1. 案例

        有张表名为table的表，由三列组成，分别是姓名、性别和婚姻状况，其中性别只有男和女两项，婚姻状况由已婚、未婚、离婚这三项，该表共有100w个记录。现在有这样的查询：     select * from table where Gender=‘男’ and Marital=“未婚”;

姓名(Name)

性别(Gender)

婚姻状况(Marital)

张三

男

已婚

李四

女

已婚

王五

男

未婚

赵六

女

离婚

孙七

女

未婚

...

...

...

1）不使用索引

        不使用索引时，数据库只能一行行扫描所有记录，然后判断该记录是否满足查询条件

2）B树索引

        对于性别，可取值的范围只有'男','女'，并且男和女可能各站该表的50%的数据，这时添加b树索引还是需要取出一般数据，因此完全没必要。相反，若是某字段取值范围很广，几乎没有重复，比如身份证号，此时使用b树索引比较合适。事实上，当取出的行数据占用表中大部分数据时，及时添加了b树索引，数据库如oracle，mysql也不会使用b树索引，很有可能还是一行行全部扫描。

2. 位图索引出马

一共8条数据，那么就产生2个字符串，一个代表男，一个代表女，字符串长度为数据的总数量，字符串的值：第一位（如果第一条数据是男就是1，若不是就是0），第二位，第三位，以此类推。由此就生成了长度为总数量，只包含01的字符串，通过这个字符串就能知道第几条数据是男，第几条不是男；同理，另一条代表女的字符串也一样，是女的就是1，不是则为0

查询的列的基数非常小，只有几个固定值，如性别、婚姻状况，行政区等等。要为这些基数值比较小的列建索引，就需要建立位图索引。

男向量为10100...，向量的每一位表示该行是否是男，如果是则为1，否为0，同理，女向量为01011...，

RowId

1

2

3

4

5

...

男

1

0

1

0

0


女

0

1

0

1

1


        对于婚姻状况这一列，位图索引生成三个向量，已婚为11000... ，未婚为00100...，  离婚为00011...。

RowId

1

2

3

4

5

...

已婚

1

1

0

0

0


未婚

0

0

1

0

1


离婚

0

0

0

1

0


        当我们使用查询语句“select * from table where Gender=‘男’ and Marital=“未婚”;”的时候，搜先取出男向量10100...，然后取出未婚向量00100...，将向量做and操作，这时生成新向量00100...，可以发现第三位为1，表示该表的第三行数据就是我们需要查询的结果。

RowId

1

2

3

4

5

男

1

0

1

0

0

and






未婚

0

0

1

0

1

结果

0

0

1

0

0

3.位图索引的适用条件

位图索引适合只有几个固定值的列，如性别，婚姻状况，行政区等等，而身份证号这种类型不适合位图索引。

        此外，位图索引适合静态数据，而不适合索引频繁更新的列。举个例子，有这样一个字段busy，记录各个机器的繁忙与否，当机器忙碌时，busy为1，当机器不忙碌时，busy为0。

        这时候有人会说插入数据时可以使用位图索引，因为busy只有2个值。好，我们使用位图索引索引busy字段！假设用户a使用update更新某个机器的busy值，比如update table set table.busy=1 where rowid=100;，但还没有commit，而用户b也使用update更新令一个机器的busy值，update table set table.busy=1 where rowid=12；这时用户b怎么也更新不了，需要等待用户a commit

        原因：用户a更新了某个机器的busy值为1，会导致所有busy为1的机器的位图发生变化，因此数据库会将busy=1的所有行锁定，只有commit之后才会解锁