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StarRocks索引詳解(最新整理)

 更新時(shí)間:2025年03月10日 09:38:52   作者:架構(gòu)藝術(shù)  
StarRocks支持多種索引類型,包括主鍵索引、前綴索引、Bitmap索引和Bloomfilter索引,這些索引類型適用于不同場(chǎng)景,如唯一性約束、減少索引空間、高效集合運(yùn)算和快速排除不存在的數(shù)據(jù)塊,本文介紹StarRocks索引的相關(guān)知識(shí),感興趣的朋友一起看看吧

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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