索引，可以增加查询速度，若没有索引，每次查询都必须是全表查询。例如，搜索某个记录时（如name="gdpuzxs"）时，需要全表扫描一下，因为不知道有多少个name="gdpuzxs"的记录。若在字段name上建立了索引，oracle会构建索引条目（name:rowid），每次查询，可以快速定位到这行记录。
（1）位图索引
oracle的索引主要有B树索引以及位图索引。这里主要总结一下B树索引，主要有根节点，分支节点，叶子节点，结构图如下：
每个索引条目都是按照升序排序的（也可以指定为降序），都有两个字段（键值对），对于根节点和分支节点，第一个字段是下属节点的最小键值，第二个字段是下属节点的地址。如根节点，（0，B1；500，B2；1000，B3）代表下属有三个节点，第一个节点的索引最小值为0，地址是B1；第二节点的索引最小值为500，地址是B2,依次类推。
对于叶节点，同样有两个字段（键值对），第一个字段也是下属节点索引的最小值，第二字段是指向数据的rowid。比如你要查找值为150的数据，首先从根节点，进行对比，0<150<500,进入B1,0<150<200,进入L1,查找到值为150相对的rowid。
（2）索引碎片
频繁的对索引字段进行update,delete操作，会对索引造成大量的索引碎片，从而影响索引的使用效率。
对某个索引行执行删除操作时，只是为该行增加了一个删除标志，这个索引行不会真正的释放内存空间。当insert新的数据的时候，也不能插入到该位置。
所以，无论是插入，删除，更新索引数据，都需要消耗储存空间，增大B-TREE索引结构的深度，影响数据的查询速度。尤其是删除和修改，不仅造成空间的浪费，也增加了扫描索引块的速度。所以，建议对经常使用的索引表进行索引重建操作。
（3）案例分析
（1）新建一个testIndex表并且建立索引，如下：
create table testIndex(Id int) create index index_1 on testIndex(id)
（2）插入100万条数据，如下：
SQL> begin 2 for i in 1..1000000 loop 3 insert into testIndex values(i); 4 if mod(i,100)=0 then 5 commit; 6 end if; 7 end loop; 8 end; 9 /
（3）索引碎片分析
先删除70万条数据，如下：
delete from testindex where rownum<=700000
创建索引分析，查询结果如下：
analyze index index_1 validate structure select name,del_lf_rows_len,lf_rows_len,(del_lf_rows_len/lf_rows_len)*100 as "索引碎片率" from index_stats;
如果索引碎片率超过30%，建议对索引进行索引碎片整理。
（4）索引碎片整理
alter index index_1 rebuild
再次执行索引碎片分析：索引碎片为0。
analyze index index_1 validate structure select name,del_lf_rows_len,lf_rows_len,(del_lf_rows_len/lf_rows_len)*100 as "索引碎片率" from index_stats;
参考网址：http://blog.itpub.net/41451/viewspace-1058441/
http://www.cnblogs.com/zhaoguan_wang/p/5169821.html