Oracle 索引類型選擇指南：B-Tree vs Bitmap 適用場景與效能考量

索引如字典目錄，能讓資料庫快速定位資料而非全表掃描。但索引非越多越好，維護成本（DML 時同步更新）與查詢效能需取得平衡。本文詳細比較 B-Tree 與 Bitmap 索引適用場景、基數概念、複合條件優勢、NULL 值處理，並提供選擇決策樹。

核心概念：基數

基數 = 欄位不重複值的數量。
範例：gender (M/F) 基數=2；marital_status (單/已婚/離) 基數=3；id_card_no 基數≈資料列數（高基數）。

B-Tree 索引（標準索引）

• 結構：平衡樹，儲存排序後的鍵值 + ROWID。
• 適用：高基數 欄位（PK、UK、流水號、時間戳）。
• 特點：範圍掃描、排序、唯一性約束支援完善。
• 缺點：低基數欄位建立 B-Tree，單一鍵值對應大量 ROWID，掃描成本高。

Bitmap 索引

• 結構：對每個不重複值建立一個位圖，位元 1 代表該列擁有該值。
• 適用：低基數 欄位（性別、狀態碼、類別、地區）。
• 優勢：
  1. 位圖可直接進行 AND/OR 位元運算，多條件組合極快。
  2. 支援 IS NULL 查詢（B-Tree 預設不索引 NULL）。
  3. 儲存空間極小（低基數時）。
• 缺點：
  1. DML 並發嚴重鎖定（位圖片段鎖定範圍大），不適合高併發 OLTP 寫入。
  2. 範圍條件（>、<、!=）無優勢，仍建議 B-Tree。

三大適用場景決策樹

1. 基數低 + 需頻繁查詢 → Bitmap（如「已婚女性」gender='F' AND marital='Y'）。
2. WHERE 條件多重 AND/OR 組合 → Bitmap（位圖合併運算）。
3. 需查詢 NULL 值 → Bitmap（唯一能高效處理 WHERE col IS NULL 的索引）。

其他情況（高基數、範圍查詢、高併發寫入、排序需求）優先選 B-Tree。

實戰建議

• 資料倉庫/OLAP 環境：大量低基數維度欄位 → 多用 Bitmap，配合 Star Transformation。
• OLTP 核心交易表：寫入頻繁 → 嚴格限制索引數量，優先 B-Tree，Bitmap 僅用於極少更新的旗標欄位。
• 複合索引：將「最常用於等值過濾的高基數欄位」放前面，低基數旗標放後面（或改用 Bitmap）。
• 監控：定期查詢 V$SEGMENT_STATISTICS 或 USER_INDEXES 的 BLEVEL、LEAF_BLOCKS，評估索引健康度。

「寧缺勿濫」是索引設計鐵律。依據基數、查詢模式、寫入頻率三維度決策，才能在查詢加速與維護成本間找到最佳平衡點。