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1、聚簇因子的概念
- 聚簇因子，是CBO优化器决定是否使用索引的因素之一，主要反映索引块上的数据（顺序存储）,与该索引基于的表块上的数据（无序存储）的顺序相似程度的差异性。即表数据的存储顺序是否与相应索引数据的存储顺序一致。
- 通过查询dba_indexes视图、user_indexes视图以及all_indexes视图的CLUSTERING_FACTOR列，可以了解当前索引的聚簇因子值。
2、索引块与相应数据块之间数据分布产生差异的原因
对于索引块的数据存储，这里以普通btree索引为例，索引块中键值的分布总是有序的，且根据键值及其相应的rowid信息，唯一定位一行记录在相应表的数据块中的分布。理想情况下，相同或相邻的键值，尽量定位在相同的数据块上，可以避免对于数据块多余的I/O操作。
- 对于数据块的数据存储，并不是有序存储的。且ORACLE为节省空间，会优先使用当前当水位线（HWM）以下的可用数据块，而不是按序使用最后被使用的块。当HWM以下无可用数据块时，再开辟新的数据块使用。
- 正因为数据块中数据存储的特点，随着时间的推移，数据在相应数据块间的分布越发零散，进而影响索引块中，相同或相邻键值对应的相应数据行信息（rowid），所指向的数据块越加分散，进而导致聚簇因子变差。
3、聚簇因子的计算方法
聚簇因子大致的计算方法顺序如下：
- 进行一次索引全扫描
- 检查索引块中的rowid信息。比较前一个rowid与一个rowid是否指向同一个数据块。若不同，则聚簇因子加1.
- 当完成整个的索引扫面后，即得到该索引的聚簇因子的数值。
4、聚簇因子好坏的判断
良好的CF值，会趋向于数据表的块数。
较差的CF值，会趋向于数据表的行数。
需要注意的是：随着时间的推移，频繁的DML操作，会让CF值总是趋向于恶劣方向发展。
示例：
本示例主要说明CF的趋势性。
--查看当前测试表中索引的聚簇因子情况
--注意此时的LAST_ANALYZED为空，说明未收集过统计信息
Yumiko_sunny@OA01> select INDEX_NAME,b.TABLE_NAME,CLUSTERING_FACTOR,
2 a.BLOCKS tb_blocks,b.NUM_ROWS tb_rows,
3 to_char(c.LAST_ANALYZED,'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') LAST_ANALYZED
4 from dba_segments a,dba_indexes b ,dba_tables c
5 where a.segment_name=b.table_name
6 and a.segment_name=c.table_name
7 and b.table_name='TEST'; INDEX_NAME TABLE_NAME CLUSTERING_FACTOR TB_BLOCKS TB_ROWS LAST_ANALYZED
--------------- --------------- ----------------- ---------- ---------- -------------------
TEST_IDX TEST 17381 18432 1217342 --分析收集表test最新的统计信息
Yumiko_sunny@OA01> analyze table test compute statistics;
Table analyzed. --查看收集后最新的信息，可以看到，结果集中CF值，明显小于数据块值，说明此时情况相似度很好。
Yumiko_sunny@OA01> select INDEX_NAME,b.TABLE_NAME,CLUSTERING_FACTOR,
2 a.BLOCKS tb_blocks,b.NUM_ROWS tb_rows,
3 to_char(c.LAST_ANALYZED,'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') LAST_ANALYZED
4 from dba_segments a,dba_indexes b ,dba_tables c
5 where a.segment_name=b.table_name
6 and a.segment_name=c.table_name
7 and b.table_name='TEST'; INDEX_NAME TABLE_NAME CLUSTERING_FACTOR TB_BLOCKS TB_ROWS LAST_ANALYZED
--------------- --------------- ----------------- ---------- ---------- -------------------
TEST_IDX TEST 17381 18432 1217342 2016-11-06 16:38:08 --插入新的数据并进行提交
Yumiko_sunny@OA01> insert into test select * from test;
1217342 rows created. Yumiko_sunny@OA01> commit;
Commit complete. --再次收集表test相关的统计信息
Yumiko_sunny@OA01> analyze table test compute statistics;
Table analyzed. --不难发现，随着insert的操作，CF值发生了改变，虽然目前该值在可接受范围内，但已经开始趋向行数。
--可以想象下，一个生产环境中，除了insert，还有update跟delete，随着这些操作的增多，势必更加趋向行数。
