在进行数据访问时，如果没有索引，那么数据库必须进行全表扫描来查找所需的数据，通过在一个或者多个列上创建索引，可以提高对数据的访问速度，索引也是减少磁盘I/O的方法。
索引特性
索引是一个schema对象，它在逻辑和物理上独立于所关联的对象的数据，因此，索引能够在不影响表的情况下进行删除或者创建。
对于单行数据，索引是通向它的快速访问路径，它只影响执行速度，给定一个已被索引的数据，索引直接指向包含该值的数据行的位置。
索引创建后，数据库自动的维护和使用它，数据库也会自动的反映数据的变化，比如在所有相关的索引中添加、更新和删除行，而不需要用户进行额外的操作。即使插入了新行，索引数据的检索性能几乎保持不变，但是，由于数据库对索引的更新，表上有过多索引会降低DML的性能。
索引有下面的属性：
- 可用性（Usability）
索引分为usable或者unusable，默认为usable。unusable索引不会被DML操作维护，并且被优化器忽略。unusable索引能够改善批量加载的性能。可以使索引unusable，然后rebuild它，而不是删除一个索引，然后重新创建它。unusable索引和索引分区不会占用空间，当改变一个usable索引为unusable时，数据库将会删除它的索引段。
- 可见性（Visibility）
索引也可分为visible或者invisible，默认是visible。invisible索引会被DML操作维护，默认不会被优化器使用。将一个索引置为invisible是使索引unusable或者删除的一种替代方法。在不影响整个应用程序的情况下，删除索引之前测试索引的删除或者临时的使用索引，采用invisible索引是尤其有用的方法。
主键和唯一键可以自动的创建索引，而外键需要手动创建索引。
索引类型
Oracle数据库提供了如下索引：
- B-tree索引（B-tree indexes）
B-tree索引是标准的索引类型，有以下子类型：
Index-organized tables：索引组织表与堆组织表不同，因为数据本身是做引；
Reverse key indexes：索引键的字节被反转；
Descending indexes：将某一特定列或一些列按降序存储数据；
B-tree cluster indexes：该类型的索引用于表簇键，不是指向一行，而是指向包含与簇键相关的包含多行的块。
- 位图和位图连接索引（Bitmap and bitmap join indexes）
在位图索引中，一个索引条目（index entry）使用位图指向多行，相反，B-tree索引指向单行，位图连接索引是连接两个或更多表的位图索 引；
- 基于函数的索引（Function-based indexes）
该类型的索引包含要么是函数转换的列，例如upper函数，或者包含在表达式中。B-tree 索引和位图索引可以基于函数。
- 应用域索引（Application domain indexes）
该类型的索引是由用户在特定的应用程序域中创建的，物理索引不需要使用传统的索引结构，它可以像表一样存储在数据库中，或者像文件一样存储在外部。
下面分别讲解以上索引：
B-tree索引（B-tree indexes）
B-tree，简称为平衡树，是最常见的数据库索引类型。B-tree是被分成范围的值的一个有序列表，通过将一行或行范围和键值相关联，B-tree提供了优秀的检索性能，包括精确匹配和范围搜索。
下面展示B-tree索引的内部结构，如图：
分支块和叶子块（Branch Blocks and Leaf Blocks）
B-tree索引有两种块类型，分别是用于搜索的分支块和存储值的叶子块。B-tree索引的上层分支块包含指向低层索引块的索引数据。在上图中，根分支块有一个条目0-40，它指向下一分支层的最左侧块，该分支块包含如0-10和11-19的条目，每一个条目指向包含落到范围的键值的叶子块。
由于所有的叶子块自动保持在相同的深度，B-tree索引是平衡的。因此，从索引中的任何地方检索任何记录花费的时间几乎相同。索引的高度是从根块到叶子块所需要的块数，分支层的高度是索引的高度减1，在上图中，索引的高度是3，分支层的高度是2。
分支块存放在两个键之间做分支决策所需的最小键的前缀，这种技术使数据库能够在每一个分支块上尽可能多的匹配数据，分支块包含一个指针指向包含键的子块，键和指针的数量受限于块的大小。
叶子块包含每个索引的数据值和用来定位实际行的相对应的rowid，每个条目按照（key，rowid）排序，在叶子块中，键和rowid链接到它的左和右兄弟条目，叶子块自身也是双向链接的，比如上图中的最左侧叶子块（0-11）链接到第二个叶子块（11-19）。
带字符数据的列中的索引基于数据库字符集的字符的二进制值。
索引扫描（Index Scans）
在索引扫描中，数据库通过使用SQL语句指定的索引列值遍历索引来检索一行数据。如果数据库扫描索引来查找一个值，那么它将在n次I/O中找到该值，其中n是B-tree的高度，这就是Oracle数据库索引的基本原理。
