B-Tree索引与Bitmap索引的锁代价大概是多少？

Question

RT.
B-Tree索引与Bitmap索引的锁代价大概是多少？以及他们各自的运用场景？

Answer 1

        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