基数在 Oracle 数据库中,某一列的唯一键的数量叫做基数。
举个例子,比如一张表中有个 sex 字段,它的值只有 “男” 和 “女” 两种情况,那我们就说这一列的基数是2。
我们可以通过如下语句来查询一个字段的基数。
select count(distinct deptno) as num from emp当一个字段的基数越大的时候,该列的数据分布可能就越均衡。
字段的基数越小时,该列的数据分布可能就越不均衡。
举个例子,在一个有10000行数据的表中,sex 字段基数为2,他的数据分布可能为9999行是男的,1行是女的,这是分布不均衡的现象。
而在身份z字段中,它的基数是10000,每一行都是一个不同的身份z号码,这是分布均衡的现象。
我们可以通过 group by 语句来查看数据的分布情况。
select deptno,count(1) from emp group by deptno这个时候如果我们要查询表中性别为男的数据,那么返回的数据就占了表中数据的 99.99%,其实就相当于是全表扫描,这种情况就不应该走索引了。
但是如果查询表中性别为女的数据,那么返回的数据就占了表中数据的 0.01%,这个时候时候应该走索引。
一般来说,当返回表中 5% 以内的数据的时候,就应该走索引。
超过 5% 的数据就要使用全表扫描。
但是这个说法太绝对了,就像上面查询 sex 字段时,查询男性时候超过了 5%,查询女性时候小于 5%,那这个字段需不需要创建索引呢?这个时候,就需要引入选择性的概念了。
选择性基数与表的总行数的比值就是选择性。
我们可以通过以下 sql 语句来查询列的选择性。
select count(distinct deptno)/count(1) as selectivity from emp当一个字段的选择性大于 20%,说明该列数据分布就是比较均衡的了。
这个时候如果在 where 子句中使用了该字段,那么就应该创建索引。
PS:文中使用了数据量较少的表来举例子,是因为数据清晰直观,方便大家理解。
而在实际情况中,只有大表才会产生性能问题。
如果一个表里只有十几二十条数据,也就无所谓优化了。
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