Oracle Bitmap 索引结构、如何存储及其优势
http://docs.oracle.com/cd/B28359_01/server.111/b28318/schema.htm#i7495
本文内容
- 针对数据仓库应用程序的好处（Data Warehousing Applications）
- 基数（Cardinality）
- Bitmap 索引示例
- Bitmap 索引和 Nulls
- 分区表上的 Bitmap 索引
- 参考资料
索引的目的是，提供在表中指向包含一个给定键值的数据行。常规索引的实现是，为每个键存储一个对应这些键值数据航的 rowid 列表。Oracle 数据库反复地用已存储的 rowid 存储每个键值。在 Bitmap 索引中，使用每个键值的位图，而不是 rowid 列表。
位图中的每个比特对应一个可能的 rowid。若比特被设置，则意味着相应 rowid 的数据行包含该键值。映射函数可以把比特位转换成一个实际的 rowid，因此，bitmap 索引提供与常规索引相同的功能，即使它内部使用不同的表示。若不同的键值（不重复值）数量较小，则 bitmap 索引非常节省空间。
Bitmap 索引能有效地合并 WHERE 子句中符合很多条件的索引。在访问表本身之前，满足一些，而不是全部条件的行可以被过滤掉。通常会显著提高响应时间。
针对数据仓库应用程序的好处（Data Warehousing Applications）
Bitmap 索引对数据仓库应用程序很有好处。数据仓库应用程序具有大量数据和 ad hoc 查询，但却是低水平的并发事务。对这样的应用程序，Bitmap 索引提供：
- 为大量 ad hoc 查询减少响应时间
- 与其他索引技术相比，大幅度减少了使用空间
- 即使在很低端的硬件上也能获得显著的性能
- 非常有效的并行 DML 和负载
用 B-tree 索引全面索引一个大表在空间上可能非常昂贵，因为，索引可能比表中的数据大很多倍。Bitmap 索引通常只有表中已索引数据大小的一部分。
Bitmap 索引不适合具有大量并发事务、修改数据的 OLTP 应用程序。该索引主要用于在数据仓库应用程序中的决策支持，这些用户通常都是查询，而不是更新。
Bitmap 索引也不适于用小于或大于比较查询的那些列。例如，salary 列，它出现在 WHERE 子句与某个值比较用 B-tree 索引最好。bitmap 索引只对等值查询很有用，特别是结合 AND、OR 和 NOT 运算符。
Bitmap 索引与 Oracle 数据库优化器和执行引擎集成。它们可以无缝地与其他 Oracle 数据库的执行方法结合使用。例如，优化器可以决定在两个之间执行一个 hash 连接，一个表使用 Bitmap 索引，而另一个使用常规 B-tree 索引。优化器会将考虑 Bitmap 索引和其他可用的访问方法，如常规 B-tree 索引和全表扫描，并选择最有效的方法，在适当情况下考虑并行。
用 bitmap 索引并行查询和并行 DML 与传统索引一样。分区表上的 bitmap 索引必须是本地索引。还支持并行创建索引和连接索引。
基数（Cardinality）
在低基数列上使用 bitmap 索引能获得最大的优势：也就是说，列上不重复值的数量与表中行数相比很小。若一个列不重复值的数量小于表中行数的 1%，或一个列中的值重复超过 100 次以上，则可以考虑为该列创建 bitmap 索引。如果列涉及复杂查询，即使该列具有低重复，高基数，也可以创建 bitmap 索引。
例如，一个有 100 万行的表，某个列具有 10000 个不重复的值，那么就可以为该列创建 bitmap 索引。该列的 bitmap 索引性能会超过 B-tree 索引，特别是当该列通常与其他列连接查询。
B-tree 索引对于高基数列最有效：也就是说，数据具有很多可能值，例如 CUSTOMER_NAME 或 PHONE_NUMBER 这样的列。在某些情况下，一个B-tree 索引会比已索引的数据大。若适当使用，bitmap 索引会显著比相应的 B-tree 索引小。
在 ad hoc 查询和类似情况下，bitmap 索引可以显著提高查询性能。AND 和 OR 条件，在把结果 bitmap 转换成 rowid 前，通过在 bitmap 索引上执行相应的布尔操作，可以被快速解析。如果结果行数较小，那么查询会很快返回，无需全表扫描。
Bitmap 索引示例
表 1 是 customer 表的部分数据。
| CUSTOMER # | MARITAL_ STATUS | REGION | GENDER | INCOME_ LEVEL |
| 101 | single | east | male | bracket_1 |
| 102 | married | central | female | bracket_4 |
| 103 | married | west | female | bracket_2 |
| 104 | divorced | west | male | bracket_4 |
| 105 | single | central | female | bracket_2 |
| 106 | married | central | female | bracket_3 |
MARITAL_STATUS、REGION、GENDER 和 INCOME_LEVEL 都是低基数列。MARITAL_STATUS 和 REGION 列只有三个可能的值；GENDER 是两个；INCOME_LEVEL 有四个。因此，在这些列上创建 bitmap 索引很合适。不能在 CUSTOMER# 列创建 bitmap 索引，因为，该列是高基数列。相反，在该列上使用唯一 B-tree 索引更有效的。
图 2 说明 REGION 列上的 bitmap 索引。它由三个独立位图组成，每个区域是位图中的一个。
| REGION='east' | REGION='central' | REGION='west' |
| 1 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 0 |
| 0 | 0 | 1 |
| 0 | 0 | 1 |
| 0 | 1 | 0 |
| 0 | 1 | 0 |
位图中的每个条目或比特对应 CUSTOMER 表的一行。每个比特位的值取决于表中对应行的值。例如，位图 REGION='east' 包含一个，第一个比特位为 1。这是因为它是 CUSTOMER 表的第一行。位图 REGION='east' 其他比特位为 0，这是因为表中没有其他行为 east。
一位调查人口的分析师，可以问，“我们已婚客户中有多少人居住在中部或西部区域？”，相当于下面 SQL：
SELECT COUNT(*) FROM CUSTOMER
WHERE MARITAL_STATUS = 'married' AND REGION IN ('central','west');
Bitmap 索引可以高效处理这个查询，如下图所示。若确定满足条件的员工，可以使用如下结果位图来访问表：
说明：图 1 的计算过程就是相应的比特位做运算。
Bitmap 索引和 Nulls
不同于其他大多数索引类型，Bitmap 索引可以包含 NULL 值的那些行。null 索引对于某些 SQL 语句很有用，例如用聚合函数 COUNT 查询。
分区表上的 Bitmap 索引
像其他索引，你在分区表上创建 bitmap 索引。唯一的限制是 bitmap 索引必须是对本地的分区表——它们不能使全局索引。全局 bitmap 索引只被非非分区表支持。
参考资料
Bitmap 索引 vs. B-tree 索引：如何选择以及何时使用？——1-5
Bitmap 索引 vs. B-tree 索引：如何选择以及何时使用？——2-5
Bitmap 索引 vs. B-tree 索引：如何选择以及何时使用？——3-5
Bitmap 索引 vs. B-tree 索引：如何选择以及何时使用？——4-5
Bitmap 索引 vs. B-tree 索引：如何选择以及何时使用？——5-5