Yumiko_sunny@OA01> select INDEX_NAME,b.TABLE_NAME,CLUSTERING_FACTOR,
2 a.BLOCKS tb_blocks,b.NUM_ROWS tb_rows,
3 to_char(c.LAST_ANALYZED,'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') LAST_ANALYZED
4 from dba_segments a,dba_indexes b ,dba_tables c
5 where a.segment_name=b.table_name
6 and a.segment_name=c.table_name
7 and b.table_name='TEST'; INDEX_NAME TABLE_NAME CLUSTERING_FACTOR TB_BLOCKS TB_ROWS LAST_ANALYZED
--------------- --------------- ----------------- ---------- ---------- -------------------
TEST_IDX TEST 206123 35840 2016-11-06 16:39:58
5、聚簇因子的优化
由于影响CF（CLUSTERING_FACTOR）值的主要取决于数据表的数据，在数据块中的存储分布情况，因此优化CF的重点还是在调整数据表本身，具体方法如下：
-
定期按索引列顺序重建表
- 建议通过dbms_metadata.get_ddl提取表结构完整的DDL语句，结合insert order by column以及rename table的方式进行表的重建。
- 不建议采用CTAS方式（create table as select），该方式可能引起后续不必要的麻烦。具体影响可参阅链接中的案例 http://blog.csdn.net/leshami/article/details/7362156
-
使用聚簇表代替普通的数据表
- 频繁DML的表以及经常需要全表扫描的表，不适合建立聚簇表。
- 具体查阅作者前面关于“表簇索引”一文的介绍 “Oracle索引种类之表簇索引（cluster index）”
示例：
本示例承接上面的示例，主要演示通过重建表的方式进行聚簇因子优化的过程。
--再次确认原始表test的CF值
Yumiko_sunny@OA01> select INDEX_NAME,b.TABLE_NAME,CLUSTERING_FACTOR,
2 a.BLOCKS tb_blocks,b.NUM_ROWS tb_rows,
3 to_char(c.LAST_ANALYZED,'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') LAST_ANALYZED
4 from dba_segments a,dba_indexes b ,dba_tables c
5 where a.segment_name=b.table_name
6 and a.segment_name=c.table_name
7 and b.table_name='TEST'; INDEX_NAME TABLE_NAME CLUSTERING_FACTOR TB_BLOCKS TB_ROWS LAST_ANALYZED
--------------- --------------- ----------------- ---------- ---------- -------------------
TEST_IDX TEST 35840 2434684 2016-11-06 22:10:51 --通过调用dbms_metadata包的get_ddl函数，抽取原始表test的DDL结构语句
Yumiko_sunny@OA01> set long 100000
Yumiko_sunny@OA01> set pages 0
Yumiko_sunny@OA01> select dbms_metadata.get_ddl('TABLE',upper('&table_name'),upper('&owner')) from dual;
Enter value for table_name: TEST
Enter value for owner: SCOTT
old 1: select dbms_metadata.get_ddl('TABLE',upper('&table_name'),upper('&owner')) from dual
new 1: select dbms_metadata.get_ddl('TABLE',upper('TEST'),upper('SCOTT')) from dual CREATE TABLE "SCOTT"."TEST"
( "OWNER" VARCHAR2(30),
"OBJECT_NAME" VARCHAR2(128),
"SUBOBJECT_NAME" VARCHAR2(30),
"OBJECT_ID" NUMBER,
"DATA_OBJECT_ID" NUMBER,
"OBJECT_TYPE" VARCHAR2(19),
"CREATED" DATE,
"LAST_DDL_TIME" DATE,
"TIMESTAMP" VARCHAR2(19),
"STATUS" VARCHAR2(7),
"TEMPORARY" VARCHAR2(1),
"GENERATED" VARCHAR2(1),
"SECONDARY" VARCHAR2(1),
"NAMESPACE" NUMBER,
"EDITION_NAME" VARCHAR2(30)
) SEGMENT CREATION IMMEDIATE
