数据库位图（bitmap）、btree、hash索引的优缺点：
1.BTree索引
BTree（多路搜索树，并不是二叉的）是一种常见的数据结构。使用BTree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程，从而加快存取速度。
这个数据结构一般用于数据库的索引，综合效率较高。
》不适合：
单列索引的列不能包含null的记录，复合索引的各个列不能包含同时为null的记录，否则会全表扫描；
不适合键值较少的列（重复数据较多的列）；
前导模糊查询不能利用索引(like '%XX'或者like '%XX%')
2.Hash散列索引
Hash散列索引是根据HASH算法来构建的索引。虽然 Hash 索引效率高，但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端，主要有以下这些。
》适合：
精确查找非常快（包括= <> 和in），其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像BTree 索引需要从根节点到枝节点，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索
引。
》不适合：
不适合模糊查询和范围查询（包括like，>，<，between……and等），由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值，所以它只能用于等值的过滤，不能用于基于范
围的过滤，因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系，并不能保证和Hash运算前完全一样；
不适合排序，数据库无法利用索引的数据来提升排序性能，同样是因为Hash值的大小不确定；
复合索引不能利用部分索引字段查询，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值，而不是单独计算 Hash 值，所以通过组合索引的前面一个或几
个索引键进行查询的时候，Hash 索引也无法被利用。
同样不适合键值较少的列（重复值较多的列）；
3.Bitmap位图索引
就是用位图表示的索引，对列的每个键值建立一个位图。相对于BTree索引，占用的空间非常小，创建和使用非常快。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。
如表（create table t1(c1 int);），共10行数据如下：
10 20 30 20 10 30 10 30 20 30
那么会建立三个位图，如下：
bitmap1 KEY=10: 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0
bitmap2 KEY=20: 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0
bitmap3 KEY=30: 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1
》适合：
适合决策支持系统；
当select count(XX) 时,可以直接访问索引中一个位图就快速得出统计数据；
当根据键值做and，or或 in(x,y,..)查询时，直接用索引的位图进行或运算,快速得出结果行数据。
》不适合：
不适合键值较多的列（重复值较少的列）；
不适合update、insert、delete频繁的列，代价很高。
