倒排索引

索引原理

倒排索引，是信息检索领域常用的索引技术，将文本分成一个个词，构建词 -> 文档编号的索引，可以快速查找一个词在哪些文档出现。

从 2.0.0 版本开始，Doris 支持倒排索引，可以用来进行文本类型的全文检索、普通数值日期类型的等值范围查询，快速从海量数据中过滤出满足条件的行。

在 Doris 的倒排索引实现中，Table 的一行对应一个文档、一列对应文档中的一个字段，因此利用倒排索引可以根据关键词快速定位包含它的行，达到 WHERE 子句加速的目的。

与 Doris 中其他索引不同的是，在存储层倒排索引使用独立的文件，跟数据文件一一对应、但物理存储上文件相互独立。这样的好处是可以做到创建、删除索引不用重写数据文件，大幅降低处理开销。

使用场景

倒排索引的使用范围很广泛，可以加速等值、范围、全文检索（关键词匹配、短语系列匹配等）。一个表可以有多个倒排索引，查询时多个倒排索引的条件可以任意组合。

倒排索引的功能简要介绍如下：

1. 加速字符串类型的全文检索

支持关键词检索，包括同时匹配多个关键字 MATCH_ALL、匹配任意一个关键字 MATCH_ANY
支持短语查询 MATCH_PHRASE
- 支持指定词距 slop
- 支持短语+前缀 MATCH_PHRASE_PREFIX
支持分词正则查询 MATCH_REGEXP
支持英文、中文以及 Unicode 多种分词

2. 加速普通等值、范围查询，覆盖原来 BITMAP 索引的功能，代替 BITMAP 索引

支持字符串、数值、日期时间类型的 =, !=, >, >=, <, <= 快速过滤
支持字符串、数字、日期时间数组类型的 =, !=, >, >=, <, <=

3. 支持完善的逻辑组合

不仅支持 AND 条件加速，还支持 OR NOT 条件加速
支持多个条件的任意 AND OR NOT 逻辑组合

4. 灵活高效的索引管理

支持在创建表上定义倒排索引
支持在已有的表上增加倒排索引，而且支持增量构建倒排索引，无需重写表中的已有数据
支持删除已有表上的倒排索引，无需重写表中的已有数据

提示

倒排索引的使用有下面一些限制：

存在精度问题的浮点数类型 FLOAT 和 DOUBLE 不支持倒排索引，原因是浮点数精度不准确。解决方案是使用精度准确的定点数类型 DECIMAL，DECIMAL 支持倒排索引。
部分复杂数据类型还不支持倒排索引，包括：MAP、STRUCT、JSON、HLL、BITMAP、QUANTILE_STATE、AGG_STATE。其中 MAP、STRUCT 会逐步支持，JSON 类型可以换成 VARIANT 类型获得支持。其他几个类型因为其特殊用途暂不需要支持倒排索引。
DUPLICATE 和开启 Merge-on-Write 的 UNIQUE 表模型支持任意列建倒排索引。但是 AGGREGATE 和未开启 Merge-on-Write 的 UNIQUE 模型仅支持 Key 列建倒排索引，非 Key 列不能建倒排索引，这是因为这两个模型需要读取所有数据后做合并，因此不能利用索引做提前过滤。

如果要查看某个查询倒排索引效果，可以通过 Query Profile 中的相关指标进行分析。

InvertedIndexFilterTime 是倒排索引消耗的时间
- InvertedIndexSearcherOpenTime 是倒排索引打开索引的时间
- InvertedIndexSearcherSearchTime 是倒排索引内部查询的时间
RowsInvertedIndexFiltered 是倒排过滤掉的行数，可以与其他几个 Rows 值对比分析 BloomFilter 索引过滤效果

使用语法

建表时定义倒排索引

在建表语句中 COLUMN 的定义之后是索引定义：

CREATE TABLE table_name
(
  column_name1 TYPE1,
  column_name2 TYPE2,
  column_name3 TYPE3,
  INDEX idx_name1(column_name1) USING INVERTED [PROPERTIES(...)] [COMMENT 'your comment'],
  INDEX idx_name2(column_name2) USING INVERTED [PROPERTIES(...)] [COMMENT 'your comment']
)
table_properties;

