数据库的应用类型分为
- OLTP(OnLine Transaction Processing ，联机事务处理)：OLTP是传统关系型数据库的主要应用，其主要面向基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
- OLAP(OnLine Analysis Processing，联机分析处理)：OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
转自：http://blog.csdn.net/kingzone_2008/article/details/8182792
数据存储方式上分类：B-树索引、反向索引、位图索引
- B-树索引建立在重复值很少的列上
- 位图索引建立在重复值很多、不同值相对固定的列上。
索引列的个数分：单列索引、复合索引；
基于函数的索引
-- 基本结构
CREATE [UNIQUE] INDEX index_name
ON table_name (function1, function2, . function_n)
[ COMPUTE STATISTICS ]; -- 例子
CREATE INDEX supplier_idx
ON supplier (UPPER(supplier_name));
位图索引
目前大量使用的索引一般主要是B-Tree索引，在索引结构中存储着键值和键值的RowID，并且是一一对应的。而位图索引主要针对大量相同值的列而创建，例如：类别，操作员，部门ID等。位图索引由于只存储键值的起止Rowid和位图，占用的空间非常少。
位图索引非常适合于数据仓库应用，因为数据仓库处理的是大量即席查询，几乎没有并发的事务。位图索引提供以下优势：
- 缩短了即席查询的相应时间
- 比其他索引技术节省存储空间
- 高性能
- 高效的并行DML和加载
位图索引不适合OLTP应用，OLTP应用需要处理大量并发的修改数据的事务。位图索引更适合于基于数据仓库的决策支持系统，因为决策支持系统主要是查询数据而不是修改数据。位图索引页不适合于主要用于大于或小于比较的列，只适合于等式查询，特别是AND，OR和NOT操作；大于和小于比较更适合采用B-tree索引。
CREATE BITMAP INDEX 索引名 ON 表名 (列名);
Oracle索引的实现
果将这些记录根据它们的某一列组织成B-tree结构，一个叶节点代表一条数据，那么从n行的表中查询一条记录的平均用时为log(n)。这就是Oracle数据库索引的基本原理。
B-tree的分支节点包含到其子节点的索引。最低层节点（叶节点）包含了索引数据值和其对应的rowid，rowid用于定位对应的数据表行。
