點陣圖索引相對於傳統的B*樹索引，在葉子節點上採用了完全不同的結構組織方式。傳統B*樹索引將每一行記錄儲存為一個葉子節點，上面記錄對應的索引列取值和行rowid資訊。而點陣圖索引將每個可能的索引取值組織為一個葉子節點。每個點陣圖索引的葉子節點上，記錄著該索引鍵值的起始截止rowid和一個點陣圖向量串。

從本質上將，點陣圖索引透過一個bit位來記錄一個資料行是否存在對應鍵值。這樣做對比傳統的B*樹索引空間節省高。這樣與B*樹那樣直接儲存rowid的區別就在於每次都要進行rowid的換算工作。

行級鎖是Oracle從問世以來一直引以為豪的重要特性。行級鎖的含義就是在進行insert、update和delete等DML操作時，進行鎖定的範圍都是最小的資料行一級。這樣能夠保證資料庫具有最大程度支援併發的能力。

在使用傳統的B*樹索引和Bitmap索引之後，這種特性有無變化。是否Bitmap Index具有B*樹索引不可比擬的優勢呢？下面我們透過增加、修改和刪除三個方面的實驗來進行說明。

環境準備

SQL> select * from v$version where rownum<2;

BANNER

----------------------------------------------------------------

Oracle Database 10g Enterprise Edition Release 10.2.0.1.0 – Prod

SQL> create table t (col varchar2(10));

Table created

SQL> create bitmap index idx_t_colbit on t(col);

Index created

插入實驗

當向資料表進行資料插入的時候，可以觀察到使用點陣圖索引時的鎖定現象。下面分別從單會話和多會話兩個方面實驗。

單session實驗

//會話一

SQL> select sid from v$mystat where rownum<2;

SID

----------

150

SQL> insert into t values ('T');

1 row inserted

SQL> commit;

Commit complete

在事務未提交時，鎖狀態資訊為：

SQL> select addr, sid, type, id1,id2, lmode,request,block from v$lock where sid=150;

ADDR SID TYPE ID1 ID2 LMODE REQUEST BLOCK

-------- ---------- ---- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------

333415A4 150 TM 55439 0 3 0 0

33383BE4 150 TX 262177 867 6 0 0

此時和一般的行鎖沒有特殊之處。針對資料表有一個共享鎖，對事務存在一個獨佔鎖。

多session實驗

當我們進行多個會話同時插入資料時。

//session1：sid=150

SQL> select * from t;

COL

----------

L

M

T

SQL> insert into t values ('M');

1 row inserted

此時，session2進行插入操作。

//另起一個會話session2

SQL> select sid from v$mystat where rownum<2;

SID

----------

148

//插入當前沒有的資料值，不會阻塞；

SQL> insert into t values ('X');

1 row inserted

//插入當前存在，但是改值沒有事務涉及到的數值，不會阻塞；

SQL> insert into t values ('L');

1 row inserted

//插入當前正在被修改的值，被阻塞！

SQL> insert into t values ('M');

（會話阻塞！）

此時，我們檢查鎖狀態資訊。

SQL> select addr, sid, type, id1,id2, lmode,request,block from v$lock where sid=150 or sid=148;

ADDR SID TYPE ID1 ID2 LMODE REQUEST BLOCK

-------- ---------- ---- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------

33834398 148 TX 327699 1074 0 4 0

333415A4 150 TM 55439 0 3 0 0

33341668 148 TM 55439 0 3 0 0

3337E84C 148 TX 524319 1051 6 0 0

33383BE4 150 TX 327699 1074 6 0 1

從上面我們可以看出，此時發生了阻塞。Session2（sid=148）請求session1（sid=150）獨佔的事務資源，要求共享（lmode=4）。所以session2被阻塞。

在傳統的Oracle概念中，insert通常是不會被阻塞的，除非存在主鍵資訊事務內重複的情況。資料表T沒有主鍵，只有可能是由於Bitmap Index的原因造成的鎖定，鎖定範圍是由於session1插入的相同值。

