大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。

Jetbrains全家桶1年46，售后保障稳定

参考
https://www.cnblogs.com/lbser/p/3322630.html
https://blog.csdn.net/catoop/article/details/111689777

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”;

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半的数据， 因此完全没有必要。相反，如果某个字段的取值范围很广，几乎没有重复，比如身份证号，此时使用B树索引较为合适。事实上，当取出的行数据占用表中大部分的数据时，即使添加了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

如果用户查询的列的基数非常的小， 即只有的几个固定值，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。

对于性别这个列，位图索引形成两个向量，男向量为10100…，向量的每一位表示该行是否是男，如果是则位1，否为0，同理，女向量位01011。

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00010…。

当我们使用查询语句“select * from table where Gender=‘男’ and Marital=“未婚”;”的时候 首先取出男向量10100…，然后取出未婚向量00100…，将两个向量做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。

3、位图索引的适用场景

BitMap索引适用场景

1. 建在值重复度高的列上，GP手册建议在100到100,000之间，如：职业、地市等。重复度过高则对比其他类型索引没有明显优势；重复度过低，则空间效率和性能会大大降低。
2. 特定类型的查询例如count、or、and等逻辑操作因为只需要进行位运算。如：通过多个条件组合查询，select count(*) from table where city = ’南京市’ and job = ’医生’ and phonetype = ‘iphone’ and gender =’男’。类似这种场景，如果在每个查询条件列上都建立了bitmap索引，则数据库可以进行高效的bit运算，精确定位到需要的数据，减少磁盘IO。并且筛选出的结果集越小，bitmap索引的优势越明显。
3. 适用于即席查询、多维分析等OLAP场景。如果有一张表有100列，用户会使用其中的20 个列作为查询条件（任意使用这20个列上的N的列），几乎没有办法创建合适的 b-tree 索引。但是在这些列上创建 20 个 bitmap 索引，那么所有的查询都可以应用到索引。

BitMap索引不适用场景

1. 值重复度低的列，如：身份证号、手机号码等。
2. 重复度过低的列，如：性别，可以建立bitmap索引，但不建议单独作为查询条件使用，建议与其他条件共同过滤。
3. 经常需要更新修改的列。
4. 不适用于OLTP场景。

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。
这个时候有人会说使用位图索引，因为busy只有两个值。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更新另一个机器的busy值，update table set table.busy=1 where rowid=12; 这个时候用户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的机器的位图向量发生改变，因此数据库会将busy＝1的所有行锁定，只有commit之后才解锁。