Oracle:czy kolejność kolumn ma znaczenie w indeksie?

1. Jeśli a i b oba mają 1000 różnych wartości i są zawsze odpytywane razem, więc kolejność kolumn w indeksie tak naprawdę nie ma znaczenia. Ale jeśli a ma tylko 10 odrębnych wartości lub masz zapytania, które używają tylko jednej z kolumn, to ma to znaczenie; w tych scenariuszach indeks nie może być używany, jeśli kolejność kolumn nie odpowiada zapytaniu.
2. Kolumna z najmniej odmiennymi wartościami powinna być pierwsza, a kolumna z najbardziej odmiennymi wartościami ostatnia. To nie tylko maksymalizuje użyteczność indeksu, ale także zwiększa potencjalne korzyści z kompresji indeksu.
3. Typ danych i długość kolumny mają wpływ na zwrot, jaki możemy uzyskać z kompresji indeksu, ale nie na najlepszą kolejność kolumn w indeksie.
4. Ułóż kolumny z najmniej selektywną kolumną jako pierwszą i najbardziej selektywną kolumną jako ostatnią. W przypadku wiązania ołowiu z kolumną, która z większym prawdopodobieństwem będzie używana samodzielnie.

Jedynym potencjalnym wyjątkiem od 2. i 3. są kolumny DATE. Ponieważ kolumny Oracle DATE zawierają element czasu, mogą mieć 86400 różnych wartości dziennie . Jednak większość zapytań w kolumnie danych jest zwykle zainteresowana tylko elementem dnia, więc możesz chcieć uwzględnić w obliczeniach tylko liczbę odrębnych dni. Chociaż podejrzewam, że nie wpłynie to na względną selektywność tylko w kilku przypadkach.

edytuj (w odpowiedzi na komentarz Nicka Pierpointa)

Dwa główne powody prowadzenia z najmniej selektywną kolumną to

1. Kompresja indeksu
2. Pomijanie indeksu odczytów

Oba działają magicznie, wiedząc, że wartość w bieżącym slocie jest taka sama jak wartość w poprzednim slocie. W konsekwencji możemy zmaksymalizować zwrot z tych technik, minimalizując liczbę zmian wartości. W poniższym przykładzie A ma cztery różne wartości i B ma sześć. Ditto reprezentują kompresowalną wartość lub blok indeksu możliwy do pominięcia.

Least selective column leads ...

A          B
---------  -
AARDVARK   1
"          2
"          3
"          4
"          5
"          6
DIFFVAL    1
"          2
"          3
"          4
"          5
"          6
OTHERVAL   1
"          2
"          3
"          4
"          5
"          6
WHATEVER   1
"          2
"          3
"          4
"          5
"          6

Najbardziej selektywne odprowadzenia kolumn ...

B  A
-  --------
1  AARDVARK
"  DIFFVAL
"  OTHERVAL
"  WHATEVER
2  AARDVARK
"  DIFFVAL
"  OTHERVAL
"  WHATEVER
3  AARDVARK
"  DIFFVAL
"  OTHERVAL
"  WHATEVER
4  AARDVARK
"  DIFFVAL
"  OTHERVAL
"  WHATEVER
5  AARDVARK
"  DIFFVAL
"  OTHERVAL
"  WHATEVER
6  AARDVARK
"  DIFFVAL
"  OTHERVAL
"  WHATEVER

Nawet w tym trywialnym przykładzie (A, B) ma 20 możliwych do pominięcia boksów w porównaniu z 18 z (B, A) . Większa rozbieżność generowałaby większy zwrot z inwestycji przy kompresji indeksu lub lepsze narzędzie z odczytów pomijania indeksu.

Tak jak w przypadku większości heurystyk dostrajających, musimy przeprowadzić benchmark przy użyciu rzeczywistych wartości i realistycznych objętości. Jest to zdecydowanie scenariusz, w którym przekrzywienie danych może mieć dramatyczny wpływ na skuteczność różnych podejść.