StarRocks索引詳解(最新整理)
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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