位图索引:原理（BitMap index）——浅显易懂

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。

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00010…。

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 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。

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

　　上面讲了，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用位图索引。

　　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。

文章转自http://www.cnblogs.com/LBSer/p/3322630.html