任何事物都有它的两面性，索引也不例外，本文我们就来阐述一下索引的坏处。

大家可能没注意到，在查询语句中，如果更新语句出现，索引的缺点将很明显。因为索引本身是有序的，而更新数据的过程中也要更新索引，更新完后还要保持索引的有序性，这就需要付出很大的开销了，索引不好的一面就从这里开始显示出来了。

这里我们先简要综述一下索引的不足之处有哪些，而后详细阐述，随后一起和大家探索各种工作中的案例，最后为思考回顾。

总体学习思路如下图所示：

关于索引的不足之处，我们可以从索引的开销和容易失效这两个方面来讨论，如下图所示：

还记得前面关于索引结构的分析吗？通过系列步骤，我们明白了索引的结构，推导出索引的三大特性，并应用这些特性让SQL跑得更快。

这只是索引好的一面。真正有问题的一面被掩盖了。那到底都有什么问题呢？

你看，索引最新的数据块一般是在最右边，而我们访问数据时正常来说也是访问比较新的数据，历史数据很少有人关注。然而问题来了，大家都一起访问最新的数据，不就都集中于同一个目标来访问了吗？这就很容易产生热块竞争。

另外，大家都知道索引存储索引列的值和rowid，通过rowid来定位回到表中。其实这个回到表中的开销也是很大，具体情况我们随后可以了解到。

索引的有序性是一个非常重要的特性，这个特性能够消除排序等开销，但是索引块要保持有序性，可不是一件容易的事。毕竟索引列的数据是随机插入的，比如你在原来的索引列中存储的是100、110、111等等时，现在要插入101，就应该在100和111之间插入，为了保证这个顺序索引需要做很多事，比如索引块分裂。而索引列的增删改的开销是很大的。

还有千万别忽略了建立索引的开销，这也和索引的有序性有关。我们在建索引的过程中，首先把索引列的数据排序提取出来，再插入到块中形成索引块，这时如果数据不断地插入，排序提取这个动作什么时候能结束呢？所以还必须要锁表，这就是一个很大的开销（Online建索引是一种特殊的思路，这里不做描述）。当然建索引过程中排序这个动作本身也是一个不小的开销。

索引的不足之处除了上述的几点外，从另一个维度看，还会有失效的可能。我们现在知道建索引对查询一般比较有利，对更新一般比较有害。不过有的时候，虽然建了索引，但其对查询毫无帮助，这种情况还是有的。比如索引失效了，这分为逻辑失效和物理失效两种。

逻辑失效是索引本身并没有真正失效，只是由于写法的问题导致索引用不上，比如对SQL的条件列进行运算，类似select * from t where upper(name)=‘ABC’等，这时在name列上建了Btree索引是用不上的。再或者比如被人强制用了全表扫描的Hint等导致数据库被迫不用索引等。

物理失效就是索引真的失效了，比如被人误设了unusable动作，或者是一些类似分区表的不规范操作导致的索引失效。对此后续有详细的例子说明。

前面简要描述了索引的不足之处，接下来我们进行更加详细的展开说明，具体细节如下：

由于一般来说，最新的值都是最新产生的，所以访问它容易产生热块竞争。举例来说，如： select * from t where id=100000，select * from t where id=99999;select * from t where id=99998;select * from t where id=99997;这些数据很可能是相邻的，那么它们就会在同一个索引块上，这样很容易产生热点索引块竞争。

结论：索引查询要尽可能避免回表，如果不可避免，则需要关注聚合因子是否过大。（注：这个例子在前面的章节已经说过了，这里就不再详述了。）在该例子中，构造脚本organized表的聚合因子比较小，回表的代价较低，产生了2900个buffer，如下：

而disorganized表的聚合因子比较大，回表的代价很高，如下，产生21360个buffer：

环境搭建：

脚本1：无索引，表记录增加，插入不怎么变慢

由上面代码可以看出，虽然t_small是小表，t_big是大表。但是插入一般不会随着记录的增加越插越慢。什么时候会越插越慢，就是当表有索引的时候。因为索引需要维护，越大维护越困难。我们继续做一组试验。

环境准备（建3张结构和记录都一样的表，只是索引分别是6个、2个及无索引）：

分别往这三张表里插记录：

脚本2：有索引的表，记录越多，插入越慢

表记录越大，索引越多，插入越慢，从试验结果来看，这一点还是非常明显的。

（1）建索引过程会产生全表锁

可以通过如下方式查看被锁的情况：

脚本3：建索引产生锁

（2）建索引过程会产生全表排序

未建索引前，观察一下数字字典中记录的系统排序情况，如下：

建索引后，继续观察，发现排序次数sorts (memory)增加了，如下：

脚本4：建索引产生排序

索引各种开销的总结：

（1）用索引反而代价变得更高

这个道理比较简单，如果应用索引范围检索数据，返回大量记录且几乎是所有的记录，这时候用索引肯定有错，索引范围查询访问一般适合返回少量记录的情况，否则用全表扫描或者全索引扫描就可以。

（2）发生索引列的类型转换

在表字段设计的时候有一个非常重要的原则，什么类型的字段存什么类型的值，否则就会发生类型转化，具体请看如下例子：

实际上只有如下写法才可以用到索引，这个很不应该，如果什么类型的取值就设置什么样的字段，把ID字段类型改为Number，就顺畅了，如下：

脚本5：索引列的类型转换

（3）对索引进行了各种运算

对索引列进行了各种运算，详见后面的案例部分。

（1）long列调整导致索引失效

环境准备（建表，建long字段）：

接下来将long修改为clob，发现索引失效了，必须重建索引，如下：

脚本6：long列调整导致索引失效

（2）move操作会导致索引失效

move是一个危险系数非常高的操作，虽然它可以收缩表降低高水平位，却会导致索引失效，因而需要重建索引，请看下面例子：

脚本7：move操作导致索引失效

（3）分区表导致索引失效的操作

这在前面已经描述过了，这里就不再重复了，请读者自行回到前面的章节进行复习总结。归纳如下：

truncate分区会导致全局索引失效，不会导致局部索引失效。如果对truncate 增加update global indexes，则全局索引不会失效。

drop分区会导致全局索引失效，局部索引因为drop分区，所以也不存在该分区的局部索引了。如果对drop分区增加update global indexes，全局索引不会失效。

split分区会导致全局索引失效，也会导致局部索引失效。如果对split分区增加update global indexes，则全局索引不会失效。

add 分区不会导致全局索引失效，也不会导致局部索引失效。

exchange会导致全局索引失效，不会导致局部索引失效。如果对exchange分区增加update global indexes，则全局索引不会失效。

重要结论：

所有的全局索引，只要用到update global indexes ,都不会失效，其中add分区甚至不需要增加update global indexes都可以生效。

局部索引的操作都不会失效，除了split分区。切记split分区的时候，要将局部索引进行rebuild。

假如t表有nbr、area_code两列的联合索引，单列的nbr索引就显得多余，因为nbr、area_code索引可以用在单列nbr索引上，具体如下：

  脚本8：组合索引前缀与单列索引

环境搭建，建表建索引并完成某列索引的监控：

接下来继续执行一个用索引的查询，然后再观察Used字段，发现索引被用过：

停止对索引的监控，观察v$object_usage状态变化，发现MONITORING的值为NO，且END_MONITORING记录了停止监控的时间，如下：

脚本9：删除系统从未用到的索引

组合索引一般不宜过多，如果组合索引列达到4个以上，那这个索引本身就很大，就不一定高效。另外，索引更新也会出现比较大的性能问题。