oracle数据库表的设计，分区和索引的设计？
一、oracle数据库表的设计，分区和索引的设计？
局部索引localindex
1.局部索引一定是分区索引，分区键等同于表的分区键，分区数等同于表的分区说，一句话，局部索引的分区机制和表的分区机制一样。
2.如果局部索引的索引列以分区键开头，则称为前缀局部索引。
3.如果局部索引的列不是以分区键开头，或者不包含分区键列，则称为非前缀索引。
4.前缀和非前缀索引都可以支持索引分区消除，前提是查询的条件中包含索引分区键。
5.局部索引只支持分区内的唯一性，无法支持表上的唯一性，因此如果要用局部索引去给表做唯一性约束，则约束中必须要包括分区键列。
6.局部分区索引是对单个分区的，每个分区索引只指向一个表分区，全局索引则不然，一个分区索引能指向n个表分区，同时，一个表分区，也可能指向n个索引分区，
对分区表中的某个分区做truncate或者move，shrink等，可能会影响到n个全局索引分区，正因为这点，局部分区索引具有更高的可用性。
7.位图索引只能为局部分区索引。
8.局部索引多应用于数据仓库环境中。
全局索引globalindex
1.全局索引的分区键和分区数和表的分区键和分区数可能都不相同，表和全局索引的分区机制不一样。
2.全局索引可以分区，也可以是不分区索引，全局索引必须是前缀索引，即全局索引的索引列必须是以索引分区键作为其前几列。
3.全局分区索引的索引条目可能指向若干个分区，因此，对于全局分区索引，即使只动，截断一个分区中的数据，都需要rebulid若干个分区甚
至是整个索引。
4.全局索引多应用于oltp系统中。
5.全局分区索引只按范围或者散列hash分区，hash分区是10g以后才支持。
6.oracle9i以后对分区表做move或者truncate的时可以用updateglobalindexes语句来同步更新全局分区索引，用消耗一定资源来换取高度的可用性。
7.表用a列作分区，索引用b做局部分区索引，若where条件中用b来查询，那么oracle会扫描所有的表和索引的分区，成本会比分区更高，此时可以考虑用b做全局分区索引
二、excel数据索引不了目标数据？
那么自然公式也就可以用了。问题原因：单独程序运行下的EXCEL，因为内存上不相连所以无法跨表取数，系统默认为不同的程序。
三、excel怎么索引数据？
1.
打开一个excel工作簿,我这里就新建一些工作表来举例。
2.
在第一个工作表上点击鼠标右键,选择插入命令,然后重命名为【索引目录】。
3.
点击选中【索引目录】工作表中的B1单元格,然后点击菜单【公式】中的定义名称。
4.
在弹出的定义名称窗口中输入名称【索引目录】,然后在引用位置文本框输入公式 =INDEX(GET.WORKBOOK(1),ROW(A1))&T(NOW()) ,最后点击确定。
四、MySQL-Mysql数据库设计中是设计联合主键还是唯一索引好？
主键约束比唯一索引约束严格，当没有设定主键时，非空唯一索引自动称为主键。对于主键和唯一索引的一些区别主要如下：
1.主键不允许空值，唯一索引允许空值2.主键只允许一个，唯一索引允许多个3.主键产生唯一的聚集索引，唯一索引产生唯一的非聚集索引注：聚集索引确定表中数据的物理顺序，所以是主键是唯一的（聚集就是整理数据的意思）
五、什么是数据库索引？
数据库索引是一种数据结构，用于快速查找和检索数据库中的记录。它通过对表中的特定列或一组列创建排序的指针，从而显著提高查询速度。
索引充当捷径，允许数据库快速定位数据，无需扫描整个表，从而节省时间和资源。
六、一亿数据如何快速创建索引？
答，解决方法步骤如下
主要看你建立的索引的字段在查询的时候返回量的大小，
如果量过大，按照oracle的原则超过总量4%左右时索引会失效，进行全表扫码，这个时候建议先建分区，再建索引。
