oracle中低基数高更新列应该创建什么索引？
What index should be created for low cardinality high updating columns in oracle?
例如，在 Oracle 11g 中，我有一个 table Task，其中有一列 ProcessState。此列的值可以是 Queued、Running 和 Complete（将来可以有更多状态）。 table 将包含 50M+ 数据，其中 99.9% 的行具有 Complete 作为该列值。只有几千行的值是 Queued/Running。
我读到虽然 bitmap 索引适用于低基数列，但它主要用于静态 tables。
那么，什么索引可以改善Queued/Running任务的查询呢？ bitmap 或正常的非唯一 b-tree 索引？
此外，什么索引可以改进二进制列的查询（NUMBER(1,0)，只有 yes/no 个值）？
免责声明：我是一个偶然的dba。
我猜您有兴趣选择具有 (Queued/Running) 个状态的行来更新它们。因此，将已完成的行与其他行分开 会很好，因为索引已完成的行没有太多意义。您可以在此处使用 paritioning 或 function-based index with function returning NULL for completed rows and actual values for others, in this只有未完成的行出现在索引树中的情况。
常规 (b*tree) 索引就可以了。只要确保列上有直方图即可。 （参见 DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS 中的 METHOD_OPT 参数）。
有了该列的直方图，Oracle 将拥有它需要的数据，以确保它在查找 queued/running 作业时使用索引，但在查找已完成的作业时使用完整的 table 扫描.
不要不要使用位图索引，如评论中所建议的那样。如果有大量更新，您将遇到并发问题，更糟糕的是，还会出现死锁问题。
Also, what index can improve the query for a binary column (NUMBER(1,0) with just yes/no values)
抱歉 - 我错过了你问题的这一部分。如果列中的数据是倾斜的（即几乎全为 1 或几乎全为 0），则使用上述常规 (b*tree) 索引。如果数据是均匀分布的，那么任何索引都无济于事。通过索引读取 50% 的 table 行将比完整的 table 扫描慢。
例如，在 Oracle 11g 中，我有一个 table Task，其中有一列 ProcessState。此列的值可以是 Queued、Running 和 Complete（将来可以有更多状态）。 table 将包含 50M+ 数据，其中 99.9% 的行具有 Complete 作为该列值。只有几千行的值是 Queued/Running。
我读到虽然 bitmap 索引适用于低基数列，但它主要用于静态 tables。
那么，什么索引可以改善Queued/Running任务的查询呢？ bitmap 或正常的非唯一 b-tree 索引？
此外，什么索引可以改进二进制列的查询（NUMBER(1,0)，只有 yes/no 个值）？
免责声明：我是一个偶然的dba。
我猜您有兴趣选择具有 (Queued/Running) 个状态的行来更新它们。因此，将已完成的行与其他行分开 会很好，因为索引已完成的行没有太多意义。您可以在此处使用 paritioning 或 function-based index with function returning NULL for completed rows and actual values for others, in this只有未完成的行出现在索引树中的情况。
常规 (b*tree) 索引就可以了。只要确保列上有直方图即可。 （参见 DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS 中的 METHOD_OPT 参数）。
有了该列的直方图，Oracle 将拥有它需要的数据，以确保它在查找 queued/running 作业时使用索引，但在查找已完成的作业时使用完整的 table 扫描.
不要不要使用位图索引，如评论中所建议的那样。如果有大量更新，您将遇到并发问题，更糟糕的是，还会出现死锁问题。
Also, what index can improve the query for a binary column (NUMBER(1,0) with just yes/no values)
抱歉 - 我错过了你问题的这一部分。如果列中的数据是倾斜的（即几乎全为 1 或几乎全为 0），则使用上述常规 (b*tree) 索引。如果数据是均匀分布的，那么任何索引都无济于事。通过索引读取 50% 的 table 行将比完整的 table 扫描慢。