Btree索引
索引通常可以分为：分区和非分区索引、常规B树索引、位图（bitmap）索引、翻转（reverse）索引等。其中，B树索引属于最常见的索引
B树索引是一个典型的树结构，其包含的组件主要是：
1) 叶子节点（Leaf node）：数据行的键值（key value）、键值对应数据行的 ROWID。
2) 分支节点（Branch node）：最小的键值前缀（minimum key
prefix），用于在（本块的）两个键值之间做出分支选择，指向包含所查找键值的子块（child block）的指针（）所有的 键值-ROWID
对（key and ROWID pair）都与其左右的兄弟节点（sibling）向链接（link），并按照（key，ROWID）的顺序排序
3) 根节点（Root node）：一个B树索引只有一个根节点，它实际就是位于树的最顶端的分支节点。
B树索引的访问
当oracle进程需要访问数据文件里的数据块时，oracle会有两种类型的I/O操作方式：
1） 随机访问，每次读取一个数据块（通过等待事件“db file sequential read”体现出来）。
2） 顺序访问，每次读取多个数据块（通过等待事件“db file scattered read”体现出来）。
第一种方式则是访问索引里的数据块，而第二种方式的I/O操作属于全表扫描。这里顺带有一个问题，为
何随机访问会对应到db file sequential read等待事件，而顺序访问则会对应到db file scattered
read等待事件呢？这似乎反过来了，随机访问才应该是分散（scattered）的，而顺序访问才应该是顺序 （sequential）的。其实，等待事件主要根据实际获取物理I/O块的方式来命名的，而不是根据其在I/O子系统的逻辑方式来命名的。下面对于如何获取索引数据块的方式中会对此进行说明。
事实上在B树索引虽然为一个树状的立体结构，但其对应到数据文件里的排列当然还是一个平面的形式，也就是像下面这样。
/根/分支/分支/叶子/…/叶子/分支/叶子/叶子/…/叶子/分支/叶子/叶子/…/叶子/分支/.....
因此，当oracle需要访问某个索引块的时候，势必会在这个结构上跳跃的移动。
当oracle需要获得一个索引块时，首先从根节点开始，根据所要查找的键值，从而知道其所在的下一层的分支节点，然后访问下一层的分支节点，再次同样根据键值访问再下一层的分支节点，如此这般，最 终访问到最底层的叶子节点。可以看出，其获得物理I/O块时，是一个接着一个，按照顺序，串行进行的。在获得最终物理块的过程中，我们不能同时读取多个块，因为我们在没有获得当前块的时候是不知道 接下来应该访问哪个块的。因此，在索引上访问数据块时，会对应到db
file sequential read等待事件，其根源在于我们是按照顺序从一个索引块跳到另一个索引块，从而找到最终的索引块的。
那么对于全表扫描来说，则不存在访问下一个块之前需要先访问上一个块的情况。全表扫描时，oracle知道要访问所有的数据块，因此唯一的问题就是尽可能高效的访问这些数据块。因此，这时oracle可以 采用同步的方式，分几批，同时获取多个数据块。这几批的数据块在物理上可能是分散在表里的，因此其对应到db
file scattered read等待事件。
DML对B树索引的影响
INSERT
在每个INSERT操作过程中，关键字必须被插入在正确叶节点的位置。如果叶节点已满，不能容纳更多的关键字，就必须将叶节点拆分。拆分的方法有两种：
1)如果新关键字值在所有旧叶节点块的所有关键字中是最大的，那么所有的关键字将按照99:1的比例进行拆分，使得在新的叶节点块中只存放有新关键字，而其他的所有关键字（包括所有删除的关键字）仍然保存在旧叶节点块中。
2)如果新关键字值不是最大的，那么所有的关键字将按照50:50的比例进行拆分，这时每个叶节点块（旧与新）中将各包含原始叶节点中的一半关键字。
这个拆分必须通过一个指向新叶节点的新入口向上传送到父节点。如果父节点已满，那么这个父节点也必须进行拆分，并且需要将这种拆分向上传送到父节点的父节点。这时，如果这个父节点也已满，将继续进行这个过程。这样，某个拆分可能最终被一直传送到根节点。如果根节点满了，根结点也将进行分裂。根结点在进行分裂的时候，就是树的高度增加的时候。根节点进行分裂的方式跟其他的的节点分裂的方式相比较，在物理位置上的处理也是不同的。根节点分裂时，将原来的根结点分裂为分支节点或叶节点，保存到新的块中，而将新的根节点信息保存到原来的根结点块中，这样做的是为因为避免修改数据字典所带来的相对较大的开销。
