查询效率。
索引创建策略
1.导入数据后再创建索引
2.不需要为很小的表创建索引
3.对于取值范围很小的字段（比如性别字段）应当建立位图索引
4.限制表中的索引的数目
5.为索引设置合适的PCTFREE值
6.存储索引的表空间最好单独设定
唯一索引和不唯一索引都只是针对B树索引而言.
Oracle最多允许包含32个字段的复合索引
由此估计出一个查询如果使用某个索引会需要读入的数据块块数。
需要读入的数据块越多，则 cost 越大，Oracle 也就越有可能不选择使用 index
三，
能用唯一索引，一定用唯一索引
能加非空，就加非空约束
一定要统计表的信息，索引的信息，柱状图的信息。
联合索引的顺序不同，影响索引的选择，尽量将值少的放在前面