日期:2014-05-16 浏览次数:20428 次
环境:
SQL> select * from v$version; BANNER -------------------------------------------- Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.1.0 - Production PL/SQL Release 11.2.0.1.0 - Production CORE 11.2.0.1.0 Production TNS for 32-bit Windows: Version 11.2.0.1.0 - Production NLSRTL Version 11.2.0.1.0 - Production
1)Bitmap index
场合:列的基数很少,可枚举,重复值很多,数据不会被经常更新
原理:一个键值对应N行,即 (键值:rowid)=(1:n)
格式:键值|start_rowid|end_rowid|位图
优点:
① OLAP
② 重复率高的数据,也就是低cardinality列,例如“性别”列,列值只有“M”,“F”两种
③ 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即可得到我们需要的结果
④ 位图以一种压缩格式存放,因此占用的磁盘空间比B-Tree索引要小得多
缺点:
① 不适合重复率低的字段
② 经常DML操作(insert,update,delete),因为位图索引的锁代价极高,会导致一些DML语句出现“锁等待”,例如修改一个键值,会影响同键值的多行,所以对于OLTP系统位图索引基本上是不适用的
2) B-Tree index
场合:非常适合数据重复度低的字段 例如 身份证号码 手机号码 QQ号等字段,常用于主键、唯一性约束,一般在在线交易的项目中用到的多些。
原理:一个键值对应一行(rowid)
格式: 索引头|键值|rowid
优点:
① 查询性能与表中数据量无关,例如 查2万行的数据用了3 consistent get,当查询1200万行的数据时才用了4 consistent gets。
② 当我们的字段中使用了主键or唯一约束时,不用想直接可以用B-tree索引
缺点:不适合键值重复率较高的字段上使用,例如 第一章 1-500page 第二章 501-1000page
①--建表 SQL> create table t_bitmap (id number(10),name varchar2(10),sex varchar2(1)); 表已创建。 SQL> create bitmap index t_bitmap_idx on t_bitmap(sex); 索引已创建。 SQL> create table t_btree (id number(10),name varchar2(10),sex varchar2(1)); 表已创建。 SQL> create index t_btree_idx on t_btree(sex); 索引已创建。 SQL> insert into t_btree values (1,'think','M'); 已创建 1 行。 SQL> insert into t_btree values (2,'qinqin','F'); 已创建 1 行。 SQL> insert into t_bitmap values(1,'think','M'); 已创建 1 行。 SQL> insert into t_bitmap values(2,'qinqin','F'); 已创建 1 行。 SQL> commit; 提交完成。 SQL> select * from t_btree; ID NAME S ---------- ---------- - 1 think M 2 qinqin F SQL> select * from t_bitmap; ID NAME S ---------- ---------- - 1 think M 2 qinqin F ②--对Btree index进行DML ***********session_A*************** SQL> insert into t_btree values (3,'hangzhen','M'); 已创建 1 行。 ***********session_B**