HASH ON 子句

用法

森林树索引是拆离的索引。它们不能是连接的索引。

您可以在基本数据类型的列上创建森林树索引。

您不能：

• 在具有复杂数据类型的列、UDT 、或函数列上创建森林树索引。
• 当创建森林树索引时，使用 CREATE INDEX 语句的 FILLFACTOR 选项。因为索引是从顶向底建立。
• 创建集群的森林树索引。
• 在森林树索引上运行 ALTER INDEX 语句。
• 在使用聚合（包括最小和最大范围值）的查询中使用森林树索引。
• 直接在森林树索引的 HASH ON 列上执行范围扫描。

  然而，您可以在不列在 HASH ON 列列表的列上执行范围扫描。对于在 HASH ON 列列表列出的列的范围扫描，您必须创建包含此范围扫描的适当列表的附加 B-tree 索引。该附加 B-tree 索引可能具有与森林树索引相同的列列表，加或减一列。

• 可对 OR 索引路径使用森林树索引。数据库服务器不会在索引列上具有 OR 为此的查询中使用森林树索引。

当您创建森林树索引时，选择足够的列以创建唯一值。

Tip: 一般情况下，要选择的列取决于每一列的副本数。例如，如果第一列包含很少量的副本，如果前两列不包含大量副本,则前两列满足散列。如果前两列包含大量的副本，则您还需要选择第三个列。

子树的数目取决于您创建的索引的目的。如果您的目的是：

• 为减少争用，最初创建每个 CPU VP 2 个子树的森林树索引。您可能需要更多子树，这取决于表中的行数和存在多少副本。
• 要减少 B-tree 中层级数：
  1. 运行 oncheck -pT 命令。
  2. 在此输出中，找到每一层级的节点数。
  3. 决定需要多少个子树来实现索引中每个数的期望深度。

例如，假设一个索引每页均有 100 个键，该索引有 1M 个键，则该树则看起来像这样：

• Level 1 (root) 100 keys
• Level 2 10K keys
• Level 3 1M keys

要将 3-level tree 减少到 100 2-level tree， 该索引大概需要 100 个子树。要将 3-level tree 减少到 10K 1-level tree ，该索引大概需要 10K 个子树。

如果使用了太多的或太少的子树，则森林树页面可以比传统的 B-tree 页面更稀疏。当页面稀疏时，更多页占据缓冲池，这将导致其它表的缓存变得更少。

示例

以下命令创建了名为 idx1 的森林树索引，它在 c1 列上有 100 个子树：

CREATE INDEX idx1 ON tab1(c1) HASH ON (c1) with 100 buckets;

以下命令创建了名为 idx2 的森林树索引。在此命令中，该语句的 HASH ON 部分的前缀列表是 c1 和 c2，它是在该语句的 CREATE INDEX 部分中使用的 c1 、c2 和 c3 列的前缀列表：

CREATE INDEX idx2 on tab2(c1, c2, c3) HASH ON (c1, c2) with 10 buckets;

以下命令在列 c1 和列 c2 上创建了一个等式查找的森林树索引：

CREATE INDEX idx3 on tab3(c1, c2) HASH ON (c1, c2) with 100 buckets;
      

以下命令创建了类似于先前森林树索引的 B-tree 索引。该索引用于列 c1 和列 c2 的范围扫描：

CREATE INDEX idx4 on tab4(c1, c2, c3);