如果返回量小的话，可直接根据查询条件建立索引
七、vector索引的数据类型？
vector 称为容器模板类，是同一种类型的对象的集合，每个对象都有一个对应的整数索引值。vector 不是一种数据类型，而只是一个类模板，可用来定义任意多种数据类型。vector 类型的每一种都指定了其保存元素的类型，如vector<int> 和vector<string> 都是数据类型。vector是一个能够存放任意类型的动态数组，能够增加和压缩数据。
#include <vector>
using namespace std;
八、mysql索引数据结构区别？
全文索引、聚集索引、哈希索引、b+树索引等 B+树的简单定义：B+树是为磁盘或其他存储设备设计的一种平衡查找树。B+树中所有记录都是按键值大小顺序存放在叶子节点上，各叶子节点通过指针进行连接。
哈希索引(Hash indexes)采用哈希表来对键值进行查找，时间复杂度为O(1)。
使用哈希索引时对于键值的等值查询是非常快的，但是其他类型的查询如范围查询、模糊查询、排序等是不能使用哈希索引的。
这是哈希索引使用比较少的主要原因。
聚集索引（Clustered Index）又称聚簇索引，其叶子节点存放记录。 每个InnoDB 表有一个特定的索引叫做聚集索引,存储行的数据。
如果你的表定义了主键那么主键就是聚集索引，如果没有定义主键,MySQL 会选择第一个非空唯一索引列作为聚集索引，如果表中也没有唯一索引,InnoDB会生成一个类似RowId的隐藏的聚集索引。 全文索引查找条件使用 MATCH AGAINST。 全文索引(Full-text search indexes)使用倒排索引(inverted index)实现。
倒排索引会记录文本中的每个关键字出现在文档中的位置。
九、数据库索引怎么用？
数据库索引是一种用于提高数据库查询性能的数据结构。它能够快速定位和访问数据库表中的特定数据，减少了查询的时间复杂度。
以下是使用数据库索引的一般步骤：
1. **选择适当的字段**：根据查询的需求，选择经常用于查询的字段作为索引字段。通常选择经常被用作条件判断、排序和连接的字段。较大的表可能需要多个索引。
2. **创建索引**：在所选的字段上创建索引。在大多数数据库中，可以使用 CREATE INDEX 语句或通过管理工具创建索引。
3. **考虑索引类型**：不同的数据库支持不同类型的索引，如B-tree索引、哈希索引、全文索引等。根据数据的特性和查询需求选择合适的索引类型。
4. **维护索引**：索引需要实时保持与底层数据的一致性。当对表进行插入、更新、删除操作时，数据库会自动更新索引。但是，过多的索引可能会影响性能，因此需要权衡索引的数量和效率。
5. **查询优化**：数据库会根据查询条件和索引的存在自动选择使用索引还是全表扫描。然而，为了进一步优化查询，可以手动编写查询语句，明确指定使用的索引。
需要注意以下几点：
- 虽然索引可以加速查询，但索引本身也需要额外的存储空间。因此，需要权衡索引的数量和存储成本。
- 索引适用于频繁执行读取操作的表，对于很少执行查询的表可能不需要索引。
- 索引在插入、更新和删除数据时会带来额外的开销，因为索引需要保持与底层数据的一致性。
总之，合理使用数据库索引可以显著提高数据库查询的性能，但需要根据具体情况进行设计和优化。建议在设计数据库和查询时，结合实际需求和性能指标，慎重选择和使用索引。在处理大型数据库或复杂查询时，可能需要进一步的性能调优和测试。
十、数据库索引有哪几种？怎样建立索引？
如果不能避免，应该查看每张要结合起来的表，并且使用以上的策略来建立索引，然后再用EXPLAIN命令验证一下是否使用了料想中的索引 希望我的回答对你有用。
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