注意：现在Oracle都是采用了平衡算法，正常情况下即使索引关键字不断增大，也不会产生不平衡树。当索引关键字不断增大，导致树级别单方向增长时，Oracle会自动进行索引翻转以维持索引的平衡，当然这种操作非常消耗资源
在索引的每一个层次之间，每一个层最左边的节点的block头部都有一个指向下层最左边的块的指针，这样有利于fast full scan 的快速定位最左边的叶子节点。
每个拆分过程都是要花费一定的开销的，特别是要进行物理硬盘I/O动作。此外，在进行拆分之前，Oracle必须查找到一个空块，用来保存这个拆分。可以用以下步骤来进行查找空块的动作：
1) 在索引的自由列表(free-list, 又称为空闲列表) 中查到一个空闲块，可以通过CREATE/ALTER
INDEX命令为一个索引定义多个空闲列表。索引空闲列表并不能帮助Oracle查找一个可用来存放将要被插入的新关键字的块。这是因为关键字值不能随机地存放在索引中可用的第一个“空闲”叶节点块中，这个值必须经过适当的排序之后，放置在某个特定的叶节点块中。只有在块拆分过程中才需要使用索引的空闲列表，每个空闲列表都包含有一个关于“空”块的链接列表。当为某个索引定义了多个空闲列表时，首先将从分配给进程的空间列表中扫描一个空闲块。如果没有找到所需要的空闲块，将从主空闲列表中进行扫描空闲块的动作。
2) 如果没有找到任何空闲块，Oracle将试图分配另一个扩展段。如果在表空间中没有更多的自由空间，Oracle将产生错误ORA-01654。
3) 如果通过上述步骤，找到了所需的空闲块，那么这个索引的高水位标(HWM)将加大。
4) 所找到的空闲块将用来执行拆分动作。
在创建B*树索引时，一个需要注意的问题就是要避免在运行时进行拆分，或者，要在索引创建过程中进行拆分（“预拆分”），从而使得在进行拆分时能够快速命中，以便避免运行时插入动作。当然，这些拆分也不仅仅局限于插入动作，在进行更新的过程中也有可能会发生拆分动作。
UPDATE
索引更新完全不同于表更新，在表更新中，数据是在数据块内部改变的（假设数据块中有足够的空间来允许进行这种改变）；但在索引更新中，如果有关键字发生改变，那么它在树中的位置也需要发生改变。请记住，一个关键字在B*树中有且只有一个位置。因此，当某个关键字发生改变时，关键字的旧表项必须被删除，并且需要在一个新的叶节点上创建一个新的关键字。旧的表项有可能永远不会被重新使用，这是因为只有在非常特殊的情况下，
Oracle才会重用关键字表项槽，例如，新插入的关键字正好是被删除的那个关键字（包括数据类型、长度等等）。（这里重用的是块，但完全插入相同的值的时候，也不一定插入在原来的被删除的位置，只是插入在原来的块中，可能是该块中的一个新位置。也正因为如此，在索引块中保存的的记录可能并不是根据关键字顺序排列的，随着update等的操作，会发生变化。）那么，这种情况发生的可能性有多大呢？许多应用程序使用一个数列来产生NUMBER关键字（特别是主关键字）。除非它们使用了RECYCLE选项，否则这个数列将不会两次产生完全相同的数。这样，索引中被删除的空间一直没有被使用。这就是在大规模删除与更新过程中，表大小不断减小或至少保持不变但索引不断加大的原因。
DELETE
当删除表里的一条记录时，其对应于索引里的索引条目并不会被物理的删除，只是做了一个删除标记。当一个新的索引条目进入一个索引叶子节点的时候，oracle会检查该叶子节点里是否存在被标记为删除的索引条目，如果存在，则会将所有具有删除标记的索引条目从该叶子节点里物理的删除。
当一个新的索引条目进入索引时，oracle会将当前所有被清空的叶子节点（该叶子节点中所有的索引条目都被设置为删除标记）收回，从而再次成为可用索引块。
尽管被删除的索引条目所占用的空间大部分情况下都能够被重用，但仍然存在一些情况可能导致索引空间被浪费，并造成索引数据块很多但是索引条目很少的后果，这时该索引可以认为出现碎片。而导致索引出现碎片的情况主要包括：
1、不合理的、较高的PCTFREE。很明显，这将导致索引块的可用空间减少。
2、索引键值持续增加（比如采用sequence生成序列号的键值），同时对索引键值按照顺序连续删除，这时可能导致索引碎片的发生。因为前面我们知道，某个索引块中删除了部分的索引条目，只有当有键值进入该索引块时才能将空间收回。而持续增加的索引键值永远只会向插入排在前面的索引块中，因此这种索引里的空间几乎不能收回，而只有其所含的索引条目全部删除时，该索引块才能被重新利用。
3、经常被删除或更新的键值，以后几乎不再会被插入时，这种情况与上面的情况类似。
