1。 表未做 statistics, 或者statistics 陈旧，导致Oracle 判断失误。 2。 根据该表拥有的记录数和数据块数，实际上全表扫描要比索引扫描更快。 对第 1 种情况，最常见的例子，是以下这句sql 语句： select count(*) from mytable;在未作statistics 之前，它使用全表扫描，需要读取 6000 多个数据块(一个数据块是8k ) , 做了statistics 之后，使用的是INDEX (FAST FULL SCAN) ，只需要读取450 个数据块。

但是，statistics 做得不好，也会导致Oracle 不使用索引。 第2 种情况就要复杂得多。一般概念上都认为索引比表快，比较难以理解什么情况下全表扫描要比索引扫描快。为了讲清楚这个问题，这里先介绍一下Oracle 在评估使用索引的代价(cost )时两个重要的数据：CF(Clustering factor) 和 FF(Filtering factor)。

CF: 所谓CF, 通俗地讲，就是每读入一个索引块，要对应读入多少个数据块。 FF: 所谓FF, 就是该sql 语句所选择的结果集，占总的数据量的百分比。 大约的计算公式是：FF * (CF + 索引块个数 ) ，由此估计出，一个查询， 如果使用某个索引，会需要读入的数据块块数。

需要读入的数据块越多，则cost 越大，Oracle 也就越可能不选择使用 index。 (全表扫描需要读入的数据块数等于该表的实际数据块数) 其核心就是，CF 可能会比实际的数据块数量大。CF 受到索引中数据的排列方式影响，通常在索引刚建立时，索引中的记录与表中的记录有良好的对应关系，CF 都很小；在表经过大量的插入、修改后，这种对应关系越来越乱，CF 也越来越大。

此时需要DBA 重新建立或者组织该索引。 如果某个sql 语句以前一直使用某索引，较长时间后不再使用，一种可能就是CF 已经变得太大，需要重新整理该索引了。

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