如果能够有效的通过索引来获取数据，那么无疑会对查询性能提供很大的帮助。但是如果索引的选择性较差时，或者虽然索引的选择性很好，但是要查询的数据范围很大时（如：进行计数、求和等数据统计时），那么此时通过索引来查询数据时，很可能对数据查询性能造成伤害。为什么会这样？这主要是由于通过索引来扫描数据的特点决定的。通过索引来获取数据时，在查询第一条满足条件的索引行时进行的是随机读取，之后因为索引的有序性会执行连续的扫描（类似局部范围扫描），但是如果使用索引回表查询数据时发生的确实随机数据读取。因此如果通过索引查询的数据范围很大，同时有需要回表查询数据时，会发生大量的随机数据读取，而大量的随机读取会对查询性
Oracle数据库的SQL优化是提升系统性能的关键环节，尤其是在大数据量的场景下。本文主要探讨了如何引导局部范围数据扫描以优化查询性能，特别是在利用索引进行数据获取时的策略。
索引对于提高查询效率至关重要，但在某些情况下，如查询范围过大或索引选择性差，使用索引反而可能导致大量随机读取，降低查询性能。这是因为通过索引检索数据时，虽然初始读取是随机的，但随后的连续扫描类似于局部范围扫描，但如果需要回表查询，就会再次引发随机读取，这在大数据量时尤为明显。
为了优化这种情况，我们需要找到只通过索引就能获取所有查询信息的场景。这通常需要满足以下三个条件之一：
1. 所有查询列都在同一个复合索引中。
2. 可以进行索引合并，即多个索引协同工作以提高查询效率。
3. 查询的所有列都包含在一个索引中，且满足索引连接条件。
索引合并是指在多个索引可以一起使用时，优化器将它们结合起来以提高查询性能。在Oracle 10G及以后版本，优化器可以自动识别适合合并的索引场景，但在某些特定情况下，可能需要使用Hints来指导优化器执行索引合并。
索引连接则是通过Hash连接的方式，直接使用索引来读取数据，而不是通过索引回表。它适用于查询条件中的所有字段都存在于不同索引中的情况。使用INDEX_JOIN Hints可以提示优化器使用这种方法，但需谨慎使用，因为它并不总是最佳解决方案。
以一个示例来说明，假设有一个查询语句：
```sql
Select ord_date, sum(qty)
From orders
Where ord_date like '201110%'
Group by ord_date;
```
如果`orders`表的`ord_date`字段上有索引，这个查询将只使用该索引来执行局部范围扫描并进行聚合操作。在这种情况下，由于没有其他列参与查询，无需索引合并或连接，优化器会选择最有效的索引扫描方式。
理解索引的工作原理，掌握索引合并和连接的概念，以及如何通过Hints引导优化器，是提升Oracle SQL查询性能的关键。在实际应用中，应根据数据分布、索引选择性和查询需求来灵活调整优化策略，以达到最佳的性能表现。同时，定期分析和调整索引结构，监控查询执行计划，也是持续优化数据库性能的重要步骤。
