前缀索引

doris中，对于前缀索引有如下约束：

1. 他的索引键最大长度是36个字节

2. 当他遇到了varchar数据类型的时候，即使没有超过36个字节，也会自动截断

• 示例1:以下表中我们定义了: user_id,age,message作为表的key ；

ColumnName	Type
user_id	BIGINT
age	INT
message	VARCHAR(100)
max_dwell_time	DATETIME
min_dwell_time	DATETIME

 那么，doris为这个表创建前缀索引时，它生成的索引键如下：

user_id(8 Bytes) + age(4 Bytes) + message(prefix 24 Bytes）

• 示例2:以下表中我们定义了：age，user_name，message作为表的key

ColumnName	Type
age	INT
user_name	VARCHAR(20)
message	VARCHAR(100)
max_dwell_time	DATETIME
min_dwell_time	DATETIME

 那么，doris为这个表创建前缀索引时，它生成的索引键如下：

 age(4 Bytes) +user_name(20 Bytes) 指定key的时候

 虽然还没有超过36个字节，但是已经遇到了一个varchar字段，它自动截断，不会再往后面取了

当我们的查询条件，是前缀索引的前缀时，可以极大的加快查询速度。比如在第一个例子中，我们执行如下查询：

SELECT * FROM table WHERE user_id=1829239 and age=20

 该查询的效率会远高于以下查询：

SELECT * FROM table WHERE age=20；

 在建表时，正确的选择列顺序，能够极大地提高查询效率。

 

 Bloom Filter 索引

 

 

小总结：

1. Bloom Filter 本质上是一种位图结构，用于判断一个值是否存在

2. 会产生小概率的误判，因为hash算法天生的碰撞

3. 在doris中是以tablet为粒度创建的，给每一个tablet创建一个布隆过滤器索引

 创建BloomFilter索引

• 建表的时候指定

PROPERTIES (
"bloom_filter_columns"="name,age，uid"
)

• alter修改表的时候指定

  ALTER TABLE sale_detail_bloom SET ("bloom_filter_columns" = "k1,k3");
  
  ALTER TABLE sale_detail_bloom SET ("bloom_filter_columns" = "k1,k4");
  
  
  ALTER TABLE sale_detail_bloom SET ("bloom_filter_columns" = "");

  Doris BloomFilter适用场景

1. BloomFilter是在无法利用前缀索引的查询场景中，来加快查询速度的。

2. 查询会根据该列高频过滤，而且查询条件大多是 in 和 = 过滤。

3. 不同于Bitmap, BloomFilter适用于高基数列。比如UserID。因为如果创建在低基数的列上，比如 “性别” 列，则每个Block几乎都会包含所有取值，导致BloomFilter索引失去意义。字段随机

 Doris BloomFilter使用注意事项

1. 不支持对Tinyint、Float、Double 类型的列建Bloom Filter索引。

2. Bloom Filter索引只对 in 和 = 过滤查询有加速效果。

3. 可以通过explain来查看命中了哪种索引 --没办法查看

 Bitmap 索引

 用户可以通过创建bitmap index 加速查询

 

 创建索引

CREATE INDEX [IF NOT EXISTS] index_name ON table1 (siteid) USING BITMAP COMMENT 'balabala';

create index 索引名称  on 表名(给什么字段创建bitmap索引) using bitmap COMMENT 'balabala'；

create index user_id_bitmap on sale_detail_bloom(sku_id) USING BITMAP COMMENT '使用user_id创建的bitmap索引';

 查看索引

SHOW INDEX FROM example_db.table_name;

删除索引

DROP INDEX [IF EXISTS] index_name ON [db_name.]table_name;

注意事项

• bitmap 索引仅在单列上创建。

• bitmap 索引能够应用在 Duplicate、Uniq 数据模型的所有列和 Aggregate模型的key列上。

• bitmap 索引支持的数据类型如下:(老版本只支持bitmap类型)

    TINYINT，SMALLINT，INT，BIGINT，CHAR，VARCHAR，DATE，DATETIME，LARGEINT，DECIMAL，BOOL

• bitmap索引仅在 Segment V2 下生效(Segment V2是升级版本的文件格式)。当创建 index 时，表的存储格式将默认转换为 V2 格式

 建表，并且指定索引练习

 

-- 数据
uid      name    age     gender      province         term
  1       zss    18       male       jiangsu            1
  2       lss    16       male       zhejiang           2
  3       ww     19       male       jiangsu            1
  4       zll    18       female     zhejiang           3
  5       tqq    17       female     jiangsu            2
  6       aa     18       female     jiangsu            2
  7       bb     17       male       zhejiang           3

提要求：
这张表，以后需要经常按照如下条件查询
where province = ？

where province = ？ and name = ？  -- 前缀索引

where term = ？  bitmap

where name = ？ bloom

--》如何去建索引呢？  用什么去创建前缀索引  province 

create table index_student(
   `province` varchar(255) comment "省份",
   `name` varchar(255) comment "名字",
    `uid` int comment "用户id",
    `age` int comment "年龄",
    `gender` varchar(255) comment "性别",
    `term` int comment "学期"
)
engine=olap
DUPLICATE KEY(`province`,`name`,`uid`,`age`)
distributed  by hash(`uid`) buckets 2
properties(
    "bloom_filter_columns"="name"
);