Data Warehouse Technologien

wird das in-Prädikat in eine Disjunktion aufgeteilt, und aus zwei Bitmap-

Indexen auf den Attributen Bestellstatus und Region jeweils Bitvektoren ex-

trahiert. Die Auswertung erfolgt dann wie in Abbildung 7.7 dargestellt.

1

1

1

0

0

0

.

.

.

AND























0

1

0

0

1

1

.

.

.

OR

0

0

1

1

0

0

.

.

.























=

1

1

1

0

0

0

.

.

.

AND

0

1

1

1

1

1

.

.

.

=

0

1

1

0

0

0

.

.

.

Abbildung 7.7: Auswertung mit Bit-Vektoren

Derartige Operationen auf Bit-Vektoren können sehr effizient realisiert

werden. 2

Im Vergleich mit den vorgestellten baumbasierten Indexstrukturen ver-

meiden Bitmap-Indexe degenerierte B-Bäume und sind unempfindlicher gegen-

über einer höheren Anzahl von Dimensionen, da die Bit-Vektoren aus verschie-

denen Dimensionen effizient verknüpft werden können. Im Vergleich zu mehr-

dimensionalen Verfahren erfolgt eine einfachere Unterstützung von Anfragen,

in denen nur einige (der indexierten) Dimensionen beschränkt werden. Erkauft

wird dies dafür aber mit (im Allgemeinen) höheren Aktualisierungskosten, was

aber im Data Warehouse wegen des überwiegend lesenden Zugriffs unproble-

matisch ist.

7.3.2 Bitmap-Index: Realisierung

In einem RDBMS kann ein Bitmap-Index unter Nutzung existierender Techni-

ken erfolgen. Hierzu wird ein B

+

-Baum derart modifiziert, dass die TID-Listen

als Verweise auf Tupel durch einen Bit-Vektor ersetzt werden.

B: 010010...01 F: 101000...10 O: 000101...00

Abbildung 7.8: Bitmap-Index-Realisierung mit B-Baum

7.3 Bitmap-Indexe 205