Oracle索引之B-Tree和Bitmap索引对比

B树索引是所有大型关系数据库毕用的技术，也是oracle数据库默认的索引技术。基数：指的是你要创建索引的列中所包含的不同键值的数

B树索引是所有大型关系数据库毕用的技术，也是Oracle数据库默认的索引技术。

基数：指的是你要创建索引的列中所包含的不同键值的数量。例如我们的列是性别，那么它的键值就是男、女所以你的索引基数是2.

oracle中每个表的行都有一个rowid，用于标记这个行在数据库中的位置。

关于索引：
B-TREE索引，结构如下：
               root
               / | \
  branch1 ........
     /|\ ......................
leaf1......

leaf节点的结构是这样的：
   |索引头|列长度|列内容|rowid(s)|

一个叶子节点的大小大概是8192*8bit，因此一个字段的长度即使是50，那么一个节点大概能分成100个子节点，那么100万的记录，也只需要3级节点即可索引完毕，因此一般b-tree的深度不超过4级，这样根据b-tree来查找一条记录，最多只需遍历4个节点找到rowid，再根据rowid查找磁盘即可得到最终记录数据。

对某列查询的结果集记录数如果通常都小于7%，则应该在该列添加索引。对b-tree来说，where xx is null条件是不会利用索引的，因此建议这种列应该设置默认值，以避免该列的值存在null的情况，同样group by 中如果该列有null索引也可能无效。

bitmap索引:
bitmap索引的结构也是树形结构，但是叶子节点的结构与b-tree不一样。bitmap叶子节点的结果大概如下：


......
其中bitmap的内容是110010100011100001这样的01组合形式，，它的长度与start-rowid和end-rowid之间包含的rowid数量一致。这样假设范围内第9个rowid对应列的内容是key1，那么kei1对应的bitmap中第9个字符的值就是1，否则就是0。同样每个块的大小是8192*8，那么一个bitmap索引的叶子节点大概能索引10000条记录。
bitmap索引对null的字段依然有效，具体null的值在bitmap中是取0还是专门有个keyX的值是null来区分需要再查证。bitmap索引对or条件的查询效果非常好，它不适应与索引列的值经常变化的情况，如果索引列的值经常变化，那么对bitmap索引将是灾难性的，因为它要锁定所有相关的叶子节点所在的块来更新bitmap的值，它适用于决策支持系统。

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