位图索引BitMap举例分析

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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

已婚

李四

已婚

王五

未婚

赵六

离婚

孙七

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

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

...

1

0

1

0

0

 

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...,将两个向量做与操作,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

1

0

1

0

0

&

 

 

 

 

 

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。

到此,关于“位图索引BitMap举例分析”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!


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