背景
本文来聊一下clickhouse的这个列式存储数据库的布隆过滤器的跳数索引类型,来了解它的数据结构，它可以为那些查询类型提供查询优化。
跳数索引-布隆过滤器
首先布隆过滤器家族的跳数索引分成三种类型： ngrambf_v1,tokenbf_v1,bloom_filter其原理是类似的，都是基于布隆过滤器数组来过滤数据，我们先看一下他们的数据结构：
我们重点讲讲tokenbf_v1和ngrambf_v1这两类跳数索引，这两类跳数索引都是作用于字符串类型：String，FixString上的。
1.tokenbf_v1跳数索引先把字符串的列按照空格等分解成一个个token字符串的形式，然后对这些token集合构建布隆过滤器，我们知道布隆过滤器存在假阳性的问题，也就是虽然布隆过滤器判断包含某个字符串，但是实际上这个字符串并不存在这一列的数据中.所以这个跳数索引只支持如下类型的查询优化
s LIKE '%test%'
NOT s NOT LIKE '%test%'
s = 1
NOT s != 1
startsWith(s, 'test')
endWith(s,'test')
s in ('test','test1')
不支持返回结果预期为false的查询优化
NOT s LIKE '%test%'
s NOT LIKE '%test%'
NOT s = 1
s != 1
NOT startsWith(s, 'test')
NOT endWith(s,'test')
NOT s in ('test','test1')
这里我们可以看出跳数索引是支持模糊查询也就是带%通配符的查询优化的，比如它会先去查找test这个字符在布隆过滤器中是否存在，如果不存在，就可以跳过这些数据块的扫描了.
2.ngrambf_v1类型的跳数索引先把字符串的列按照固定的N个字符的形式把字符串分解成一个个token字符串的形式，然后对这些token集合构建布隆过滤器，这个跳数索引支持和tokenbf_v1一样的查询优化，唯一要注意的比如这个ngrambf_v1使用N=4个字符分割字符串，那么对于s like '%tes%' 这种常量的长度小于4的查询是没法使用ngrambf_v1(4)进行优化的，常量的字符串长度必须要大于等于4才能使用ngrambf_v1(4)进行优化.
这里简单对比一下Set跳数索引和布隆过滤器索引的使用场景，Set跳数索引比较适用于比如Loglevel等低基数并且字段值聚集良好的列，而布隆过滤器比较适合于message日志消息字段,因为当对message字段进行字符串切分成token后，每个gradularities*8192条记录中会产生大量的原子字符串，只有使用布隆过滤器这个跳数索引才能有效的压缩存储，此外我们经常使用这个message字段进行模糊搜索的需求，当然如果基于Loglevel字段+message模糊搜索字段查询就可以既使用Set跳数索引过滤数据，也可以使用布隆过滤器索引过滤数据了.
最后简单的说下使用跳数索引一定要进行测试，我们可以使用trace级别的日志或者explain语法看下服务器的日志确认跳数索引是否真的可以优化查询，并且这个优化的效果要平衡跳数索引自身IO带来的开销要好得多，这样的跳数索引才是有用的跳数索引.
参考文献:
https://clickhouse.com/docs/en/engines/table-engines/mergetree-family/mergetree#functions-support
https://clickhouse.com/docs/en/optimize/skipping-indexes#skip-index-types
