Oracle9i引入了一种新的方法来加速对大型数据仓表格的连接（join）查询。这种新的方法，即位图连接索引（bitmap join index），要求创建一个索引，有这个索引在它被创建的时候进行合并操作，然后为连接中用到的要害字创建一个位图索引。
位图连接索引背后的技术其实是把低基数数据列预先连接在一起，这样就让整体的连接（操作）进行得更快。在本文的例子里，我们将使用一个零件和供给商之间的多对多关系。每个零件都由多个供给商供给，而每个供给商能够提供多种零件。这个数据库里有200种不同类型的零件，供给商可以在（美国）所有50个州供给零件。
要创建一个位图连接索引，我们要使用下面的SQL。要注重CREATE INDEX句法里的FROM和WHERE子句。
create bitmap index
part_suppliers_state
on
inventory( parts.part_type, supplier.state)
from
inventory i,
parts p,
supplier s
where
i.part_id = p.part_id
and
i.supplier_id = p.part_id;
尽管b-tree索引被用在标准的交叉记录（junction record）里，但是我们能够提高Oracle9i查询的性能，在这些查询里判定述词（predicate）会用到低基数数据列。例如，看看下面的查询，我们可以通过这个查询来获得北卡罗来纳的所有火花塞供给商：
select
supplier_name
from
parts
natural join
inventory
natural join
suppliers
where
part_type = 'piston'
and
state = 'nc'
;
在Oracle9i之前的版本里，这个查询会需要一个对所有三个表格进行嵌套循环连接（nested loop join）或者散列连接（hash join）。而在Oracle9i里，我们可以根据低基数数据列将这三个表格预先连接。
Oracle宣称，当所有的查询数据都驻留在索引之内的时候，使用这种索引方法能够把表格连接的速度提高7倍以上。然而在很多情况下，传统的散列连接或者嵌套循环连接可能会比位图连接做得更好。
位图连接不是一副万能药。下面就是索引的一些局限性：
1.被索引的数据列必须是低基数的——通常要少于300个完全不同的值。
2.在WHERE子句里，查询绝对不能索引哪些没有包含在索引里的数据列。
3.更新位图连接索引所需要的代价是相当高的。从实用的角度讲，位图连接索引被抛弃，而在天天晚上进行每日批量加载任务的时候才被重建。只有对于那些在处理的时候保持只读的Oracle数据仓，位图连接索引才会起作用。
总而言之，位图连接索引会极大地提高特定数据仓查询的速度，但是其代价是在为图索引创建的时候，需要预先连接表格。
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