6  综合型实验项目索引和数据完整性
(一)建立索引
1
、对
YGGL
数据库的
Employees
表中的
DepartmentID
列建立
索引。
create
index
ind_dep
on
Employees
(
DepartmentID
);
2
、
在
Employees
表的
Name
列和
Address
列上建立复合索引。
create
index
ind_Name_Add
on
Employees
(
Name
,
Address
);
3
、
对
Departments
表上的
DepartmentName
列建立唯一非聚集索
引。
create
unique
index
ind_depName
on
Departments
(
DepartmentName
);
(二)重建索引
1
、重建表
Employees
中的所有索引。
alter
index
all
on
Employees
rebuild
;
(三)删除索引。
1
、使用
DROP
INDEX
语句删除表
Employees
上的索引
Depart_ind
。
drop
index
ind_dep
on
Employees
;
2
、
使用
DROP INDEX
一次删除
Employees
表上的多个索引。
drop
index
Employees
.
ind_Name_Add
,
Employees
.
ind_depName
;
(四)数据完整性操作
1
、创建一个表
Employees5
，只含
EmployeesID
，
Name,Sex
和

在学习hive的时候遇到了位图索引，查了查资料。现则很难管理如下,算是个基础知识的了解吧。
一：概念介绍：
百度百科：
位图索引主要针对大量相同值的列而创建(例如：类别，操作员，部门ID,库房ID等),索引块的一个索引行中存储键值和起止Rowid,以及这些键值的位置编码,位置编码中的每一位表示键值对应的数据行的有无.一个块可能指向的是几十甚至成百上千行数据的位置.
当然百度百科你们懂的。。。来看看wiki的吧
维基百科：
Bitmap indexes have traditionally been considered to work well for low-cardinality columns, which have a modest number of distinct values, either absolutely, or relative to the number of records that contain the data. The extreme case of low cardinality is Boolean data (e.g., does a resident in a city have internet access?), which has two values, True and False. Bitmap indexes use bit arrays (commonly called bitmaps) and answer queries by performing bitwise logical operations on these bitmaps. Bitmap indexes have a significant space and performance advantage over other structures for query of such data. Their drawback is they are less efficient than the traditional B-tree indexes for columns whose data is frequently updated: consequently, they are more often employed in read-only systems that are specialized for fast query - e.g., data warehouses, and generally unsuitable for online transaction processing applications.
Some researchers argue that bitmap indexes are also useful for moderate or even high-cardinality data (e.g., unique-valued data) which is accessed in a read-only manner, and queries access multiple bitmap-indexed columns using the AND, OR or XOR operators extensively.
ok ,翻译应该很简单的。
二：示例：
如果，简介看不懂，来看实例吧：
1.需求描述：
有张表名为table的表，
由三列组成，分别是姓名、性别和婚姻状况，其中性别只有男和女两项，婚 姻状况由已婚、未婚、离婚这三项，该表共有100w个记录。现在有这样的查询： select * from table where Gender=‘男’ and Marital=“未婚”;
姓名(Name)　　性别(Gender)　　婚姻状况(Marital)
张三 　　　　　　男 　　　　　　　　已婚
李四 　　　　　　女 　　　　　　　　已婚
王五 　　　　　　男 　　　　　　　　未婚
赵六 　　　　　　女 　　　　　　　　离婚
孙七 　　　　　　女 　　　　　　　　未婚
... 　　　　　　　... 　　　　　　　　...
1)不使用索引
不使用索引时，数据库只能一行行扫描所有记录，然后判断该记录是否满足查询条件。
2)B树索引
对于性别，可取值的范围只有'男','女'，并且男和女可能各站该表的50%的数据，这时添加B树索引还 是需要取出一半的数据， 因此完全没有必要。相反，如果某个字段的取值范围很广，几乎没有重复，比 如身份证号，此时使用B树索引较为合适。事实上，当取出的行数据占用表中大部分的数据时，即使添加 了B树索引，数据库如oracle、mysql也不会使用B树索引，很有可能还是一行行全部扫描。
2. 位图索引出马
如果用户查询的列的基数非常的小， 即只有的几个固定值，如性别、婚姻状况、行政区等等。要为这些 基数值比较小的列建索引，就需要建立位图索引。
对于性别这个列，位图索引形成两个向量，男向量为10100...，向量的每一位表示该行是否是男，如果是 则位1，否为0，同理，女向量位01011。
RowId 　　1 　　2 　　3 　　4 　　5
男 　　　1 　　0 　　1 　　0 　　0
女 　　　 0 　　1 　　0 　　1 　　1
对于婚姻状况这一列，位图索引生成三个向量，已婚为11000...，未婚为00100...，离婚为00010...
RowId 　　1 　　2 　　3 　　4 　　5
已婚 　　　1 　　1 　　0 　　0 　　0
未婚 　　　0 　　0 　　1 　　0 　　1
离婚 　　  0 　　0 　　0 　　1 　　0
当我们使用查询语句“select * from table where Gender=‘男’ and Marital=“未婚”;”的时候 首先取出男 向量10100...，然后取出未婚向量00100...，将两个向量做and操作，这时生成新向量00100...，可以发现 第三位为1，表示该表的第三行数据就是我们需要查询的结果。
RowId 　　1 　　2 　　3 　　4 　　5
男 　　　1 　　0 　　1 　　0 　　0
and 未婚 　　  0 　　0 　　1 　　0 　　1
结果 　　　0 　　0 　　1 　　0 　　0
3.位图索引的适用条件
上面讲了，位图索引适合只有几个固定值的列，如性别、婚姻状况、行政区等等，而身份证号这种 类型不适合用位图索引。
此外，位图索引适合静态数据，而不适合索引频繁更新的列。
举个例子，有这样一个字段busy，记 录各个机器的繁忙与否，当机器忙碌时，busy为1，当机器不忙碌时，busy为0。 这个时候有人会说使用位图索引，因为busy只有两个值。好，我们使用位图索引索引busy字段！假 设用户A使用update更新某个机器的busy值，比如update table set table.busy=1 where rowid=100;，但 还没有commit，而用户B也使用update更新另一个机器的busy值，update table set table.busy=1 where rowid=12; 这个时候用户B怎么也更新不了，需要等待用户A commit。 原因：用户A更新了某个机器的busy值为1，会导致所有busy为1的机器的位图向量发生改变，因此 数据库会将busy＝1的所有行锁定，只有commit之后才解锁。
资料来源：
http://www.360doc.com/content/14/0508/15/11965070_375805586.shtml
https://en.wikipedia.org/wiki/Bitmap_index
http://baike.baidu.com/link?url=V3bMusSRzP6u-1bBHYDX1WeYs2OAmE9v9KKwmVAwRt_Huk7Ky2QmqXgDbdN5oaZtZgh6rPk740r8r8QN6Jdm6_