语法说明如下：

1. idx_column_name(column_name) 是必须的，column_name 是建索引的列名，必须是前面列定义中出现过的，idx_column_name 是索引名字，必须表级别唯一，建议命名规范：列名前面加前缀 idx_

2. USING INVERTED 是必须的，用于指定索引类型是倒排索引

3. PROPERTIES 是可选的，用于指定倒排索引的额外属性，目前支持的属性如下：

parser 指定分词器

- 默认不指定代表不分词

- `english` 是英文分词，适合被索引列是英文的情况，用空格和标点符号分词，性能高

- `chinese` 是中文分词，适合被索引列主要是中文的情况，性能比 English 分词低

- `unicode` 是多语言混合类型分词，适用于中英文混合、多语言混合的情况。它能够对邮箱前缀和后缀、IP 地址以及字符数字混合进行分词，并且可以对中文按字符分词。

分词的效果可以通过 TOKENIZE SQL 函数进行验证，具体参考后续章节。

parser_mode

用于指定分词的模式，目前 parser = chinese 时支持如下几种模式：

- fine_grained：细粒度模式，倾向于分出比较短、较多的词，比如 '武汉市长江大桥' 会分成 '武汉', '武汉市', '市长', '长江', '长江大桥', '大桥' 6 个词

- coarse_grained：粗粒度模式，倾向于分出比较长、较少的词，，比如 '武汉市长江大桥' 会分成 '武汉市' '长江大桥' 2 个词

- 默认 coarse_grained

support_phrase

用于指定索引是否支持 MATCH_PHRASE 短语查询加速

- true 为支持，但是索引需要更多的存储空间

- false 为不支持，更省存储空间，可以用 MATCH_ALL 查询多个关键字

- 默认 false

例如下面的例子指定中文分词，粗粒度模式，支持短语查询加速。

   INDEX idx_name(column_name) USING INVERTED PROPERTIES("parser" = "chinese", "parser_mode" = "coarse_grained", "support_phrase" = "true")

char_filter

用于指定在分词前对文本进行预处理，通常用于影响分词行为

char_filter_type：指定使用不同功能的 char_filter（目前仅支持 char_replace）

char_replace 将 pattern 中每个 char 替换为一个 replacement 中的 char

- char_filter_pattern：需要被替换掉的字符数

- char_filter_replacement：替换后的字符数组，可以不用配置，默认为一个空格字符

例如下面的例子将点和下划线替换成空格，达到将点和下划线作为单词分隔符的目的，影响分词行为。

   INDEX idx_name(column_name) USING INVERTED PROPERTIES("parser" = "unicode", "char_filter_type" = "char_replace", "char_filter_pattern" = "._", "char_filter_replacement" = " ")

ignore_above

用于指定不分词字符串索引（没有指定parser）的长度限制

- 长度超过 ignore_above 设置的字符串不会被索引。对于字符串数组，ignore_above 将分别应用于每个数组元素，长度超过 ignore_above 的字符串元素将不被索引。

- 默认为 256，单位是字节

lower_case

是否将分词进行小写转换，从而在匹配的时候实现忽略大小写

- true: 转换小写

- false：不转换小写

- 从 2.1.2 版本开始默认为 true，自动转小写，之前的版本默认为 false

stopwords

指明使用的停用词表，会影响分词器的行为

默认的内置停用词表包含一些无意义的词：'is'、'the'、'a' 等。在写入或者查询时，分词器会忽略停用词表中的词。

- none: 使用空的停用词表

4. COMMENT 是可选的，用于指定索引注释

已有表增加倒排索引

1. ADD INDEX

支持CREATE INDEX 和 ALTER TABLE ADD INDEX 两种语法，参数跟建表时索引定义相同

-- 语法 1
CREATE INDEX idx_name ON table_name(column_name) USING INVERTED [PROPERTIES(...)] [COMMENT 'your comment'];
-- 语法 2
ALTER TABLE table_name ADD INDEX idx_name(column_name) USING INVERTED [PROPERTIES(...)] [COMMENT 'your comment'];

