（转）深入研究B树索引（五）续
5.3重建B树索引对于查询性能的影响
重建之前的成本：1个根＋1个分支＋1个叶子＋1个表块＝4个逻辑读
重建之后的成本：1个根＋1个分支＋1个叶子＋1个表块＝4个逻辑读
性能提高百分比：0
最差的clustering_factor（即该值等于表的数据行数）：
重建之前的成本：1个根＋1个分支＋0.0001*10000（1个叶子）＋100个表块＝103个逻辑读
重建之后的成本：1个根＋1个分支＋0.0001*5000（1个叶子）＋100个表块＝102.5个逻辑读
性能提高百分比：0.5%（也就是减少了0.5个逻辑读）
最好clustering_factor（即该值等于表的数据块）：
重建之前的成本：1个根＋1个分支＋0.0001*10000（1个叶子）＋0.0001*100000（10个表块）＝13个逻辑读
重建之后的成本：1个根＋1个分支＋0.0001*5000（1个叶子）＋0.0001*100000（10个表块）＝12.5个逻辑读
性能提高百分比：3.8%（也就是减少了0.5个逻辑读）
最差的clustering_factor（即该值等于表的数据行数）：
重建之前的成本：1个根＋1个分支＋0.01*10000（100个叶子）＋10000个表块＝10102个逻辑读
重建之后的成本：1个根＋1个分支＋0.01*5000（50个叶子）＋10000个表块＝10052个逻辑读
性能提高百分比：0.5%（也就是减少了50个逻辑读）
最好clustering_factor（即该值等于表的数据块）：
重建之前的成本：1个根＋1个分支＋0.01*10000（100个叶子）＋0.01*100000（1000个表块）＝1102个逻辑读
重建之后的成本：1个根＋1个分支＋0.01*5000（50个叶子）＋0.01*100000（1000个表块）＝1052个逻辑读
性能提高百分比：4.5%（也就是减少了50个逻辑读）
最差的clustering_factor（即该值等于表的数据行数）：
重建之前的成本：1个根＋1个分支＋0.1*10000（1000个叶子）＋100000个表块＝101002个逻辑读
重建之后的成本：1个根＋1个分支＋0.1*5000（500个叶子）＋100000个表块＝100502个逻辑读
性能提高百分比：0.5%（也就是减少了500个逻辑读）
最好clustering_factor（即该值等于表的数据块）：
重建之前的成本：1个根＋1个分支＋0.1*10000（1000个叶子）＋0.1*100000（10000个表块）＝11002个逻辑读
重建之后的成本：1个根＋1个分支＋0.1*5000（500个叶子）＋0.1*100000（10000个表块）＝10502个逻辑读
性能提高百分比：4.5%（也就是减少了500个逻辑读）
重建之前的成本：（1个根＋40个分支＋10000个叶子）/ 8＝1256个逻辑读
重建之后的成本：（1个根＋40个分支＋5000个叶子）/ 8＝631个逻辑读
性能提高百分比：49.8%（也就是减少了625个逻辑读）
下表显示了不同的索引下，运行测试语句所需的时间对比情况。
记录数
占记录总数的百分比
pctused(50%)
pctused(90％)
性能提高百分比
1条记录
0.0001%
0.01
0.01
0.00%
100条记录
0.0100%
0.01
0.01
0.00%
1000条记录
0.1000%
0.01
0.01
0.00%
10000条记录
1.0000%
0.02
0.02
0.00%
50000条记录
5.0000%
0.06
0.06
0.00%
100000条记录
10.0000%
1.01
1.00
0.99%
1000000条记录
100.0000%
13.05
11.01
15.63%
1000000条记录(FFS)
100.0000%
7.05
7.02
0.43%
