虽然我们一直强调在进行数据库设计的时候，要尽量设置所有的列为NOT NULL,这样的最直接的好处就是假如这个列上有一个索引，那么对这个表进行COUNT(*)统计的时候（假设这个表只有这一列有索引，并且索引全扫描比 全表扫描COST低），ORACLE会直接对这个列的索引进行一个快速扫描得到COUNT结果，而不是进行一个全表扫描。虽然B*TREE索引是不存储 NULL值的，但是因为你定义列的时候明确的告诉ORACLE这一列是NOT NULL的，所以ORACLE会知道扫描索引得到的结果跟全表扫描得到的结果是一致的（因为列的值都是NOT NULL的，也就是说列的所有的值都会存储在了索引中）。但是，很多时候，有些列确实就是有空值存在，不能设置为NOT NULL。当然，这个时候可以使用DEFAULT值来代替空值从而使得列非空。或者单纯为了统计的时候可以在列上建BITMAP索引使得NULL也被包含 在索引中。

这里提到的将是另外方法，不改变列的属性，而是通过改变索引来实现同样的功能。[@more@]



create table bear(id number,c1 char(1000),c2 char(1000));
首先创建一个表，为了使得扫描索引的COST跟扫描全表的COST拉开差距，这里跟了两个CHAR（1000）的列

create sequence seq_bear;
建一个SEQUENCE用来生成ID列的数据
SQL> begin
2 for r in 1..10000 loop
3 insert into bear(id,c1,c2) values(seq_bear.nextval,'c1','c2');
4 end loop;
5 commit;
6 end;
7 /
SQL> create index idx_bear on bear(id);
SQL> analyze table bear compute statistics for table for all indexes for all indexed columns;
插入1万条数据并建立ID字段上的索引，同时对表和索引进行分析。

1、先来看直接对表进行COUNT的情况：
SQL> select count(*) from bear;

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2093678280

-------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 907 (1)| 00:00:11 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | |
| 2 | TABLE ACCESS FULL| BEAR | 10000 | 907 (1)| 00:00:11 |
-------------------------------------------------------------------
这个时候虽然ID列上有索引，并且所有值都非空，但是ORACLE无法判断里面是否有空值，所以是一个全表扫描。同样IS NULL查询也是一个全表扫描：
SQL> select count(*) from bear where id is null;

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2093678280

---------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 3 | 907 (1)| 00:00:11 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 3 | | |
|* 2 | TABLE ACCESS FULL| BEAR | 1 | 3 | 907 (1)| 00:00:11 |
---------------------------------------------------------------------------
但是IS NOT NULL查询会是一个索引扫描
SQL> select count(*) from bear where id is not null;

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 4145915393

----------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 3 | 7 (0)| 00:00:01 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 3 | | |
|* 2 | INDEX FAST FULL SCAN| IDX_BEAR | 10000 | 30000 | 7 (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------

2、修改ID列为NOT NULL，然后从新进行COUNT:
SQL> alter table bear modify id not null;
Table altered.

SQL> select count(*) from bear;

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 4145915393

--------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Cost (%CPU)| Time |
--------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 7 (0)| 00:00:01 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | |
| 2 | INDEX FAST FULL SCAN| IDX_BEAR | 10000 | 7 (0)| 00:00:01 |
--------------------------------------------------------------------------
可以看到，修改为NOT NULL后，ORACLE明确的知道这个索引中不包含NULL值，所以进行了一个索引快速全扫描。同时，IS NULL和IS NOT NULL也都会使用一个索引扫描：
SQL> select count(*) from bear where id is null;

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1833075309

-----------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-----------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 3 | 0 (0)| |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 3 | | |
|* 2 | FILTER | | | | | |
| 3 | INDEX FAST FULL SCAN| IDX_BEAR | 10000 | 30000 | 7 (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------
其实这里只是一个执行计划，ORACLE貌似不走这个SCAN直接就返回结果了，这个从执行后的consistent gets为0可以看的出来


SQL> select count(*) from bear where id is not null;

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 4145915393

----------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 3 | 7 (0)| 00:00:01 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 3 | | |
| 2 | INDEX FAST FULL SCAN| IDX_BEAR | 10000 | 30000 | 7 (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------

4、接下来我们修改ID列为允许NULL，并且调整ID列上的索引：
SQL> alter table bear modify id null;
Table altered.

SQL> drop index idx_bear;
Index dropped.

SQL> create index idx_bear_null on bear(id,0);
Index created.

5、再次执行COUNT,IS NULL和IS NOT NULL相关查询：
SQL> select count(*) from bear;

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2000879051

-------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Cost (%CPU)| Time |
-------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 8 (0)| 00:00:01 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | |
| 2 | INDEX FAST FULL SCAN| IDX_BEAR_NULL | 10000 | 8 (0)| 00:00:01 |
-------------------------------------------------------------------------------

SQL> select count(*) from bear where id is null;

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 1944383045

-----------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
-----------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 3 | 1 (0)| 00:00:01 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 3 | | |
|* 2 | INDEX RANGE SCAN| IDX_BEAR_NULL | 1 | 3 | 1 (0)| 00:00:01 |
-----------------------------------------------------------------------------------
注意这里是一个RANGE SCAN，而不是FULL SCAN

SQL> select count(*) from bear where id is not null;

Execution Plan
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2000879051

---------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
---------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 3 | 8 (0)| 00:00:01 |
| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 3 | | |
|* 2 | INDEX FAST FULL SCAN| IDX_BEAR_NULL | 10000 | 30000 | 8 (0)| 00:00:01 |
---------------------------------------------------------------------------------------

可以看到，这三种情况都正确的使用了索引，从而提高了查询效率，但需要牺牲的就是单列索引变成了复合索引，增加了维护成本，占用了更多的空间，同时增加了索引扫描的成本。但这样索引中也就可以把ID列为NULL的值存了进去，从而实现了对NULL和IS NOT NULL时候的正确查询。

优化没有最好的办法，只有最合适的，很多时候，我们要根据不同的场景来选择最适合的办法。