生活案例
排序对检索来说是非常重要的，乱序的话，也就无所谓什么快速检索了。
我们思考一个问题：我们有一堆的球，编号按照从小到大排序，有中、大、小3种型号，我们如何快速找到所有的大球？
1、Range分区
大球1个分区，中球1个分区，小球1个分区。如果是考试，回答看起来不得分，实际应用中，有一定参考价值。
（这样不好是因为还要考虑分区容量）
2、位图
前面说了，编号按照从小到大排序，我们首先想到平衡树，
0-m放一堆，m-n放一堆，n-MAX放一堆。
假设第一堆有8个球，2个大球，2个中球，4个小球。
大球记为1，非大球记为0，得出一串二级制数，1100 0000；
中球记为1，非中球记为0，得出一串二级制数，0011 0000；
小球记为1，非小球记为0，得出一串二级制数，0000 1111。
我们要找大球，只要看1100 0000这个数字，前面2个是1，所以前面2个球是大球；
我们要找大球或者中球， 1100 0000 与 0011 0000 “按位与” 运算，得出 1111 0000，就能看出，前面4个球满足条件。
总结
通过这个案例，再看Oracle中的位图索引
1、如果字段只有几个固定的值，比如 “男“、”女”，就很适合创建位图索引；
2、案例提到了“顺序”，Oracle实际上用的是RowId，不需要我们额外排序；
3、如果第一个球漏气，变成小球怎么办？我们要改动1100 0000这一串值，然后还得改动0000 1111这一串值，
这个期间，另一个人也想改数据，这显然会出问题，所以，1个人改的时候，前面8个球都要锁定，
更新1行记录，一下子锁定了8行记录，可见Bitmap更新的成本非常高，因此，Oracle不推荐在频繁更新的场合，使用位图索引。
拓展
1、这个案例，实际上应用的是“平衡树 + 位图”，“矩阵 + 位图” 也有很多应用场景。
2、大中小3种型号，我们创建了3个位图，3个位图是不是还可以考虑合并一下？（可以参考图像处理，这里不展开了）