1. 主鍵索引（Primary Key Index）

• 原理： 主鍵索引基于數(shù)據(jù)的物理排序存儲(chǔ)。在StarRocks中，定義了主鍵的表，其數(shù)據(jù)將會(huì)按照主鍵字段的值進(jìn)行有序排列。這不僅提供了唯一性約束，還確保了基于主鍵的查詢能夠通過跳躍列表或類似的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)快速定位記錄。

• 案例： 假設(shè)有一個(gè)用戶行為表 user_action，其主鍵定義為 (user_id, action_time)，這意味著StarRocks會(huì)自動(dòng)為主鍵字段創(chuàng)建索引，并按照這兩個(gè)字段的組合進(jìn)行排序存儲(chǔ)。當(dāng)執(zhí)行如下的查詢時(shí)，主鍵索引能高效工作：

-- 創(chuàng)建表時(shí)指定主鍵
CREATE TABLE user_data (
    user_id INT NOT NULL,
    name STRING,
    gender ENUM('Male', 'Female'),
    registration_date DATE,
    PRIMARY KEY (user_id)
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(user_id)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 100;

SELECT * FROM user_data WHERE user_id = 123;

2. 前綴索引（Prefix Index / ShortKey Index）

• 原理： 對(duì)于復(fù)合鍵的一部分或者字符串類型列的前幾個(gè)字符，可以創(chuàng)建前綴索引以減少索引空間占用并優(yōu)化某些查詢。例如，對(duì)一個(gè)長(zhǎng)字符串的前N個(gè)字符建立索引，可用于匹配開頭的部分關(guān)鍵字。

• 案例： 如果表的排序鍵是(country_code, user_id)，并且country_code是一個(gè)低基數(shù)列（如國家代碼），則StarRocks會(huì)自動(dòng)構(gòu)建前綴索引。當(dāng)查詢涉及country_code時(shí)，例如：

SELECT * FROM user_table WHERE country_code = 'CN';

-- 案例： 假設(shè)有一個(gè)手機(jī)號(hào)碼列 phone_number，并且經(jīng)常按區(qū)號(hào)進(jìn)行查詢，可以創(chuàng)建前綴索引：
CREATE TABLE users (
    ...
    phone_number VARCHAR(20),
    INDEX idx_phone_number (phone_number(7)) -- 前7位區(qū)號(hào)索引
);
-- 使用前綴索引案例
SELECT * FROM users WHERE phone_number LIKE '010%';

3. Bitmap 索引

• 原理： Bitmap索引特別適用于高度離散且基數(shù)較低的列，如性別、地區(qū)等類別屬性。它將每個(gè)獨(dú)特的值映射到一個(gè)位圖上，其中每一位代表一行數(shù)據(jù)是否包含該值。當(dāng)多個(gè)位圖需要進(jìn)行交集、并集等操作時(shí)，只需對(duì)位圖進(jìn)行邏輯運(yùn)算，從而實(shí)現(xiàn)高效的集合運(yùn)算查詢。

• 案例： 假設(shè)有一個(gè)性別列 gender，且它的值只有兩個(gè)狀態(tài)（男/女）。若要快速統(tǒng)計(jì)男女用戶數(shù)量，可以為 gender 列創(chuàng)建 Bitmap 索引。查詢?nèi)缦拢?/p>

CREATE BITMAP INDEX idx_gender ON example_table(gender);

SELECT COUNT(*) FROM user_data WHERE gender = 'Female';

4. Bloomfilter 索引

• 案例： 在高基數(shù)列（如訂單ID）上使用Bloomfilter索引可以幫助快速排除那些肯定不存在所查找值的數(shù)據(jù)塊，減少不必要的數(shù)據(jù)讀取。例如：

• 假設(shè)我們有一個(gè)名為 users 的表，其中包含 id 和 name 兩個(gè)字段，我們想在 id 字段上創(chuàng)建一個(gè)布隆過濾器：

CREATE TABLE users (  
    id BIGINT COMMENT '用戶ID',  
    name STRING COMMENT '用戶名'  
) ENGINE=OLAP  
DUPLICATE KEY(id)  
COMMENT '用戶表'  
PROPERTIES (  
    "bloom_filter_columns" = "id"  
);

-- 向 users 表中插入一些數(shù)據(jù)：
INSERT INTO users (id, name) VALUES (1, 'Alice');  
INSERT INTO users (id, name) VALUES (2, 'Bob');  
INSERT INTO users (id, name) VALUES (3, 'Charlie');

SELECT * FROM users WHERE id = 4;

由于我們?cè)?nbsp;id 字段上創(chuàng)建了布隆過濾器，StarRocks 可以先檢查布隆過濾器來判斷 id 為 4 的記錄是否可能不存在。如果布隆過濾器判斷該 id 不存在，那么 StarRocks 可以直接返回空結(jié)果，而無需進(jìn)一步掃描表或索引。

需要注意的是，布隆過濾器只能用于減少不必要的查詢操作，而不能保證查詢結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此，即使布隆過濾器判斷某個(gè) id 可能存在，我們?nèi)匀恍枰獟呙璞砘蛩饕齺泶_認(rèn)該 id 是否真的存在。

此外，布隆過濾器的誤報(bào)率取決于其配置和使用的位數(shù)組大小。在實(shí)際應(yīng)用中，我們需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特性和查詢需求來合理配置布隆過濾器，以達(dá)到最佳的查詢性能和準(zhǔn)確性。

案例2：假設(shè)我們有一個(gè)名為 users 的表，其中有一個(gè) email 字段，我們想要在這個(gè)字段上創(chuàng)建一個(gè)布隆過濾器：

CREATE TABLE users (  
    id INT,  
    email VARCHAR(255),  
    name VARCHAR(255),  
    age INT,  
    INDEX idx_email_bloom (email) USING BLOOM_FILTER COMMENT 'Bloom filter on email'  
) DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 10;

INSERT INTO users (id, email, name, age) VALUES (1, 'user1@example.com', 'User One', 30);  
INSERT INTO users (id, email, name, age) VALUES (2, 'user2@example.com', 'User Two', 25);  
-- 插入更多數(shù)據(jù)...

SELECT * FROM users WHERE email LIKE 'user%';

到此這篇關(guān)于StarRocks索引詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)StarRocks索引內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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