本篇内容介绍了“怎么理解Oracle集群因子”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
1. 概念
集群因子（ClusteringFactor）是如果通过一个索引扫描一张表，需要访问的表的数据块的数量。衡量通过索引扫描，通过ROWID 回表的时候，物理读有多大。
集群因子是索引与它所基于的表相比较而得出的有序性度量，它用于检查在索引访问之后执行的表查找的成本(将集群因子与选择性相乘即可得到该操作的成本)。集群因子记录在扫描索引时将读取的块数量。
如果使用的索引具有较大的集群因子，则必须访问更多的表数据块才可以获得每个索引块中的行(因为邻近行位于不同的块中)。
如果集群因子接近于表中的块数量，则表示索引适当排序；但是，如果集群因子接近于表中的行数量，则表示索引没有适当排序
2. 集群因子的计算方法
(1) 扫描一个索引；
(2) 比较某行的ROWID和前一行的ROWID，如果这两个ROWID不属于同一个数据块，那么ClusteringFactor增加1；
(3) 整个索引扫描完毕后，就得到了该索引的ClusteringFactor。
3. 意义
如果ClusteringFactor接近于表存储的块数，说明这张表是按照索引字段的顺序存储的。
如果集群因子接近于行的数量，那说明这张表不是按索引字段顺序存储的。
在计算索引访问成本时，集群因子十分有用。Clustering Factor乘以选择性参数（selectivity）就是访问索引的开销。
如果这个统计数据不能反映出索引的真实情况，那么可能会造成优化器错误地选择执行计划。另外，如果某张表上的大多数访问是按照某个索引做索引扫描，那么将该表的数据按照索引字段的顺序重新组织，可以提高该表的访问性能。
集群因子对执行范围扫描的SQL语句产生影响，如果集群因子接近数据块数量，满足查询要求的数据块的数量就可以少很多，这样也增加了数据块已经存在于内存中的可能性。相对于数据块数量大很多的集群因子，基于索引列的范围查询需要扫描更多的数据块。
我们知道可以通过dbms_rowid.rowid_block_number(rowid)找到记录对应的block 号。索引中记录了rowid，因此oracle 就可以根据索引中的rowid来判断记录是否是在同一个block 中。
举个例子，比如说索引中有a,b,c,d,e五个记录，首先比较a,b 是否在同一个block，如果不在同一个block 那么Clustering Factor +1，然后继续比较b,c 同理，如果b,c 不在同一个block，那么Clustering Factor+1，这样一直进行下去，直到比较了所有的记录。
根据算法我们就可以知道clustering factor 的值介于block 数和表行数之间。如果clustering factor 接近block 数，说明表的存储和索引存储排序接近，也就是说表中的记录很有序，这样在做index range scan 的时候能，读取少量的data block 就能得到我们想要的数据，代价比较小。如果clustering factor 接近表记录数，说明表的存储和索引排序差异很大，在做index range scan 的时候，会额外读取多个block，因为表记录分散，代价较高。
4. 相关表
Clustering_factor列是user_indexes，dba_indexes视图中的一列，该列反应了数据相对已索引的列是否显得有序。
SQL> select index_name,CLUSTERING_FACTOR from user_indexes;
实验参考
https://blog.csdn.net/zhaoyangjian724/article/details/71082379
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