引言：索引的熱塊其實和資料塊的熱塊發生的原理大相徑庭，也都是因為大量會話一起訪問同一個索引塊造成的，我們的解決方案有反向索引，分割槽索引等。我們說任何一種方式都不是完美的，有優點就必然有缺點，我們把包含索引鍵值的索引塊從順序排列打散到無序排列，降低了latch爭用，同時也增加了oracle掃描塊的數量。我們在實際使用時多測試取長補短，以提高系統的整體效能為目標。

LEO1@LEO1>create table leo1 (id number , name varchar2(200)); 建立了一個leo1表

Table created.

LEO1@LEO1>insert into leo1 (id,name) select object_id,object_name from dba_objects; 將dba_objects前2個欄位複製到leo1表中。

71966 rowscreated.

LEO1@LEO1>select id,name from leo1 where rownum<10; 好已經完成

ID NAME

----------------------------------------------------

673 CDC_CHANGE_SOURCES$

674 I_CDC_CHANGE_SOURCES$

675 CDC_CHANGE_SETS$

676 I_CDC_CHANGE_SETS$

677 CDC_CHANGE_TABLES$

678 I_CDC_CHANGE_TABLES$

679 CDC_SUBSCRIBERS$

680 I_CDC_SUBSCRIBERS$

681 CDC_SUBSCRIBED_TABLES$

LEO1@LEO1>create index leo1_index on leo1(id); 在leo1表上id列建立一個索引

Index created.

LEO1@LEO1>execute dbms_stats.gather_table_stats('LEO1','LEO1',cascade=>true); 對錶和索引一起做一個分析，cascade=>true 指的是級聯表上的索引一起做分析

PL/SQL proceduresuccessfully completed.

LEO1@LEO1>create table leo2 (id number,name varchar2(200)); 建立leo2表

Table created.

LEO1@LEO1>insert into leo2 (id,name) select object_id,object_name from dba_objects; 插入71968行

71968 rowscreated.

為什麼比leo1表多了2行呢，就是多了leo1和leo1_index這2個物件，我們剛剛建的。

LEO1@LEO1>create index leo2_index on leo2(id) reverse; 建立一個反向索引

Index created.

LEO1@LEO1>execute dbms_stats.gather_table_stats('LEO1','LEO2',cascade=>true); 做分析

PL/SQL proceduresuccessfully completed.

LEO1@LEO1>select index_name,index_type,table_name,status from dba_indexes wheretable_name in ('LEO1','LEO2');

INDEX_NAME INDEX_TYPE TABLE_NAME STATUS

--------------------------------------------------------- ------------------------------ --------

LEO1_INDEX NORMAL LEO1 VALID

LEO2_INDEX NORMAL/REV LEO2 VALID

LEO2_INDEX 是反向索引，我們使用它來把順序的索引塊反向成無序索引塊儲存，這樣我們在查詢一個區間範圍時，索引鍵值就會落在不連續的索引塊上，防止熱塊的產生，降低“latch 連結串列”爭用。這可能算是反向索引唯一被使用的情況。因為反向索引不支援index range scan功能，只支援index full scan 全索引掃描，如何理解呢，舉個簡單的例子反向索引不能幫你檢索出 id> 1 and id < 10 的行，但可以幫你檢索出 id=10的行，也就是說對範圍掃描效率低，等值掃描效率還是很高的。

LEO1@LEO1> set autotrace on; 啟動執行計劃

LEO1@LEO1>select count(*) from leo1 whereid<100; 這是B-TREE索引執行計劃

COUNT(*)

----------

98

Execution Plan

----------------------------------------------------------

Plan hash value:423232053

--------------------------------------------------------------------------------

--------------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 5 | 2 (0)| 00:00:01 |

| 1 | SORT AGGREGATE | | 1| 5 | | |

|* 2 | INDEX RANGE SCAN| LEO1_INDEX | 96 | 480 | 2 (0)| 00:00:01 |

--------------------------------------------------------------------------------

索引範圍掃描，因為我們查詢索引鍵值都是存放在連續的索引塊中，所以只有僅僅的2個一致性讀，它只掃描符合條件的索引塊就能找到相應的記錄。

PredicateInformation (identified by operation id):

---------------------------------------------------

2 - access("ID"<100)

Statistics

----------------------------------------------------------

0 recursive calls

0 db block gets

2 consistent gets

0 physical reads

0 redo size

526 bytes sent via SQL*Net to client

523 bytes received via SQL*Net from client

2 SQL*Net roundtrips to/from client

0 sorts (memory)

0 sorts (disk)

1 rows processed

LEO1@LEO1>select count(*) from leo2 whereid<100; 反向索引執行計劃

COUNT(*)

----------

98

Execution Plan

----------------------------------------------------------

Plan hash value:1710468575

------------------------------------------------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 5 | 45 (0)| 00:00:01 |

| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 5 | | |

|* 2 | INDEX FAST FULL SCAN| LEO2_INDEX | 96 | 480 | 45 (0)| 00:00:01 |

------------------------------------------------------------------------------------

快速全索引掃描，因為我們查詢索引鍵值在反向索引中是存放在不連續的索引塊上，由於索引鍵值在磁碟物理塊位置上的無序，因此只能執行全索引掃描，即所有的索引塊全掃一遍抽取符合條件的記錄出來，從這裡就可以看出檢索相同行數，全索引掃描執行計劃要比索引範圍掃描執行計劃多掃了84倍的塊，那麼反過來看“latch 爭用”的機率小了84倍。

PredicateInformation (identified by operation id):

---------------------------------------------------

2 - filter("ID"<100)

Statistics

----------------------------------------------------------

0 recursive calls

0 db block gets

168 consistent gets

0 physical reads

0 redo size

526 bytes sent via SQL*Net to client

523 bytes received via SQL*Net from client

2 SQL*Net roundtrips to/from client

0 sorts (memory)

0 sorts (disk)

1 rows processed

下面我寫個儲存過程，作用呢就是透過索引頻繁的訪問表中的記錄，當有多個會話一起執行時看看有沒有發生爭用

儲存過程

LEO1@LEO1>create or replace procedure p10

as

l number;

begin

for i in 1..50000

loop

select count(*) into l from leo1 whereid<10000;

end loop;

dbms_output.put_line('successfully');

end;

/

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Procedure created.

三個會話同時反覆訪問表leo1

session：19

LEO1@LEO1>execute p10;

successfully

PL/SQL proceduresuccessfully completed.

session：147

LEO1@LEO1>execute p10;

successfully

PL/SQL procedure successfullycompleted.

session：148

LEO1@LEO1>execute p10;

successfully

PL/SQL proceduresuccessfully completed.

session：144

LEO1@LEO1>select s1.sid,s2.event from v$session s1,v$session_wait s2 where s1.sid=s2.sidand s1.status='ACTIVE' and s2.event like '%buffer%';

SID EVENT

--------------------------------------------------------------------------

19 latch: cache buffers chains

148 latch: cache buffers chains

147 latch: cache buffers chains

從會話等待事件中出現了“latch 連結串列”爭用，在你操作的過程中可能執行一次並沒有顯示，因為latch等待非常快就結束了多多執行幾次就能看出效果。同理訪問leo2表的時候可能碰巧也會發現latch等待，由於資料分佈的比較廣，因此你碰到的機率就很小很小。

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2012.12.08
天津&winter
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【原創】用示例說明索引資料塊中出現熱塊&Latch的場景，並給出解決方案

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