2. BUILD INDEX

CREATE / ADD INDEX 操作只是新增了索引定义，这个操作之后的新写入数据会生成倒排索引，而存量数据需要使用 BUILD INDEX 触发：

-- 语法 1，默认给全表的所有分区 BUILD INDEX
BUILD INDEX index_name ON table_name;
-- 语法 2，可指定 Partition，可指定一个或多个
BUILD INDEX index_name ON table_name PARTITIONS(partition_name1, partition_name2);

通过 SHOW BUILD INDEX 查看 BUILD INDEX 进度：

SHOW BUILD INDEX [FROM db_name];
-- 示例 1，查看所有的 BUILD INDEX 任务进展
SHOW BUILD INDEX;
-- 示例 2，查看指定 table 的 BUILD INDEX 任务进展
SHOW BUILD INDEX where TableName = "table1";

通过 CANCEL BUILD INDEX 取消 BUILD INDEX：

CANCEL BUILD INDEX ON table_name;
CANCEL BUILD INDEX ON table_name (job_id1,jobid_2,...);

提示

BUILD INDEX 会生成一个异步任务执行，在每个 BE 上有多个线程执行索引构建任务，通过 BE 参数 alter_index_worker_count 可以设置，默认值是3。

2.1.4 之前的版本 BUILD INDEX 会一直重试直到成功，从这两个版本开始通过失败和超时机制避免一直重试。

一个 tablet 的多数副本 BUILD INDEX 失败后，整个 BUILD INDEX 失败结束
时间超过 alter_table_timeout_second ()，BUILD INDEX 超时结束
用户可以多次触发 BUILD INDEX，已经 BUILD 成功的索引不会重复 BUILD

已有表删除倒排索引

-- 语法 1
DROP INDEX idx_name ON table_name;
-- 语法 2
ALTER TABLE table_name DROP INDEX idx_name;

提示

DROP INDEX 会删除索引定义，新写入数据不会再写索引，同时会生成一个异步任务执行索引删除操作，在每个 BE 上有多个线程执行索引构建任务，通过 BE 参数 alter_index_worker_count 可以设置，默认值是3。

利用倒排索引加速查询

-- 1. 全文检索关键词匹配，通过 MATCH_ANY MATCH_ALL 完成
SELECT * FROM table_name WHERE column_name MATCH_ANY | MATCH_ALL 'keyword1 ...';

-- 1.1 content 列中包含 keyword1 的行
SELECT * FROM table_name WHERE content MATCH_ANY 'keyword1';

-- 1.2 content 列中包含 keyword1 或者 keyword2 的行，后面还可以添加多个 keyword
SELECT * FROM table_name WHERE content MATCH_ANY 'keyword1 keyword2';

-- 1.3 content 列中同时包含 keyword1 和 keyword2 的行，后面还可以添加多个 keyword
SELECT * FROM table_name WHERE content MATCH_ALL 'keyword1 keyword2';


-- 2. 全文检索短语匹配，通过 MATCH_PHRASE 完成
-- 2.1 content 列中同时包含 keyword1 和 keyword2 的行，而且 keyword2 必须紧跟在 keyword1 后面
-- 'keyword1 keyword2'，'wordx keyword1 keyword2'，'wordx keyword1 keyword2 wordy' 能匹配，因为他们都包含keyword1 keyword2，而且keyword2 紧跟在 keyword1 后面
-- 'keyword1 wordx keyword2' 不能匹配，因为 keyword1 keyword2 之间隔了一个词 wordx
-- 'keyword2 keyword1'，因为 keyword1 keyword2 的顺序反了
SELECT * FROM table_name WHERE content MATCH_PHRASE 'keyword1 keyword2';

-- 2.2 content 列中同时包含 keyword1 和 keyword2 的行，而且 keyword1 keyword2 的 `词距`（slop） 不超过3
-- 'keyword1 keyword2', 'keyword1 a keyword2', 'keyword1 a b c keyword2' 都能匹配，因为keyword1 keyword2中间隔的词分别是0 1 3 都不超过3
-- 'keyword1 a b c d keyword2' 不能能匹配，因为keyword1 keyword2中间隔的词有4个，超过3
-- 'keyword2 keyword1', 'keyword2 a keyword1', 'keyword2 a b c keyword1' 也能匹配，因为指定 slop > 0 时不再要求keyword1 keyword2 的顺序。这个行为参考了 ES，与直觉的预期不一样，因此 Doris 提供了在 slop 后面指定正数符号（+）表示需要保持 keyword1 keyword2 的先后顺序
SELECT * FROM table_name WHERE content MATCH_PHRASE 'keyword1 keyword2 ~3';
-- slop 指定正号，'keyword1 a b c keyword2' 能匹配，而 'keyword2 a b c keyword1' 不能匹配
SELECT * FROM table_name WHERE content MATCH_PHRASE 'keyword1 keyword2 ~3+';

