SQL Server优化器特性-位图过滤(Bitmap)一直以来,由于SQL Server中没有位图索引使得面对一些场景,从业人员在索引选择上受限,饱受诟病.其实熟悉SQL Server的朋友应该知道,SQL Server虽然没有位图索引,但在特定环境下还是会采用位图(Bitmap)过滤的,这次就为大家介绍下SQL Server的位图过滤.
概念:关于位图索引的概念我就不做过多介绍了,感兴趣的朋友可以看下wikipedia
http://en.wikipedia.org/wiki/Bitmap_index
优势:在重复率高,数据很少被更新的场景中(如一年之内的年龄,汽车车型等)过滤高效.
SQL Server的位图过滤采用的布隆过滤(bloom filter)方式,这里我简单说下布隆过滤的实现方式.
实现方式:通过构建一个长度X的位数组(bit array)(所有位为0),将要匹配的集合通过哈希函数映射到位数组中的相应点中(相应位为1),当判断一个值是否存在时找bit array中对应位是否为1就可以了.这个过程由SQL Server内部自己完成.
如图1-1所示,我将需要匹配的集合{神仙?,妖怪?,谢谢!}映射到bit array中,当有一条新记录{悟空..}我判断他是否在我的集合中,只需判断相应的位是否是1就可以了,图中可以看出{悟空..}并不是所有位都为1,所以悟空并不在我的集合中.
图1-1
具体到SQL Server中是如何实现的呢?我们还是通过一个实例来看.
测试环境脚本
USE AdventureWorksGOSELECT p.PRoductID + (a.number * 1000) AS ProductID, p.Name + CONVERT(VARCHAR, (a.number * 1000)) AS Name, p.ProductNumber + '-' + CONVERT(VARCHAR, (a.number * 1000)) AS ProductNumber, p.MakeFlag, p.FinishedGoodsFlag, p.Color, p.SafetyStockLevel, p.ReorderPoint, p.StandardCost, p.ListPrice, p.Size, p.SizeUnitMeasureCode, p.WeightUnitMeasureCode, p.Weight, p.DaysToManufacture, p.ProductLine, p.Class, p.Style, p.ProductSubcategoryID, p.ProductModelID, p.SellStartDate, p.SellEndDate, p.DiscontinuedDateINTO T1FROM Production.Product AS pCROSS JOIN master..spt_values AS aWHERE a.type = 'p' AND a.number BETWEEN 1 AND 50GOSELECT ROW_NUMBER() OVER ( ORDER BY