Bitmap 索引 vs. B-tree 索引：如何选择以及何时使用？——5-5

——理解适当使用每个索引对性能的影响

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

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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

 

本文内容

结论

结论

现在，我们知道优化器如何对这些技术做出反应，清楚地说明 bitmap 索引和 B-tree 索引各自的最好应用。

在 GENDER 列适当地带一个 bitmap 索引，在 SAL 列上创建另外一个位图索引，然后执行一些查询。在这些列上，用 B-tree 索引重新执行查询。

从 TEST_NORMAL 表，查询工资为如下的男员工：

[code]     [code]1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

[/code]
[/code]

因此：                               

[code]
[code]SQL> select * from test_normal

2  where sal in (1000,1500,2000,2500,3000,3500,4000,4500,5000) and GENDER='M';

已选择444行。

执行计划

----------------------------------------------------------

Plan hash value: 4115571900

--------------------------------------------------------------------------------------------------

| Id  | Operation                    | Name              | Rows  | Bytes | Cost(%CPU)| Time     |

--------------------------------------------------------------------------------------------------

|   0 | SELECT STATEMENT             |                   |     1 |    39 |     1   (0)| 00:00:01 |

|*  1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | TEST_NORMAL       |     1 |    39 |     1   (0)| 00:00:01 |

|   2 |   BITMAP CONVERSION TO ROWIDS|                   |       |       |            |          |

|*  3 |    BITMAP INDEX SINGLE VALUE | NORMAL_GENDER_BMX |       |       |            |          |

--------------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):

---------------------------------------------------

1 - filter("SAL"=1000OR "SAL"=1500OR "SAL"=2000OR "SAL"=2500OR "SAL"=3000

OR

              "SAL"=3500OR "SAL"=4000OR "SAL"=4500OR "SAL"=5000)

3 - access("GENDER"='M')

统计信息

----------------------------------------------------------

0  recursive calls

0  db block gets

6280  consistent gets

0  physical reads

0  redo size

25451  bytes sent via SQL*Net to client

839  bytes received via SQL*Net from client

31  SQL*Net roundtrips to/from client

0  sorts (memory)

0  sorts (disk)

444  rows processed

SQL>

[/code]
[/code]

这是一个典型的数据仓库查询，不要再 OLTP（On-Line Transaction Processing，联机事务处理系统）系统上执行。下面是 bitmap 索引的结果：

而 B-tree 索引的查询：

[code]
[code]SQL> select * from test_normal

2  where sal in (1000,1500,2000,2500,3000,3500,4000,4500,5000) and GENDER='M';

已选择444行。

执行计划

----------------------------------------------------------

Plan hash value: 654360527

-------------------------------------------------------------------------------------------------

| Id  | Operation                   | Name              | Rows  | Bytes | Cost (%CPU)| Time     |

-------------------------------------------------------------------------------------------------

|   0 | SELECT STATEMENT            |                   |     1 |    39 |     2  (0)| 00:00:01 |

|*  1 |  TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| TEST_NORMAL       |     1 |    39 |     2  (0)| 00:00:01 |

|*  2 |   INDEX RANGE SCAN          | NORMAL_GENDER_IDX |     1 |       |     2  (0)| 00:00:01 |

-------------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information (identified by operation id):

---------------------------------------------------

1 - filter("SAL"=1000OR "SAL"=1500OR "SAL"=2000OR "SAL"=2500OR "SAL"=3000

OR

              "SAL"=3500OR "SAL"=4000OR "SAL"=4500OR "SAL"=5000)

2 - access("GENDER"='M')

统计信息

----------------------------------------------------------

0  recursive calls

0  db block gets

6854  consistent gets

0  physical reads

0  redo size

25451  bytes sent via SQL*Net to client

839  bytes received via SQL*Net from client

31  SQL*Net roundtrips to/from client

0  sorts (memory)

0  sorts (disk)

444  rows processed

SQL>

[/code]
[/code]

对 B-tree 索引，优化器选择了全表扫描，而在 bitmap 索引的情况下，使用了索引。可以通过 IO 推断出性能。

一般，bitmap 索引对 DSS 最合适，而不管基数怎么样，原因如下：

对于 bitmap 索引，优化器可能高效低相应包含 AND、OR 或 XOR 的查询。（Oracle 支持动态的 B-tree 到 bitmap 转换，但是效率不是很高。

对 bitmap 索引，当查询或计数 null 时，优化器会响应查询。null 值也被 bitmap 索引索引（这不同于 B-tree 索引）。

更重要的是，DSS 系统的 bitmap 索引支持 ad hoc 查询，而 B-tree 索引则不。更特别地，如果你有带 50 列的一个表，而用户频繁查询它们中的 10 个——或所有 10 个列的组合，或一个列——创建 B-tree 索引将会很困难。如果你在这些所有的列上创建 10 个 bitmap 索引，那么所有的查询都会被这些索引响应，而不论是在 10 个列上查询，还是 4、6 个列，或只一个列。AND_EQUAL 优化器提示为 B-tree 索引提供这个功能，但是不能超过 5 个索引。bitmap 索引就没有这个限制。

相比之下，B-tree 索引很适合 OLTP 应用程序，这样的系统用户查询比较常规（在部署前，可以调整），与 ad hoc 查询相对，它不是很频繁，在飞业务高峰时间执行。因为，OLTP 系统经常更新和删除，所以，在这种情况下，bitmap 索引可以导致一个严重的锁问题。

这里的数据是很明显。两个索引目标相同：尽可能快地返回结果。但选择使用哪个完全取决于应用的类型，而不是基数的水平。