如果SQL语句只访问被索引的列，那么数据库直接从索引中读这些值，而不是从表读取。如果语句访问除索引的列之外的列，那么数据库就使用rowid来查找表中的行。通常，数据库通过交替读取索引块和数据块来检索表数据。
全索引扫描（Full Index Scan）
在全索引扫描中，数据库按顺序读取整个索引。如果SQL语句中的谓词（where语句）引用索引中的列，在某些情况下不指定谓词，那么则可以使用全索引扫描，全索引扫描消除了排序，因为数据已经按索引建排序了。
快速全索引扫描（Fast Full Index Scan）
快速全索引扫描是一个全索引扫描，数据库访问索引本身的数据，而不用访问表，数据库读取索引块并没有特别的顺序。
当满足下面的条件时，快速全索引扫描可以替代全表扫描：
- 索引必须包含查询所需的所有列；
- 查询结果集中不能出现NULL值；
索引范围扫描（Index Range Scan）
范围扫描是一个有序扫描，满足下面的特性：
- 索引的一个或多个前导列在查询条件中指定；
- 0、1或更多的值可以作为索引建；
索引唯一扫描（Index Unique Scan）
和索引范围扫描相比，索引唯一扫描必须具有与索引键相关的0个或1个rowid。当谓词引用一个唯一索引键时，数据库执行唯一扫描，一旦查到到第一条记录，索引唯一扫描就停止，因为不会再有第二条记录满足条件。
索引跳跃扫描（Index Skip Scan）
索引跳跃扫描使用复合索引的逻辑子索引。如果复合索引的前导列有更少的不同值，并且该索引的非前导列有许多不同的值，那么使用索引跳跃扫描将会有意想不到的好处。
索引聚簇因子（Index Clustering Factor）
聚簇因子是衡量与索引值相关的行的顺序，在行存储中越有序，则聚簇因子越小。
通过索引来粗略的衡量需要读取整个表的I/O的数量，使用聚簇因子是有用的：
- 如果聚簇因子较高，那么在一个大的索引范围扫描期间Oracle数据库会产生相对较高的I/O的数量，index entry指向随机的表块，那么为了检索由索引指向的数据，数据库需要一次又一次重复的读取同样的数据块；
- 如果聚簇因子较小，那么在一个大的索引范围扫描期间，Oracle数据库会产生相对较低的I/O数量，在一个范围内的索引键倾向于指向同一个数据块，这样数据库就不必一次又一次的重复读取相同的数据块。
反向键索引（Reverse Key Indexes）
反向键索引是一种B-tree索引，它在保持列顺序的同时，物理上反转每个索引键的字节。例如，如果索引键是20，如果这两个字节用标准索引以十六进制存储为C1,15，那么反向键索引存储为15,C1。
反向键解决了B-tree索引右侧叶子块的争用的问题，该问题在RAC数据库多个实例多次修改相同的数据块时尤为突出。
升序和降序索引（Ascending and Descending Indexes）
在升序索引中，Oracle数据库按升序存储数据。默认情况下，字符数据由值的每个字节所包含的二进制值排序，数字数据按照从小到大排序，日期按照从早到晚排序。
降序索引通过在create index语句中指定desc创建，此时，索引按照一个指定的列或多个列以降序的方式存储数据。当查询按某些列升序，并且其他列按照降序排序时，这种情况可以使用降序索引。
位图索引（Bitmap Indexes）
在位图索引中，数据库为每个索引键存储一个位图。在传统的B-tree索引中，一个索引条目（index entry）指向一行，而在位图索引中，每个索引键存储指向多行的指针。
位图索引主要为数据仓库或引用许多列的即席查询环境设计，使用位图索引的情况包括：
- 被索引的列具有低基数（cardinality），也就说，与表的行数相比，不同值的数量很小；
- 被索引的表要么是只读的，要么不会被DML做重大修改；
位图中的每个位对应一个可能的rowid，如果设置了位，则对应rowid的行包含键值。映射函数将位位转换为一个实际的rowid，因此，位图索引提供了与B-tree索引同样的功能，虽然它使用了不同的内部呈现机制。
如果更新单个行的索引列，那么数据库会锁定索引键条目，而不是映射到更新行的各个位，因为一个键指向许多行，在被索引的数据进行DML操作通常会锁定所有这些行，处于这个原因，位图索引不适用于OLTP应用程序。
位图连接索引（Bitmap Join Indexes）
位图连接索引是两个或多个表连接的位图索引，对于表列的每个值，索引在索引表中存储相应行的rowid。相反，在单个表上创建标准的位图索引。
在此不对位图连接索引做过多的介绍，更多关于它的内容可参阅官网。
基于函数的索引（Function-Based Indexes）
可以基于函数或者表达式在一个或者多列创建基于函数的索引，基于函数的索引可以是B-tree索引，也可以是位图索引。
应用程序域索引（Application Domain Indexes）
在此不做过多的介绍，更多关于它的内容可参阅官网。
索引存储（Index Storage）
Oracle数据库在索引段（index segment）中存储索引数据。索引段的表空间可以是用户的默认表空间，也可以在创建索引（create index）时指定一个表空间，为便于管理，把索引和表存放到不同的表空间。
参考：官方文档