目前 Doris 主要支持两类索引：
- 内建的智能索引：包括前缀索引和 ZoneMap 索引。
- 用户创建的二级索引：包括 Bloom Filter 索引 和 Bitmap倒排索引。
其中 ZoneMap 索引是在列存格式上，对每一列自动维护的索引信息，包括 Min/Max，Null 值个数等等。这种索引对用户透明。
1 前缀索引
doris中，对于前缀索引有如下约束：
- 他的索引键最大长度是36个字节
- 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 ；
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
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
2 Bloom Filter 索引
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BloomFileter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" = "");
建表示例：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS sale_detail_bloom (
sale_date date NOT NULL COMMENT "销售时间",
customer_id int NOT NULL COMMENT "客户编号",
saler_id int NOT NULL COMMENT "销售员",
sku_id int NOT NULL COMMENT "商品编号",
category_id int NOT NULL COMMENT "商品分类",
sale_count int NOT NULL COMMENT "销售数量",
sale_price DECIMAL(12,2) NOT NULL COMMENT "单价",
sale_amt DECIMAL(20,2) COMMENT "销售总金额"
)
Duplicate KEY(sale_date, customer_id,saler_id,sku_id,category_id)
PARTITION BY RANGE(sale_date)
(
PARTITION P_202111 VALUES [('2021-11-01'), ('2021-12-01'))
)
DISTRIBUTED BY HASH(saler_id) BUCKETS 1
PROPERTIES (
"replication_num" = "1",
"bloom_filter_columns"="saler_id,category_id",
"storage_medium" = "SSD"
);
查看BloomFilter索引
mysql> SHOW CREATE TABLE sale_detail_bloom \G;
*************************** 1. row ***************************
Table: sale_detail_bloom
Create Table: CREATE TABLE `sale_detail_bloom` (
`sale_date` date NOT NULL COMMENT "销售时间",
`customer_id` int(11) NOT NULL COMMENT "客户编号",
`saler_id` int(11) NOT NULL COMMENT "销售员",
`sku_id` int(11) NOT NULL COMMENT "商品编号",
`category_id` int(11) NOT NULL COMMENT "商品分类",
`sale_count` int(11) NOT NULL COMMENT "销售数量",
`sale_price` decimal(12, 2) NOT NULL COMMENT "单价",
`sale_amt` decimal(20, 2) NULL COMMENT "销售总金额"
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(`sale_date`, `customer_id`, `saler_id`, `sku_id`, `category_id`)
COMMENT "OLAP"
PARTITION BY RANGE(`sale_date`)
(PARTITION P_202111 VALUES [('2021-11-01'), ('2021-12-01')),
PARTITION P_202208 VALUES [('2022-08-01'), ('2022-09-01')),
PARTITION P_202209 VALUES [('2022-09-01'), ('2022-10-01')),
PARTITION P_202210 VALUES [('2022-10-01'), ('2022-11-01')))
DISTRIBUTED BY HASH(`saler_id`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
"replication_allocation" = "tag.location.default: 3",
"bloom_filter_columns" = "category_id, saler_id"
)
1 row in set (0.00 sec)
修改/删除BloomFilter索引
ALTER TABLE sale_detail_bloom SET ("bloom_filter_columns" = "customer_id，saler_id");
Doris BloomFilter适用场景
满足以下几个条件时可以考虑对某列建立Bloom Filter 索引：
- 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。
- 查询会根据该列高频过滤，而且查询条件大多是 in 和 = 过滤。
- 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
4. 不支持对Tinyint、Float、Double 类型的列建Bloom Filter索引。
5. Bloom Filter索引只对 in 和 = 过滤查询有加速效果。
6. 可以通过explain来查看命中了哪种索引 --没办法查看
3 Bitmap 索引
用户可以通过创建bitmap index 加速查询
创建索引
在table1 上为siteid 创建bitmap 索引
CREATE INDEX [IF NOT EXISTS] index_name ON table1 (siteid) USING BITMAP COMMENT '这里是注释';
create index 索引名称 on 表名(给什么字段创建bitmap索引) using bitmap COMMENT '这里是注释'；
create index user_id_bitmap on sale_detail_bloom(sku_id) USING BITMAP COMMENT '这里是注释';
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
