(1)导致系统性能减弱
如上所述，当要满足一个空间要求时，数据库将首先查找当前最大的自由范围，而”最大”自由范围逐渐变小，要找到一个足够大的自由范围已变得越来越困难，从而导致表空间中的速度障碍，使数据库的空间分配愈发远离理想状态;
(2)浪费大量的表空间
尽管有一部分自由范围(如表空间的pctincrease为非0)将会被smon(系统监控)后台进程周期性地合并，但始终有一部分自由范围无法得以自动合并，浪费了大量的表空间。
3、自由范围的碎片计算
由于自由空间碎片是由几部分组成，如范围数量、最大范围尺寸等，我们可用fsfi–free space fragmentation index(自由空间碎片索引)值来直观体现:
fsfi=100*sqrt(max(extent)/sum(extents))*1/sqrt(sqrt(count(extents)))
可以看出，fsfi的最大可能值为100(一个理想的单文件表空间)。随着范围的增加，fsfi值缓慢下降，而随着最大范围尺寸的减少，fsfi值会迅速下降。
下面的脚本可以用来计算fsfi值:
rem fsfi value compute
rem fsfi.sql
column fsfi format 999,99
select tablespace_name,sqrt(max(blocks)/sum(blocks))*
(100/sqrt(sqrt(count(blocks)))) fsfi
from dba_free_space
group by tablespace_name order by 1;
spool fsfi.rep;
/
spool off;
比如，在某数据库运行脚本fsfi.sql,得到以下fsfi值:
tablespace_name fsfi
— —
rbs 74.06
system 100.00
temp 22.82
tools 75.79
users 100.00
user_tools 100.00
ydcx_data 47.34
ydcx_idx 57.19
ydjf_data 33.80
ydjf_idx 75.55
统计出了数据库的fsfi值，就可以把它作为一个可比参数。在一个有着足够有效自由空间，且fsfi值超过30的表空间中，很少会遇见有效自由空间的问题。当一个空间将要接近可比参数时，就需要做碎片整理了。