結論：在進行insert插入的時候，如果資料列存在點陣圖索引，Oracle會將資料表中當前具有該值的所有行進行鎖定。這裡行鎖機制範圍擴大化，一個插入和事務，會影響到多行資料。

修改操作

修改中，我們涉及到將一個索引值修改為另一個索引值的情況。

單session實驗

//session1修改操作

SQL> update t set col='M' where col='L';

1 row updated

SQL> update t set col='S' where col='M';

2 rows updated

SQL> rollback;

Rollback complete

在單session情況下，進行修改是不會引起阻塞的，因為會話對資源的佔有特性。

多session實驗

當存在多個會話的時候，就存在出現block的可能。

//新增資料列

SQL> select * from t;

COL ID

---------- ----------

M 1

L 2

T 3

T 4

L 5

//session1（sid=150）

SQL> update t set col='L' where id=3;

1 row updated

//session2（sid=148）

SQL> update t set col='X' where id=4;

（被阻塞！）

SQL> update t set col='X' where id=2;

（被阻塞！）

出現了大量的block現象，而且範圍很大。Session1（sid=150）只是修改了id=3的資料行，卻影響到了原有取值（col=’T’）和新取值（col=’L’）的所有資料行被鎖定。

結論：在進行update的時候，Bitmap Index帶來的鎖定範圍是很大的。從原有值到新設定的值都會被鎖定。

刪除操作

單會話實驗

SQL> select * from t;

COL ID

---------- ----------

M 1

L 2

T 3

T 4

L 5

SQL> delete t where id=3;

1 row deleted

SQL> delete t where id=4;

1 row deleted

SQL> delete t where id=5;

1 row deleted

SQL> rollback;

Rollback complete

單會話情況下，是不會發生阻塞現象的。

多會話實驗

當進行刪除的時候，是否會發生同值資料行鎖定的情況呢？

//session1（sid=150）

SQL> select * from t;

COL ID

---------- ----------

M 1

L 2

T 3

T 4

L 5

SQL> delete t where id=4;

1 row deleted

此時，另一個會話嘗試刪除相同col的不同資料行。

//session2（sid=148）

SQL> delete t where id=5;（不同col值的情況，不會阻塞）

1 row deleted

SQL> delete t where id=3;（雖然是不同行，但是由於col相同，會被阻塞！）

（會話被阻塞！）

結論：在刪除的時候，Oracle會鎖定所有刪除行對應鍵值的所有行。

綜合上述的論定，我們可以看到Bitmap Index的一個重要缺陷，就是鎖定範圍的擴大化。當我們對一個有點陣圖索引的資料表進行DML操作的時候，Oracle會由於Bitmap Index鎖定過多的資料行，極端的情況可能會由於一行資料的修改而鎖定大部分的資料記錄。這種情況在單會話的情況下是允許的，但是一旦是在多會話併發的環境下，進行這樣的DML操作就是一場災難！

資料庫的一個重要指標就是並行特性，並行特性的好壞決定著系統整體效能。一旦發生這樣的阻塞，隨之而來就是並行度減少和等待時間增加。這個是大部分OLTP系統不希望看到的。

所以，我們也就發現了Bitmap Index適應性的一個重要侷限，就是對併發操作支援度差，不適應與OLTP系統。Bitmap Index的容量優勢和速率優勢，都不足以彌補這方面的劣勢。對OLTP系統，我們不要輕易使用Bitmap Index。

而對於資料倉儲系統DW和OLAP系統，Bitmap Index能發揮出更大的優勢。首先是這樣的環境下，資料量達到海量級別，對資料檢索效能要求高。這樣，體積精簡、效能優良的Bitmap Index優勢明顯。更重要的是，這樣的系統資料變化DML較少，即使發生也都是大面積的單執行緒會話匯入操作，可以迴避Bitmap Index併發缺陷。

對一個物件，要理解優勢、劣勢和適應環境，才能做到熟練掌握、果斷應用。

點陣圖索引（Bitmap Index）——點陣圖索引與資料DML鎖定

相關文章