索引组织表(index organized table, IOT)就是存储在一个索引结构中的表。存储在堆中的表是无组织的(也就是说,只要有可用的空间,数据可以放在任何地方),IOT中的数据则按主键存储和排序。对你的应用来说,IOT表和一个“常规”表并无二致。
IOT有什么意义呢?使用堆组织表时,我们必须为表和表主键上的索引分别留出空间。而IOT不存在主键的空间开销,因为索引就是数据,数据就是索引,二者已经合二为一。
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但是,IOT带来的好处并不止于节约了磁盘空间的占用,更重要的是大幅度降低了I/O,减少了访问缓冲区缓存(尽管从缓冲区缓存获取数据比从硬盘读要快得多,但缓冲区缓存并不免费,而且也绝对不是廉价的。每个缓冲区缓存获取都需要缓冲区缓存的多个闩,而闩是串行化设备,会限制应用的扩展能力)
IOT适用的场合有:
1、完全由主键组成的表。这样的表如果采用堆组织表,则表本身完全是多余的开销,因为所有的数据全部同样也保存在索引里,此时,堆表是没用的。
2、代码查找表。如果你只会通过一个主键来访问一个表,这个表就非常适合实现为IOT.
3、如果你想保证数据存储在某个位置上,或者希望数据以某种特定的顺序物理存储,IOT就是一种合适的结构。
IOT提供如下的好处:
·提高缓冲区缓存效率,因为给定查询在缓存中需要的块更少。
·减少缓冲区缓存访问,这会改善可扩缩性。
·获取数据的工作总量更少,因为获取数据更快。
·每个查询完成的物理I/O更少。
如果经常在一个主键或唯一键上使用between查询,也是如此。如果数据有序地物理存储,就能提升这些查询的性能。
heap table 就是一般的表,获取表中的数据是按命中率来得到的。没有明确的先后之分,在进行全表扫描的时候,并不是先插入的数据就先获取。数据的存放也是随机的,当然根据可用空闲的空间来决定。
而iot 就是类似一个全是索引的表,表中的所有字段都放在索引上,所以就等于是约定了数据存放的时候是按照严格规定的,在数据插入以前其实就已经确定了其位置,所以不管插入的先后顺序,它在那个物理上的那个位置与插入的先后顺序无关。这样在进行查询的时候就可以少访问很多blocks,但是插入的时候,速度就比普通的表要慢一些。
适用于信息检索、空间和OLAP程序。索引组织表的适用情况:
1、 代码查找表。
2、 经常通过主码访问的表。
3、 构建自己的索引结构。
4、 加强数据的共同定位,要数据按特定顺序物理存储。
5、 经常用between…and…对主码或唯一码进行查询。数据物理上分类查询。如一张订单表,按日期装载数据,想查单个客户不同时期的订货和统计情况。
经常更新的表当然不适合iot,因为oracle需要不断维护索引,而且由于字段多索引成本就大。
如不是大多情况下使用主键访问表,就不要用IOT
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