环境：
SQL> select * from v$version;
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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
--理论介绍
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
--实验
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***************
SQL> insert into t_btree values (4,'yuechuang','M');
已创建 1 行。
SQL> update t_btree set sex='M' where id=2;
已更新 1 行。
SQL> delete from t_btree;
已删除3行。
③--对Bitmap index进行DML