位图索引（Bitmap Index）

位图索引区别于传统B*树索引有两个结构特点：其一是叶子节点上是一个可能的索引列取值对应一个叶子节点。另一个就是叶子节点上通过一个位图向量表示对应行是否取定这个索引值。

使用位图向量记录对应行的取值情况不仅可以带来存储空间上的节省，而且可以借助计算机位图运算的快速特性来提高索引结果利用率。下面我们通过模拟情况来进行分析。 

Bitmap Index模拟说明 

假设存在数据表T，有两个数据列A和B，取值如下。 

序号	A	B
1	L	1
2	T	2
3	L	2
4	M	1

对两个数据列A、B分别建立位图索引：idx_t_bita和idx_t_bitb。两个索引对应的存储逻辑结构如下： 

Idx_t_bita索引结构，对应的是叶子节点： 

索引键值	起始rowid	结束rowid	位图向量
L	xxx	ttt	1010
T	xxx	ttt	0100
M	xxx	ttt	0001

Idx_t_bitb索引结构，对应的是叶子节点： 

索引键值	起始rowid	结束rowid	位图向量
1	xxx	ttt	1001
2	xxx	ttt	0110

对查询“select * from t where b=1 and (a=’L’ or a=’M’)” 

分析：位图索引使用方面，和B*索引有很大的不同。B*索引的使用，通常是从根节点开始，经过不断的分支节点比较到最近的符合条件叶子节点。通过叶子节点上的不断Scan操作，“扫描”出结果集合rowid。 

而位图索引的工作方式截然不同。通过不同位图取值直接的位运算（与或），来获取到结果集合向量（计算出的结果）。 

针对实例SQL，可以拆分成如下的操作： 

1、a=’L’ or a=’M’ 

a=L：向量：1010

a=M：向量：0001 

or操作的结果，就是两个向量的或操作：结果为1011。 

2、结合b=1的向量 

中间结果向量：1011

B=1：向量：1001 

and操作的结果，1001。翻译过来就是第一和第四行是查询结果。 

3、获取到结果rowid 

目前知道了起始rowid和终止rowid，以及第一行和第四行为操作结果。可以通过试算的方法获取到结果集合rowid

上面的操作演算过程，说明了两个问题： 

位图索引是可以多索引共同合作操作的，不像B*树索引只有一个会加入结果集合；

位图索引的工作是通过位逻辑运算，非扫描操作；

现在我们已经了解了位图索引的逻辑结构，我们称每一单元的<key ,startrowid,end rowid,bitmap>为一个位图片段。当我们修改某一行数据的时候，我们需要锁定该行列值所对应的位图片段，如果我们进行的是更新操作，同时还会锁定更新后新值所在的位图片段。例如我们将列值从01修改为03，就需要同时锁定01和03位图片段，此时如果有其他用户需要修改与01或者03关联的表记录上的索引字段，就会被阻塞，因此位图索引不适合并发环境，在并发环境下可能会造成大量事务的阻塞。