转自：http://www.oracledatabase12g.com/archives/index-split.html
索引块分裂概念介绍
索引中的数据块 按照其作用分为：root block 根块、branch block 枝块、leaf block 叶块。
root block根块：
- 根块是索引的入口
- 对于一个索引而言根块的DBA data block address是固定的
Branch Block:
- 中间的媒介块， root指向branch ，branch指向 leaf
- 数据格式 <Child DBA> <Sseparator>
Leaf Block:
- 最低级别的索引块
- 实际数据存放在leaf blocks中
- 数据格式<Flag> <Lock> <Keydata> <Key> <NonKey>
oracle中的索引块分裂主要分成 以下几种：
- leaf node 90-10 splits
- leaf node 50-50 splits
- branch node splits
- root node splits
索引块分裂index block split 发生在 当某一个 索引块(root branch leaf) 的空闲空间不足以容纳新加入的记录时， 一般来说INSERT是引起索引块分裂的主要操作。
按照 不同的 索引块分类， 其分裂行为可以分为：
- Leaf Block Split
- Branch Block Split
- Root Block Split
按照 leaf Block Split 分裂时的行为 又可以分为：
leaf node 90-10 splits 插入到索引leaf block叶子块中的索引键是该块中最大的键值(包括块中已删除的索引键值)。 在此种情况下实施 90-10 split( 实际是 99-1 )，原叶子块仍保持99%的full， 而到另一个空的叶子块中插入该条新的最大键值记录。如图：
leaf node 90-10 splits 行为的次数可通过v$sysstat视图 中leaf node 90-10 splits获得，AWR中也有对应记录：
leaf node 50-50 splits 当插入到索引叶子块中的索引键值不是该块中的最大值时(包括块中已删除的索引键值)， 将发生 50/50 split分裂， 这意味着有一半索引记录仍存在当前块，而另一半数据移动到新的叶子块中。
leaf node 50-50 splits 行为的次数可通过 v$sysstat视图 中的 (leaf node splits)-(leaf node 90-10 splits)获得，AWR中也是类似:
如上图中， 则在该AWR性能报告覆盖的时间中leaf node 50-50 split 发生了(1320-267)=1053 次
Branch Block 50-50 Split 由于不断的索引叶块分裂需要将新的leaf block的信息加入到branch block中，当branch block没有足够空间容纳新的记录时，又会引发branch block的 Split 。 branch block的split 是50-50的，即将一半记录移动到新的branch block中。
Branch Block 50-50 Split 行为的次数可通过 v$sysstat视图 中的branch node splits获得，AWR中也是类似:
Root Block 50-50 Split root block 根块实际是一种特殊的branch block, 当root block 50-50 split分裂发生时将分配2个新的数据块， 分裂将一半的数据移动到一个新块中，另一半数据移动到另一个新块中。 并更新原来的root block，使之指向那2个新的数据块，实际上是2个branch block了。
但是root block的数据块位置本身没有变，仍旧是原来的那个数据块。 当root block split发生时 会导致索引的高度上升。
Root Block 50-50 Split 行为的次数可通过 v$sysstat视图 中的root node splits获得，AWR中也是类似:
索引的高度 height 视乎 索引中记录的多少 、Leaf Block的数量而定，一般Height 为3~4； 举例来说当一个索引的高度为4，但是其中包含大量删除的记录，那么通过索引rebuild 往往可以降低其高度，例如从4降低到3。 假设该索引再次插入了大量的数据，造成leaf block不断分裂，最终导致root block 再次分裂， 索引高度从3再次上升到4，在这个root block split 的过程中可能短期内阻塞索引的DML维护，导致进程等待” enqueue TX: index contention” ， 这在OLTP环境中是很常见的问题， 所以一般不推荐在OLTP环境中rebuild index，虽然rebuild index能够减少索引碎片回收空间 ，但由于rebuild index可能导致索引高度降级，所以对于OLTP环境的索引rebuild 需要慎重。
等待事件
当索引块分裂发生时， 负责实施分裂 split 的进程会持有 相关的队列锁enqueue TX 锁， 直到该进程完成Split操作才会释放该enqueue Tx，在这个过程中负责split的进程需要找到合适的新块并将对应的数据移动到该新块中。 若在此split过程中，有其他进程INSERT数据到该索引块中，则将进入 enq: TX – index contention等待事件，直到split结束enqueue TX被释放。
负责split的进程需要找到一个合适的新块， 其会优先寻找本index 已分配的空间中的 free block， 这些free block应当是100% free的，但是在Oracle 的segment bitmap block 中只区分 0%-25%，25%-50%, 50%-75%, 75%-100% 使用率的数据块， 即无法直接区分 0%-25%使用率的数据块中哪些是100% free的数据块， Oracle这样做的目的是 为了重用数据块，以避免过度分配空间。 当oracle发现没有可重用的数据块时才会扩展索引空间并移动分裂数据。
这个在split 过程中 寻找可复用的free block的过程称之为failed probes on index block reclamation，在正常的情况下这种找寻可复用块的过程是很快的 ，但是如果 恰好遇到 物理读缓慢或者 全局的数据块争用时，该过程可能变得很慢，这将直接导致split 变慢， 进而导致大量INSERT进程长时间等待enq: TX – index contention。
RAC中的索引块分裂
在RAC环境中 由于全局缓冲块的争用 以及 全局队列的争用， 在RAC private network 心跳网络传输存在性能瓶颈的情况下可能导致 负责split工作的进程在分裂过程中遇到 例如 gc buffer busy、gc current block busy、gc current split等等待事件，这将极大拖慢 split的速度，导致大量INSERT进程长时间等待enq: TX – index contention。
