Oracle的索引主要包含两类BTree和位图索引默认情况下大多使用Btree索引该索引就是通常所见 唯一索引聚簇索引等等Btree用在OLTP加快查询速度位图索引是Oracle的比较引人注目的地方其主要用在OLAP（联机数据分析）方面也就是数据仓库方面用到目的是在加快查询速度是节省存储空间通常情况下索引都要耗费比较大的存储空间位图采用了压缩技术实现磁盘空间缩减Btree用在高基数（即列的数据相异度大）位图用在低基数列位图索引的基本原理是在索引中使用位图而不是列值通常在事实表和维表的键之间有很低的集的势（cardinality）使用位图索引存储更为有效与B*Tree索引比较起来只需要更少的存储空间这样每次读取可以读到更多的记录而且与B*Tree索引相比位图索引将比较连接和聚集都变成了位算术运算大大减少了运行时间从而得到性能上的极大的提升
在Oracle中如何合理的使用位图索引？以下的几个事项应该考虑
*如果要使用位图索引初始化参数STAR_TRANSFORMATION_ENABLED应该设置为TRUE
* 优化模式应该是CBO对于数据仓库的环境中总是应该考虑使用CBO（COSTBASEDOPTIMIZER）
* 位图索引应该建立在每一个事实表的外键列上(这只是一个一般的规则)
此外对于数据表中的cardinality如何客观的确定也是一个问题一万条数据中只包含个值的集和算是低的了那么一亿条记录中包含万条记录算不算低的呢？对于这样的情况建议几行一下数据的模拟测试一般来说在数据仓库环境中位图索引的性能要好于B*Tree索引还要注意位图索引不是为OLTP数据库设计的不应该在OLTP数据库中大量的使用它尤其是对那些有更新操作的表
Oracle的索引主要包含两类BTree和位图索引默认情况下大多使用Btree索引该索引就是通常所见 唯一索引聚簇索引等等Btree用在OLTP加快查询速度位图索引是Oracle的比较引人注目的地方其主要用在OLAP（联机数据分析）方面也就是数据仓库方面用到目的是在加快查询速度是节省存储空间通常情况下索引都要耗费比较大的存储空间位图采用了压缩技术实现磁盘空间缩减Btree用在高基数（即列的数据相异度大）位图用在低基数列位图索引的基本原理是在索引中使用位图而不是列值通常在事实表和维表的键之间有很低的集的势（cardinality）使用位图索引存储更为有效与B*Tree索引比较起来只需要更少的存储空间这样每次读取可以读到更多的记录而且与B*Tree索引相比位图索引将比较连接和聚集都变成了位算术运算大大减少了运行时间从而得到性能上的极大的提升
在Oracle中如何合理的使用位图索引？以下的几个事项应该考虑
*如果要使用位图索引初始化参数STAR_TRANSFORMATION_ENABLED应该设置为TRUE
* 优化模式应该是CBO对于数据仓库的环境中总是应该考虑使用CBO（COSTBASEDOPTIMIZER）
* 位图索引应该建立在每一个事实表的外键列上(这只是一个一般的规则)
此外对于数据表中的cardinality如何客观的确定也是一个问题一万条数据中只包含个值的集和算是低的了那么一亿条记录中包含万条记录算不算低的呢？对于这样的情况建议几行一下数据的模拟测试一般来说在数据仓库环境中位图索引的性能要好于B*Tree索引还要注意位图索引不是为OLTP数据库设计的不应该在OLTP数据库中大量的使用它尤其是对那些有更新操作的表
Oracle的索引主要包含两类BTree和位图索引默认情况下大多使用Btree索引该索引就是通常所见 唯一索引聚簇索引等等Btree用在OLTP加快查询速度位图索引是Oracle的比较引人注目的地方其主要用在OLAP（联机数据分析）方面也就是数据仓库方面用到目的是在加快查询速度是节省存储空间通常情况下索引都要耗费比较大的存储空间位图采用了压缩技术实现磁盘空间缩减Btree用在高基数（即列的数据相异度大）位图用在低基数列位图索引的基本原理是在索引中使用位图而不是列值通常在事实表和维表的键之间有很低的集的势（cardinality）使用位图索引存储更为有效与B*Tree索引比较起来只需要更少的存储空间这样每次读取可以读到更多的记录而且与B*Tree索引相比位图索引将比较连接和聚集都变成了位算术运算大大减少了运行时间从而得到性能上的极大的提升
在Oracle中如何合理的使用位图索引？以下的几个事项应该考虑
*如果要使用位图索引初始化参数STAR_TRANSFORMATION_ENABLED应该设置为TRUE
* 优化模式应该是CBO对于数据仓库的环境中总是应该考虑使用CBO（COSTBASEDOPTIMIZER）
* 位图索引应该建立在每一个事实表的外键列上(这只是一个一般的规则)
此外对于数据表中的cardinality如何客观的确定也是一个问题一万条数据中只包含个值的集和算是低的了那么一亿条记录中包含万条记录算不算低的呢？对于这样的情况建议几行一下数据的模拟测试一般来说在数据仓库环境中位图索引的性能要好于B*Tree索引还要注意位图索引不是为OLTP数据库设计的不应该在OLTP数据库中大量的使用它尤其是对那些有更新操作的表
Oracle的索引主要包含两类BTree和位图索引默认情况下大多使用Btree索引该索引就是通常所见 唯一索引聚簇索引等等Btree用在OLTP加快查询速度位图索引是Oracle的比较引人注目的地方其主要用在OLAP（联机数据分析）方面也就是数据仓库方面用到目的是在加快查询速度是节省存储空间通常情况下索引都要耗费比较大的存储空间位图采用了压缩技术实现磁盘空间缩减Btree用在高基数（即列的数据相异度大）位图用在低基数列位图索引的基本原理是在索引中使用位图而不是列值通常在事实表和维表的键之间有很低的集的势（cardinality）使用位图索引存储更为有效与B*Tree索引比较起来只需要更少的存储空间这样每次读取可以读到更多的记录而且与B*Tree索引相比位图索引将比较连接和聚集都变成了位算术运算大大减少了运行时间从而得到性能上的极大的提升
在Oracle中如何合理的使用位图索引？以下的几个事项应该考虑
*如果要使用位图索引初始化参数STAR_TRANSFORMATION_ENABLED应该设置为TRUE
* 优化模式应该是CBO对于数据仓库的环境中总是应该考虑使用CBO（COSTBASEDOPTIMIZER）
* 位图索引应该建立在每一个事实表的外键列上(这只是一个一般的规则)
此外对于数据表中的cardinality如何客观的确定也是一个问题一万条数据中只包含个值的集和算是低的了那么一亿条记录中包含万条记录算不算低的呢？对于这样的情况建议几行一下数据的模拟测试一般来说在数据仓库环境中位图索引的性能要好于B*Tree索引还要注意位图索引不是为OLTP数据库设计的不应该在OLTP数据库中大量的使用它尤其是对那些有更新操作的表
