索引概述
数据库索引是用于查询加速的，为了加速不同的查询场景，Apache Doris 支持了多种丰富的索引。
索引分类和原理
从加速的查询和原理来看，Apache Doris 的索引分为点查索引和跳数索引两大类。
- 点查索引：常用于加速点查，原理是通过索引定位到满足 WHERE 条件的有哪些行，直接读取那些行。点查索引在满足条件的行比较少时效果很好。Apache Doris 的点查索引包括前缀索引和倒排索引。
- 前缀索引：Apache Doris 按照排序键以有序的方式存储数据，并每隔 1024 行数据创建一个稀疏前缀索引。索引中的 Key 是当前 1024 行中第一行中排序列的值。如果查询涉及已排序列，系统将找到相关 1024 行组的第一行并从那里开始扫描。
- 倒排索引：对创建了倒排索引的列，建立每个值到对应行号集合的倒排表。对于等值查询，先从倒排表中查到行号集合，然后直接读取对应行的数据，而不用逐行扫描匹配数据，从而减少 I/O 加速查询。倒排索引还能加速范围过滤、文本关键词匹配，算法更加复杂但是基本原理类似。（备注：之前的 BITMAP 索引已经被更强的倒排索引取代）
- 跳数索引：常用于加速分析，原理是通过索引确定不满足 WHERE 条件的数据块，跳过这些不满足条件的数据块，只读取可能满足条件的数据块并再进行一次逐行过滤，最终得到满足条件的行。跳数索引在满足条件的行比较多时效果较好。Apache Doris 的跳数索引包括 ZoneMap 索引、BloomFilter 索引、NGram BloomFilter 索引。
- ZoneMap 索引：自动维护每一列的统计信息，为每一个数据文件（Segment）和数据块（Page）记录最大值、最小值、是否有 NULL。对于等值查询、范围查询、IS NULL，可以通过最大值、最小值、是否有 NULL 来判断数据文件和数据块是否可以包含满足条件的数据，如果没有则跳过不读对应的文件或数据块减少 I/O 加速查询。
- BloomFilter 索引：将索引对应列的可能取值存入 BloomFilter 数据结构中，它可以快速判断一个值是否在 BloomFilter 里面，并且 BloomFilter 存储空间占用很低。对于等值查询，如果判断这个值不在 BloomFilter 里面，就可以跳过对应的数据文件或者数据块减少 I/O 加速查询。
- NGram BloomFilter 索引：用于加速文本 LIKE 查询，基本原理与 BloomFilter 索引类似，只是存入 BloomFilter 的不是原始文本的值，而是对文本进行 NGram 分词，每个词作为值存入 BloomFilter。对于 LIKE 查询，将 LIKE 的 pattern 也进行 NGram 分词，判断每个词是否在 BloomFilter 中，如果某个词不在则对应的数据文件或者数据块就不满足 LIKE 条件，可以跳过这部分数据减少 I/O 加速查询。
上述索引中，前缀索引和 ZoneMap 索引是 Apache Doris 自动维护的内建智能索引，无需用户管理，而倒排索引、BloomFilter 索引、NGram BloomFilter 索引则需要用户自己根据场景选择，手动创建、删除。
- 各种类型索引特点对比
| 类型 | 索引 | 优点 | 局限 |
|---|---|---|---|
| 点查索引 | 前缀索引 | 内置索引，性能最好 | 一个表只有一组前缀索引 |
| 点查索引 | 倒排索引 | 支持分词和关键词匹配，任意列可建索引，多条件组合，持续增加函数加速 | 索引存储空间较大，与原始数据相当 |
| 跳数索引 | ZoneMap 索引 | 内置索引，索引存储空间小 | 支持的查询类型少，只支持等于、范围 |
| 跳数索引 | BloomFilter 索引 | 比 ZoneMap 更精细，索引空间中等 | 支持的查询类型少，只支持等于 |
| 跳数索引 | NGram BloomFilter 索引 | 支持 LIKE 加速，索引空间中等 | 支持的查询类型少，只支持 LIKE 加速 |
- 索引加速的运算符和函数列表
| 运算符 / 函数 | 前缀索引 | 倒排索引 | ZoneMap 索引 | BloomFilter 索引 | NGram BloomFilter 索引 |
|---|---|---|---|---|---|
| = | YES | YES | YES | YES | NO |
| != | YES | YES | NO | NO | NO |
| IN | YES | YES | YES | YES | NO |
| NOT IN | YES | YES | NO | NO | NO |
| >, >=, <, <=, BETWEEN | YES | YES | YES | NO | NO |
| IS NULL | YES | YES | YES | NO | NO |
| IS NOT NULL | YES | YES | NO | NO | NO |
| LIKE | NO | NO | NO | NO | YES |
| MATCH, MATCH_* | NO | YES | NO | NO | NO |
索引设计指南
数据库表的索引设计和优化跟数据特点和查询很相关，需要根据实际场景测试和优化。虽然没有 "银弹"，Apache Doris 仍然不断努力降低用户使用索引的难度，用户可以根据下面的简单建议原则进行索引选择和测试。
- 最频繁使用的过滤条件指定为 Key 自动建前缀索引，因为它的过滤效果最好，但是一个表只能有一个前缀索引，因此要用在最频繁的过滤条件上
- 对非 Key 字段如有过滤加速需求，首选建倒排索引，因为它的适用面广，可以多条件组合，次选下面两种索引：
- 有字符串 LIKE 匹配需求，再加一个 NGram BloomFilter 索引
- 对索引存储空间很敏感，将倒排索引换成 BloomFilter 索引
- 如果性能不及预期，通过 QueryProfile 分析索引过滤掉的数据量和消耗的时间，具体参考各个索引的详细文档
