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<title>Untitled Document</title>
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<p>第2种情况就要复杂得多</p>
<p>一般概念上都认为索引比表快，比较难以理解什么情况下全表扫描要比索引扫描快。为了讲清楚这个问题，这里先介绍一下Oracle 在评估使用索引的代价（cost）时两个重要的数据：CF(Clustering 
  factor) 和 FF(Filtering factor). </p>
<p>CF: 所谓 CF, 通俗地讲，就是每读入一个索引块，要对应读入多少个数据块。</p>
<p>FF: 所谓 FF, 就是该sql 语句所选择的结果集，占总的数据量的百分比。</p>
<p>大约的计算公式是：FF * (CF + 索引块个数) ，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 也就越可能不选择使用index. （全表扫描需要读入的数据块数等于该表的实际数据块数）</p>
<p>其核心就是， CF 可能会比实际的数据块数量大。CF 受到索引中数据的排列方式影响，通常在 索引刚建立时，索引中的记录与表中的记录有良好的对应关系，CF 
  都很小；在表经过大量的插入、修改后，这种对应关系越来越乱，CF 也越来越大。此时需要 DBA 重新建立或者组织该索引。</p>
<p>如果某个sql 语句以前一直使用某索引，较长时间后不再使用，一种可能就是 CF 已经变得太大，需要重新整理该索引了。</p>
<p>FF 则是Oracle 根据 statistics 所做的估计。比如, mytables 表有32万行，其主键myid的最小值是1，最大值是409654，考虑以下sql 
  语句：</p>
<p>Select * from mytables where myid&gt;=1; 和</p>
<p>Select * from mytables where myid&gt;=400000</p>
<p>这两句看似差不多的 sql 语句，对Oracle 而言，却有巨大的差别。因为前者的 FF 是100%， 而后者的 FF 可能只有 1%。如果它的CF 
  大于实际的数据块数，则Oracle 可能会选择完全不同的优化方式。而实际上，在我们的数据库上的测试验证了我们的预测. 以下是在HP 上执行时它们的 explain 
  plan:</p>
<p>&nbsp; </p>
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