-- 2.3 在保持词顺序的前提下，对最后一个词keyword2做前缀匹配，默认找50个前缀词（session变量inverted_index_max_expansions控制）
-- 'keyword1 keyword2abc' 能匹配，因为keyword1完全一样，最后一个 keyword2abc 是 keyword2 的前缀
-- 'keyword1 keyword2' 也能匹配，因为 keyword2 也是 keyword2 的前缀
-- 'keyword1 keyword3' 不能匹配，因为 keyword3 不是 keyword2 的前缀
-- 'keyword1 keyword3abc' 也不能匹配，因为 keyword3abc 也不是 keyword2 的前缀
SELECT * FROM table_name WHERE content MATCH_PHRASE_PREFIX 'keyword1 keyword2';

-- 2.4 如果只填一个词会退化为前缀查询，默认找50个前缀词（session变量inverted_index_max_expansions控制）
SELECT * FROM table_name WHERE content MATCH_PHRASE_PREFIX 'keyword1';

-- 2.5 对分词后的词进行正则匹配，默认匹配50个（session变量inverted_index_max_expansions控制）
-- 类似 MATCH_PHRASE_PREFIX 的匹配规则，只是前缀变成了正则
SELECT * FROM table_name WHERE content MATCH_REGEXP 'key*';

-- 3. 普通等值、范围、IN、NOT IN，正常的 SQL 语句即可，例如
SELECT * FROM table_name WHERE id = 123;
SELECT * FROM table_name WHERE ts > '2023-01-01 00:00:00';
SELECT * FROM table_name WHERE op_type IN ('add', 'delete');

分词函数

如果想检查分词实际效果或者对一段文本进行分词行为，可以使用 TOKENIZE 函数进行验证。

TOKENIZE 函数的第一个参数是待分词的文本，第二个参数是创建索引指定的分词参数。

mysql> SELECT TOKENIZE('武汉长江大桥','"parser"="chinese","parser_mode"="fine_grained"');
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| tokenize('武汉长江大桥', '"parser"="chinese","parser_mode"="fine_grained"')       |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| ["武汉", "武汉长江大桥", "长江", "长江大桥", "大桥"]                              |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.02 sec)

mysql> SELECT TOKENIZE('武汉市长江大桥','"parser"="chinese","parser_mode"="fine_grained"');
+--------------------------------------------------------------------------------------+
| tokenize('武汉市长江大桥', '"parser"="chinese","parser_mode"="fine_grained"')        |
+--------------------------------------------------------------------------------------+
| ["武汉", "武汉市", "市长", "长江", "长江大桥", "大桥"]                               |
+--------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.02 sec)

mysql> SELECT TOKENIZE('武汉市长江大桥','"parser"="chinese","parser_mode"="coarse_grained"');
+----------------------------------------------------------------------------------------+
| tokenize('武汉市长江大桥', '"parser"="chinese","parser_mode"="coarse_grained"')        |
+----------------------------------------------------------------------------------------+
| ["武汉市", "长江大桥"]                                                                 |
+----------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.02 sec)

mysql> SELECT TOKENIZE('I love CHINA','"parser"="english"');
+------------------------------------------------+
| tokenize('I love CHINA', '"parser"="english"') |
+------------------------------------------------+
| ["i", "love", "china"]                         |
+------------------------------------------------+
1 row in set (0.02 sec)

mysql> SELECT TOKENIZE('I love CHINA 我爱我的祖国','"parser"="unicode"');
+-------------------------------------------------------------------+
| tokenize('I love CHINA 我爱我的祖国', '"parser"="unicode"')       |
+-------------------------------------------------------------------+
| ["i", "love", "china", "我", "爱", "我", "的", "祖", "国"]        |
+-------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.02 sec)