PCTFREE 10 PCTUSED 40 INITRANS 1 MAXTRANS 255
NOCOMPRESS LOGGING
STORAGE(INITIAL 65536 NEXT 1048576 MINEXTENTS 1 MAXEXTENTS 2147483645
PCTINCREASE 0 FREELISTS 1 FREELIST GROUPS 1
BUFFER_POOL DEFAULT FLASH_CACHE DEFAULT CELL_FLASH_CACHE DEFAULT)
TABLESPACE "USERS" --利用抽取的原始表test的结构语句，创建新表test_tmp
Yumiko_sunny@OA01> CREATE TABLE "SCOTT"."TEST_TMP"
2 ( "OWNER" VARCHAR2(30),
3 "OBJECT_NAME" VARCHAR2(128),
4 "SUBOBJECT_NAME" VARCHAR2(30),
5 "OBJECT_ID" NUMBER,
6 "DATA_OBJECT_ID" NUMBER,
7 "OBJECT_TYPE" VARCHAR2(19),
8 "CREATED" DATE,
9 "LAST_DDL_TIME" DATE,
10 "TIMESTAMP" VARCHAR2(19),
11 "STATUS" VARCHAR2(7),
12 "TEMPORARY" VARCHAR2(1),
13 "GENERATED" VARCHAR2(1),
14 "SECONDARY" VARCHAR2(1),
15 "NAMESPACE" NUMBER,
16 "EDITION_NAME" VARCHAR2(30)
17 ) SEGMENT CREATION IMMEDIATE
18 PCTFREE 10 PCTUSED 40 INITRANS 1 MAXTRANS 255
19 NOCOMPRESS LOGGING
20 STORAGE(INITIAL 65536 NEXT 1048576 MINEXTENTS 1 MAXEXTENTS 2147483645
21 PCTINCREASE 0 FREELISTS 1 FREELIST GROUPS 1
22 BUFFER_POOL DEFAULT FLASH_CACHE DEFAULT CELL_FLASH_CACHE DEFAULT)
23 TABLESPACE "USERS"; Table created. --通过对原始表test的索引列进行order by排序操作后，差入到新表test_tmp中
--通过append hint的方法，虽然可以减少redo的产生，并且在hwm以上开辟数据块，加快了数据的加载速度。
--但该方式，在commit或者rollback事物前，其他会话无法针对该表进行DML操作，生产环境中需要注意。
Yumiko_sunny@OA01> insert into /*+append */ test_tmp select * from test order by object_id;
2434684 rows created. Yumiko_sunny@OA01> commit; --为新表test_tmp的索引列添加索引
Yumiko_sunny@OA01> create index test_idx_new on test_tmp(object_id);
Index created. --将原始表test进行重命名test_old
Yumiko_sunny@OA01> alter table test rename to test_old;
Table altered. --将新表test_tmp重命名为test
Yumiko_sunny@OA01> alter table test_tmp rename to test;
Table altered. --分析收集新表test的统计信息
Yumiko_sunny@OA01> analyze table TEST compute statistics;
Table analyzed. --查看新建的表test的CF，不难发现，此时的CF值将较之前已经明显下降。
--至此，CF的优化过程结束。
Yumiko_sunny@OA01> select INDEX_NAME,b.TABLE_NAME,CLUSTERING_FACTOR,
2 a.BLOCKS tb_blocks,b.NUM_ROWS tb_rows,
3 to_char(c.LAST_ANALYZED,'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') LAST_ANALYZED
4 from dba_segments a,dba_indexes b ,dba_tables c
5 where a.segment_name=b.table_name
6 and a.segment_name=c.table_name
7 and b.table_name='TEST'; INDEX_NAME TABLE_NAME CLUSTERING_FACTOR TB_BLOCKS TB_ROWS LAST_ANALYZED
----------------------------------------------------------------------------------------
TEST_IDX_NEW TEST 39700 35840 2434684 2016-11-06 22:26:10
需要补充说明的是：
对于alter table move的操作，可以降低高水位线，但对于优化聚簇因子值而言，意义不大。
对于重建索引，通过实验发现（只进行了两个实验，可能结果集存在误差），聚簇因子值不但未降低，有时还存在些许的增加，需要注意。