有了 OVERFLOW 子句，还可以使用另外两个子句，PCTTHRESHLOD 和INCLUDING子句，控制Oracle 如何分割每一个数据行。通过使用PCTTHRESHOLD 子句，可以设定block size 的百分比的阙值，如果所有的非键字段的值没有超出 这个阙值，则这个数据行将不被分割为两部分。否则，从第一个不能满足阙值的 非键字段开始，其余的非键字段将全部被保存到overflow 存储区域中。
INCLUDING 子句可以让DBA 设定任何需要被保存到overflow 存储区域的
在已经设定的字段之后在CREATE TABLE 命令中出现的非键字段的名称，需要注 意的是，由于PCTTHRESHOLD 设定的限制，可能会有其他非键字段会保存在overflow 中。
同时参看：Oracle9i Database Administrator’s Guide for examples of using the
OVERFLOW clause
1.1.3 SecondaryIndexes on Index-Organized Tables
在索引组织表中支持的第二索引提供了对既不使用主键字段也不使用主键 字段前缀的表的高效访问。可以选择的，逻辑rowid 可以包含一个physical guess
——用于识别每一数据行的block 位置。Oracle 使用物理推测特性直接探明到索
引组织表的叶块中，并绕过主键搜索。由于在索引组织表中数据行没有永久的物 理地址，当行被移动到另一个新block 中时，物理推测可以变得稳定。
对于常规表，通过第二索引的访问将引起第二索引的扫描和额外的I/O，从
而获得包含数据行的数据块。对于索引组织表，依赖于物理推测的使用和正确与 否，通过第二索引访问是不同的：
没有物理推测，访问将引起两个索引扫描：在发生主键索引扫描之后， 紧接着会发生第二索引的扫描；
如果物理推测是正确的，访问将引起
如果物理推测是错误的，访问则在主键索引扫描之后，发生第二索引的 扫描和额外的I/O 操作获得包含数据行的数据块；
1.1.4 BitmapIndexes on Index-Organized Tables
Oracle 支持在索引组织表上使用位图索引。为了在索引组织表上创建位图 索引，需要一个mapping table——映射表。
映射表是一个保存索引组织表逻辑rowid 的堆积组织表。特别的，映射表的 每一个数据行保存了索引组织表中对应数据行的逻辑rowid。因此，映射表提供 了索引组织表逻辑rowid 与映射表数据行物理rowid 之间的一一映射。
索引组织表中位图索引与常规表中的位图索引相类似，但是索引组织表中的 位图索引使用的rowid 是映射表的rowid。每一个索引组织表都有一个映射表， 而且作为索引组织表的位图索引的基表。
在索引组织表和常规表中，对位图索引的访问是通过serach key 完成。如
果key 被找到，位图项将被转换为物理rowid。在常规表的情况中，物理rowid 将被直接用于访问基表。但是，在索引组织表的情况中，物理rowid 则被用于访 问映射表。The access to the mappingtable yields a logical rowid。逻辑rowid 被用于访问索引组织表。
尽管索引组织表上的位图索引不保存逻辑rowid，但是它仍然是一个逻辑上 的概念。
注意：索引组织表中的数据行移动并不leave 在这个索引组织表上建立的位
图索引不可用。索引组织表中的数据行移动将使物理推测变为非法。但是，索引 组织表仍然可以通过主键访问。
1.1.5 PartitionedIndex-Organized Tables
可以通过在字段值RANGE 或HASH 执行对索引组织表的分区操作。分区 字段必须构成主键字段的子集。就像常规表，索引组织表同样支持本地分区（前
缀和非前缀）索引和全局分区（前缀）索引。
1.1.6 B-tree Indexes on UROWID Columns for Heap-and Index-Organized Tables
UROWID 数据类型字段可以保存逻辑主键。Oracle9i 常规表和索引组织表
的UROWID 数据类型字段上支持索引。The index supports equality predicates on UROWID columns. For predicates other than equality or for ordering on
UROWID datatype columns,the index is not used。
1.1.7 Index-OrganizedTable Applications
较为出众的查询性能、高可用性特性、减少存储空间的需要等特性使索引组 织表特别适用于以下类型的应用：
Online Transaction Processing (OLTP)
Internet (for example,search engines and portals)
E-Commerce (for example,electronic stores and catalogs)
Data Warehousing
Time-series applications
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