我們在查詢索引狀態的時候，通常會用到user_indexes這張表，這張表中有一列(CLUSTERING_FACTOR 聚簇因子)，這裡簡單的介紹下聚簇因子的意思，大家知道資料表中的資料都是無序的存在庫中，當我們在對資料進行檢索的時候，查詢起來很是耗費資源，於是我們就需要為表建立索引，索引的作用就是把表中的資料按照一定的順序排列儲存起來，於是就出現了一個問題，有的表中的資料和索引想要排列的順序很是相近，而另一些表中的資料和索引想要排列的順序相距甚遠，聚簇因子的作用就是用來標示這個的，聚簇因子越小，相似度越高，聚簇因子越大，相似度越低。

     我們知道了聚簇因子是幹嘛的了，但是還不瞭解標示資料的相似度有何意義，我們繼續討論：

     oracle在儲存資料的時候，並不是按照資料塊的順序挨個進行存入資料，因為前面存入的資料經常會有dml或者ddl操作，刪除資料後，原先存有資料的資料塊就變成了空塊，oracle為了節省儲存空間，當資料庫再次有新資料進行插入的話，就會優先使用那些空塊，只有當空塊不夠使用的時候，才會去高水位以上開闢新塊，這種情況也就會導致，一張表中的資料，並不是儲存在相鄰的資料塊中，於是聚簇因子變的很大，當這種情況進行邏輯讀取的時候，就會增加IO的次數，影響了讀取的速度。

     既然說聚簇因子關係著表的讀取速度，那麼我們能夠手工控制聚簇因子的大小嗎？

    答案是肯定的，但是事情總是有利也有弊，

 1)我們可以對錶進行重構（alter table emp move);

 2)或者按照索引的順序重建表（create table emp_bk as select * from emp        order by empno);

 3)可以在高水位以上開闢足夠的新塊，把一張表的資料全部存入這裡，以達到降低    聚簇因子的目的，但是帶來的結果也就是空間的浪費，同時因為高水位線是全表    掃描的終點，人為的拔高了水位線，容易造成全表掃的速率降低，因此需要慎重    考慮。

 4）建立分割槽表，以減少對資料塊的訪問

  例如 emp表中，僱員共分3個部門（deptno：10,20,30），我們按照部門號進行分割槽：

  create table EMP

(

  empno    NUMBER(4) not null,

  ename    VARCHAR2(10),

  job      VARCHAR2(9),

  mgr      NUMBER(4),

  hiredate DATE,

  sal      NUMBER(7,2),

  comm     NUMBER(7,2),

  deptno   NUMBER(2)

)

partition by list(deptno)

(partition dept_10 values(10),

partition dept_20 values(20),

partition dept_30 values(30),

partition dept_other values(default));

當我們執行 select * from emp where deptno=10; 時，oracle會將不屬於10分割槽的其他分割槽，全部剔除出去，只訪問10部門分割槽。

檢視10部分分割槽：select * from emp partition(dept_10);