SQL> select name from v$sysstat where name like '%split%' order by name; NAME ------------------------------------------------------------------------ branch node splits index compression (ADVANCED HIGH) leaf block 90_10 splits faile index compression (ADVANCED HIGH) leaf block splits avoided index compression (ADVANCED LOW) reorg avoid split leaf node 90-10 splits leaf node splits queue splits root node splits
相关Event
10224 “index block split/delete trace”
drop table t1;
create table t1 (name varchar2(2000),nr number) pctfree 0;
create index i1 on t1(name);
alter session set events '10224 trace name context forever,level 1';
declare
i number;
begin
for i in 1..35
loop
insert into t1 values(rpad('Maclean',200,'I'),i);
end loop;
end;
/
insert into t1 values(rpad('9999999',200,'1'),9999);
insert into t1 values(rpad('9999999',200,'1'),9999);
insert into t1 values(rpad('9999999',200,'1'),9999);
oradebug setmypid
oradebug tracefile_name
*** 2013-09-02 12:07:42.632
splitting leaf,dba 0x00419669,time 12:07:42.632
kdisnew first,dba 0x0041966a,time 12:07:42.667
kdisnew using block,dba 0x0041966a,time 12:07:42.667
kdisnew first,dba 0x0041966a,time 12:07:42.667
kdisnew reject block unlink,dba 0x0041966a,time 12:07:42.667
kdisnew loop trying,dba 0x0041966b,time 12:07:42.667
kdisnew using block,dba 0x0041966b,time 12:07:42.667
1. 增加pct_free主要为了防止update带来的空间增长，如果您的系统几乎没有update，那么增加该参数没有意义。
2. 关于您提到的增加cache，是否是指( Doc ID 873243.1 ) 里提到的增加sequence的cache？
如果insert的索引列采用了sequence，那么enq: TX - index contention极有可能因为sequence的cache太小而被dc_sequences的row cache lock阻塞，
这样增加sequence的cache能解决该问题。
请注意增加buffer cache对index split并没有帮助。
针对使用Sequence自增长字段做索引列时，我在互联网查到一些材料，建议使用以下几种方式打散插入索引块的位置，避免索引块热点和减缓索引块频繁分裂的程度。针对我们的业务场景 烦劳您帮忙看看使用场景和注意事项呢？
（1）使用反转键索引，索引键值反转以后将键值连续性打散，有效分散索引键值。
适用场景:有效分散索引键值
注意事项：由于连续键值可能分布在不同索引块当中，使用反转键索引进行范围搜索时，查询效率可能会下降。
参考指标：Segments by Row Lock Waits等待事件（2）使用hash 进行索引分区，这样可以使得索引自动进行分散插入不同的分区中适用场景:
注意事项：
（3）五五算法模式下，叶子结点保存比较稀疏，占用空间较多。对索引进行alter index coalesce，合并同一个branch的leaf block，并不需要重新排序，所以操作量级更轻，速度更快，影响更小。而rebuild需要重新排序index，而且需要两个index的空间。如果对索引rebuild也会变相压缩索引空间，导致后续的insert同样出现竞争。
适用场景:
注意事项：
（4）如果发现某索引经常发生出现"enq: TX - index contention"，增加pct_free参数
适用场景：
注意事项：
（5）增加cache大小，必要时增加noorder选项。不同实例开始于不同sequence，减少了同一节点争用。
适用场景：高并发
注意事项：数据库down掉会产生序列号简短
（5）重启应用服务器并终止堵塞会话
适用场景：应急处理
注意事项：无法
（5）应用设计层面调整索引结构，比如在索引列中拼接分行地区号，同样可起到打散索引连续键值，消除索引热点。
适用场景:
注意事项：
方案1：本方案基于您的insert总是顺序的，并且几乎没有select和update
使用反转键索引，使连续键值分布在不同索引块当中，减少enq: TX - index contention争用，并且您很少select，这样并不会给select带来多少性能影响。
并且
如果索引列使用了sqeuence，那么增加sequence的cache大小，必要时增加noorder选项。不同实例开始于不同sequence，减少sequence争用从而避免阻塞enq: TX - index contention。
方案2：根据索引列hash分区，这样能将连续的键值分布在不同分区中，不过您需要修改表定义。
当发生9-1分裂时，通常是索引的键值是递增的，且表上的主要操作为插入操作、事务并发量比较低的情况。
发生5-5分裂时，通常表上的并发事务较多，且插入、删除的数据比较分散。
1. 关于您发现的5-5分裂，5-5分裂一般发生在如下场景：
1)当新插入的数据小于索引中的最大值时，此时数据块空间不足容纳新的键值；
2)当插入、删除数据时，数据块上没有足够空间分配新的ITL slot；
3)当新插入的数据大于或等于索引中最大值时，此时数据块上还存在其它未提交的事务。
4)在RAC模式下，如果Sequence cache很大，会导致在多节点之间Sequence的区段不同，这样区段小的节点发生5-5分裂(原理同1)
2. 关于您列出的5个场景，其实之前我们已经解释过。1,2适合顺序insert，3适合有大量delete/insert/update并发的场景，4无论什么情况都是适用的。
3. 从理论上分析该问题并没有实际作用，我们建议您上传如下信息便于根据您的实际情况做出结论。
1) 所有节点的alert log，主要用于检查是否有一些错误。
2) 问题发生期间1小时的AWR，和正常时候1小时的AWR
3) Dump 问题发生时的ASH 数据。
SQL> conn user/passwd
SQL> create table m_ash as select * from dba_hist_active_sess_history where SAMPLE_TIME between TO_TIMESTAMP ('', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') and TO_TIMESTAMP ('', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS');
$ exp user/passwd file=m_ash.dmp tables=(m_ash)