一. 前言

        本文计划通过走读代码来理解Presto（其实是OpenLookeng）中BloomFilter索引的建立以及Presto中利用BloomFilter索引对查询进行优化的执行流程。OpenLookeng BloomFilter索引的基本资料可以参考官网介绍：openLooKeng documentation。

二. BloomFilterIndex

       BloomFilter原理相关的资料网上很多，本章不重复叙述。本章主要简述Presto中BloomFilter的几个重要接口，因为BloomFilter的几个接口是Presto中整个BloomFilter索引优化的核心所在。理解BloomFilter对于理解三、四章节有较大的帮助。

         BloomFilter最只要的接口主要有2个，一个是add接口，一个是test接口。add接口用于往BloomFilter的二进制池中添加数据，test接口用于测试数据是否存在。

      Presto中创建BloomFilter索引就是利用对索引列的所有数据调用一遍add接口构建BloomFilter BitSet，然后在BloomFilter序列化发hdfs上。在查询的时候先发序列化成BloomFilter，然后使用Bloom索引test接口对Split中是否有匹配数据进行测试，如果split中没有匹配数据，则将整个split裁剪掉。

三. 创建BloomFilter索引代码走读

        创建 BloomFilter索引是在CreateIndexOperator的算子中实现的。其数据入口为addInput方法，执行流程为

addInput
    values.computeIfAbsent   // 将tableScan的数据保存起来
        // 一个tale的文件将产生一个索引文件
        levelWriter.computeIfAbsent(filePath, getIndexWriter）
             levelWriter.get(filePath).addData(values)
                 // indexPages的key值为stripe偏移，value为一个HashMap，
                 // HashMap的key值为索引列名称，value为索引列的所有的数据
                 indexPages.get(stripeOffset)...add(values.getValue())  
                      // stripe的所有数据都已经收到
                      if (pageCountExpected.get(stripeOffset).get() == 0) {
                          persistStripe
                              index.addValues
                                  BloomIndex.addValues
                                      getFilter().add     //调用了第二章节的add接口
                                          // 将BloomFilter bitsets数据序列化后保存
                                          // 到临时文件中  
                                          LOCAL_FS_CLIENT.newOutputStream 
                                              index.serialize(os) 
                               
                        }

    当所有page都处理完毕时候，会调用到finish接口将本地文件物化到hdfs上：

finish
    entry.getValue().persist   // getValue()的值为FileIndexWriter
       // 将索引数据从本地文件搬迁到hdfs
       IndexServiceUtils.writeToHdfs(LOCAL_FS_CLIENT, fs, tmpPath, tarPath)

四. 利用BloomFilter索引进行查询优化

       要想使用BloomFilter进行优化，首先需要将第三章节序列化物化到hdfs上的索引文件反序列化成BloomFilter，其代码执行流程如下所示，入口为IndexCache中的executor.scheduleAtFixedRate定时器：

cache.get(filterKey)
   IndexCacheLoader.loadSplitIndex
      indexClient.readSplitIndex
         readIndexMap
            index.deserialize(new CloseShieldInputStream(i))  // 反序列化章节三中序列化后的索引文件

         构造出BloomFilter后，便可以利用where 条件 + BloomFilter进行split过滤。比如where id = 1，Presto会利用每个split所对应的BloomFilter测试一下该split中id中是否包含数值1，如果不包含，则将整个split裁剪掉，如下为其执行流程：

filterUsingForwardIndex
   inputSplits.parallelStream().filter
       indexCache.getIndices   // 获取到反序列化的索引
           indexerManager.getIndexFilter(allIndices).matches(expression)
               HeuristicIndexFilter.matches
                  indexMetadata.getIndex().matches
                      BloomIndex.matches
                         getFilter().test   // 最终调用章节二所示的test接口进行split过滤