标签：
位图索引主要针对大量相同值的列而创建的索引。(例如：性别), 位图索引相对于传统的B*树索引，在叶子节点上采用了完全不同的结构组织方式。传统B*树索引将每一行记录保存为一个叶子节点，上面记录对应的索引列取值和行rowid信息。而位图索引将每个可能的索引取值组织为一个叶子节点。每个位图索引的叶子节点上，记录着索引键值、该索引键值的起始截止rowid和一个位图向量串。从本质上将，位图索引通过一个bit位来记录一个数据行是否存在对应键值。这种方式存储数据,相对于B*Tree索引,占用的空间非常小,创建和使用非常快. 这样做对比传统的B*树索引空间节省高。而且可以借助计算机位图运算的快速特性来提高索引结果利用率。
创建语法很简单,就是在普通索引创建的语法中index前加关键字bitmap即可,例如:
create bitmap index emp_job_bitmap_idx on emp(job);
1、 索引块的一个索引行中存储键值、起止Rowid,以及这些键值的位置编码,
2、 位置编码中的每一位表示键值对应的数据行的有无.位数=表的总记录数
3、 所需的位图个数=索引列的不同键值多少,列的不同值越少,所需的位图就越少
4、 当根据键值查询时,可以根据起始Rowid和位图状态,快速定位数据.
5、 这样与B*树那样直接保存rowid的区别就在于每次都要进行rowid的换算工作。
以EMP表为例
create table EMP ( EMPNO NUMBER(4) PRIMARY KEY, ENAME VARCHAR2(10), JOB VARCHAR2(9), MGR NUMBER(4), HIREDATE DATE, SAL NUMBER(7,2), COMM NUMBER(7,2), DEPNO NUMBER(4) );
插入数据
INSERT INTO EMP VALUES (7369,‘SMITH‘,‘CLERK‘,7902,to_date(‘17-12-1980‘,‘dd-mm-yyyy‘),800,null,20); INSERT INTO EMP VALUES (7499,‘ALLEN‘,‘SALESMAN‘,7698,to_date(‘20-2-1981‘,‘dd-mm-yyyy‘),1600,300,30); INSERT INTO EMP VALUES (7521,‘WARD‘,‘SALESMAN‘,7698,to_date(‘22-2-1981‘,‘dd-mm-yyyy‘),1250,500,30); INSERT INTO EMP VALUES (7566,‘JONES‘,‘MANAGER‘,7839,to_date(‘2-4-1981‘,‘dd-mm-yyyy‘),2975,NULL,20); INSERT INTO EMP VALUES (7654,‘MARTIN‘,‘SALESMAN‘,7698,to_date(‘28-9-1981‘,‘dd-mm-yyyy‘),1250,1400,30); INSERT INTO EMP VALUES (7698,‘BLAKE‘,‘MANAGER‘,7839,to_date(‘1-5-1981‘,‘dd-mm-yyyy‘),2850,NULL,30); INSERT INTO EMP VALUES (7782,‘CLARK‘,‘MANAGER‘,7839,to_date(‘9-6-1981‘,‘dd-mm-yyyy‘),2450,NULL,10); INSERT INTO EMP VALUES (7839,‘KING‘,‘PRESIDENT‘,NULL,to_date(‘17-11-1981‘,‘dd-mm-yyyy‘),5000,NULL,10); INSERT INTO EMP VALUES (7844,‘TURNER‘,‘SALESMAN‘,7698,to_date(‘8-9-1981‘,‘dd-mm-yyyy‘),1500,0,30); INSERT INTO EMP VALUES (7900,‘JAMES‘,‘CLERK‘,7698,to_date(‘3-12-1981‘,‘dd-mm-yyyy‘),950,NULL,30); INSERT INTO EMP VALUES (7902,‘FORD‘,‘ANALYST‘,7566,to_date(‘3-12-1981‘,‘dd-mm-yyyy‘),3000,NULL,20); INSERT INTO EMP VALUES (7934,‘MILLER‘,‘CLERK‘,7782,to_date(‘23-1-1982‘,‘dd-mm-yyyy‘),1300,NULL,10);