本文主要向大家介绍了Oracle数据库之oracle数据库-索引index，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习Oracle数据库有所帮助。
index ：用来提高查询效率的机制
全表扫描方式( Full Table Scan )：查询效率极低
 索引查询：比全表扫描快
 索引的结构：数据+地址( 如：张三+Room203 )

注意：对于数据变更频繁(DML操作频繁)的表 , 索引会影响查询性能

自动创建索引：
如果数据表有PK/Unique两种约束,索引自动创建 , 除此以外,索引必须手动创建
自定义索引语法：
create index 索引名 on 表名(列名) ;
例：
表的主键和唯一约束条件 , 会自动创建索引
SQL> create table student_ning7(
id number(4),
name char(20),
email char(40),
constraint stu_n7_id_pk primary key(id),
constraint stu_n7_email_uk unique(email)
) ;
--注意查询时表名大写
SQL> select constraint_name
from user_constraints
where table_name = 'STUDENT_NING7' ;
-- 查询student_ning7表上的索引
-- 和主键/唯一约束条件同名 , 数据库自动创建的索引
SQL> select index_name from user_indexes
where table_name = 'STUDENT_NING7' ;
--  凡是有约束条件的字段( 如id或email )上的查询 , 会使用索引
--这种查询用不到索引：全表扫描
SQL> select * from student_ning7
where name = 'zhangsan' ;
本文由职坐标整理并发布，希望对同学们学习Oracle有所帮助，更多内容请关注职坐标数据库Oracle数据库频道！

index ：用来提高查询效率的机制
全表扫描方式( Full Table Scan )：查询效率极低
 索引查询：比全表扫描快
 索引的结构：数据+地址( 如：张三+Room203 )

注意：对于数据变更频繁(DML操作频繁)的表 , 索引会影响查询性能

自动创建索引：
如果数据表有PK/Unique两种约束,索引自动创建 , 除此以外,索引必须手动创建
自定义索引语法：
create index 索引名 on 表名(列名) ;
例：
表的主键和唯一约束条件 , 会自动创建索引
SQL> create table student_ning7(
id number(4),
name char(20),
email char(40),
constraint stu_n7_id_pk primary key(id),
constraint stu_n7_email_uk unique(email)
) ;
--注意查询时表名大写
SQL> select constraint_name
from user_constraints
where table_name = 'STUDENT_NING7' ;
-- 查询student_ning7表上的索引
-- 和主键/唯一约束条件同名 , 数据库自动创建的索引
SQL> select index_name from user_indexes
where table_name = 'STUDENT_NING7' ;
--  凡是有约束条件的字段( 如id或email )上的查询 , 会使用索引
--这种查询用不到索引：全表扫描
SQL> select * from student_ning7
where name = 'zhangsan' ;