select distinct "JOB" from emp
创建位图索引
create bitmap index emp_job_bitmap_idx on emp(job);
查询
SELECT EMPNO,ENAME,SAL FROM EMP WHERE JOB = ‘SALESMAN‘;
上述查询语句的目的是在EMP表中查询工作岗位是SALESMAN的员工的员工号，姓名和薪水，此时假设已经在EMP表的JOB列建立了位图索引，其结构如下图所示。
在该索引图中，共用5 类JOB，每类JOB 对应14 个比特位（对应14 行记录），其中某行的在该列的值与JOB 值对应则使用比特1 表示，如JOB = ‘CLERK’，第一行在该列对应的值是CLERK，就用比特1表示。否则用比特0表示，其他JOB类类似。
SELECT EMPNO,ENAME,SAL FROM EMP WHERE JOB = ‘SALESMAN‘
通过位图索引扫描JOB=‘CLERK’对应的位图记录，找到值为1 的行记录，即找到需要查找数据。
(验证了每次都要进行rowid的换算工作)
用实验说明为什么位图索引不适合OLTP，比较适合OLAP。即：DML操作比较多的表不适合使用位图索引。
以上面的EMP表为例，我们已经在该表的JOB字段建立了位图索引
Session1：
select distinct sid from v$mystat; UPDATE EMP SET JOB=‘CLERK‘ WHERE ENAME=‘ALLEN‘;
Session2
select distinct sid from v$mystat; UPDATE EMP SET JOB=‘SALESMAN‘ WHERE ENAME=‘SMITH‘;
select * from v$lock where sid in(10,128) order by type; select sid,status,last_call_et,blocking_session from v$session where sid in(10,128);
可以看见10阻塞了128 。尽管他们修改的不是同一列。
Session1提交
Session2 阻塞解除，自动执行了
如果使用B树索引，就不存在阻塞情况了。创建同样的EMP表，使用EMPNO字段，英爱该字段为primary key，为B树索引。
Session1
SQL> select distinct sid from v$mystat; SID ---------- 10 SQL> UPDATE EMP SET EMPNO=8000 WHERE ENAME=‘ALLEN‘; 1 row updated. SQL>
Session2
SQL> select distinct sid from v$mystat; SID ---------- 421 SQL> UPDATE EMP SET EMPNO=9000 WHERE ENAME=‘SMITH‘; 1 row updated. SQL>
select sid,status,last_call_et,blocking_session from v$session where sid in(10,421);
两个窗口均为INACTIVE
相对于B*Tree索引,位图索引由于只存储键值的起止Rowid和位图,占用的空间非常少. bitmap的空间占用主要与以下因素相关:
a.表的总记录数
b.索引列的键值多少,列的不同值越少,所需的位图就越少.
位图索引创建时不需要排序, B*Tree索引则在创建时需要排序,定位等操作,速度要慢得多.
Bitmap索引允许键值为空 B*Tree索引由于不记录空值,当基于is null的查询时,会使用全表扫描, 而对位图索引列进行is null查询时,则可以使用索引.
当使用count(XX),可以直接访问索引就快速得出统计数据.
当根据位图索引的列进行and,or或 in(x,y,..)查询时,直接用索引的位图进行或运算,在访问数据之前可事先过滤数据.
由于通过位图反映数据情况,批量操作时对索引的更新速度比B*Tree索引一行一行的处理快得多.
对于B*Tree索引,insert操作不会锁定其它会话的DML操作. 而位图索引,由于用位图反映数据,不同会话更新相同键值的同一位图段,insert、update、delete相互操作都会发锁定。
标签：
原文地址：http://www.cnblogs.com/xqzt/p/4457184.html