使用示例

用 HackerNews 100 万条数据展示倒排索引的创建、全文检索、普通查询，包括跟无索引的查询性能进行简单对比。

建表

CREATE DATABASE test_inverted_index;

USE test_inverted_index;

-- 创建表的同时创建了 comment 的倒排索引 idx_comment
--   USING INVERTED 指定索引类型是倒排索引
--   PROPERTIES("parser" = "english") 指定采用 "english" 分词，还支持 "chinese" 中文分词和 "unicode" 中英文多语言混合分词，如果不指定 "parser" 参数表示不分词

CREATE TABLE hackernews_1m
(
    `id` BIGINT,
    `deleted` TINYINT,
    `type` String,
    `author` String,
    `timestamp` DateTimeV2,
    `comment` String,
    `dead` TINYINT,
    `parent` BIGINT,
    `poll` BIGINT,
    `children` Array<BIGINT>,
    `url` String,
    `score` INT,
    `title` String,
    `parts` Array<INT>,
    `descendants` INT,
    INDEX idx_comment (`comment`) USING INVERTED PROPERTIES("parser" = "english") COMMENT 'inverted index for comment'
)
DUPLICATE KEY(`id`)
DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 10
PROPERTIES ("replication_num" = "1");

导入数据

通过 Stream Load 导入数据

wget https://doris-build-1308700295.cos.ap-beijing.myqcloud.com/regression/index/hacknernews_1m.csv.gz

curl --location-trusted -u root: -H "compress_type:gz" -T hacknernews_1m.csv.gz  http://127.0.0.1:8030/api/test_inverted_index/hackernews_1m/_stream_load
{
    "TxnId": 2,
    "Label": "a8a3e802-2329-49e8-912b-04c800a461a6",
    "TwoPhaseCommit": "false",
    "Status": "Success",
    "Message": "OK",
    "NumberTotalRows": 1000000,
    "NumberLoadedRows": 1000000,
    "NumberFilteredRows": 0,
    "NumberUnselectedRows": 0,
    "LoadBytes": 130618406,
    "LoadTimeMs": 8988,
    "BeginTxnTimeMs": 23,
    "StreamLoadPutTimeMs": 113,
    "ReadDataTimeMs": 4788,
    "WriteDataTimeMs": 8811,
    "CommitAndPublishTimeMs": 38
}

SQL 运行 count() 确认导入数据成功

mysql> SELECT count() FROM hackernews_1m;
+---------+
| count() |
+---------+
| 1000000 |
+---------+
1 row in set (0.02 sec)

查询

01 全文检索

用 LIKE 匹配计算 comment 中含有 'OLAP' 的行数，耗时 0.18s

mysql> SELECT count() FROM hackernews_1m WHERE comment LIKE '%OLAP%';
+---------+
| count() |
+---------+
|      34 |
+---------+
1 row in set (0.18 sec)

用基于倒排索引的全文检索 MATCH_ANY 计算 comment 中含有'OLAP'的行数，耗时 0.02s，加速 9 倍，在更大的数据集上效果会更加明显
这里结果条数的差异，是因为倒排索引对 comment 分词后，还会对词进行进行统一成小写等归一化处理，因此 MATCH_ANY 比 LIKE 的结果多一些
```
mysql> SELECT count() FROM hackernews_1m WHERE comment MATCH_ANY 'OLAP';
+---------+
| count() |
+---------+
|      35 |
+---------+
1 row in set (0.02 sec)
```

同样的对比统计 'OLTP' 出现次数的性能，0.07s vs 0.01s，由于缓存的原因 LIKE 和 MATCH_ANY 都有提升，倒排索引仍然有 7 倍加速

mysql> SELECT count() FROM hackernews_1m WHERE comment LIKE '%OLTP%';
+---------+
| count() |
+---------+
|      48 |
+---------+
1 row in set (0.07 sec)

mysql> SELECT count() FROM hackernews_1m WHERE comment MATCH_ANY 'OLTP';
+---------+
| count() |
+---------+
|      51 |
+---------+
1 row in set (0.01 sec)

同时出现 'OLAP' 和 'OLTP' 两个词，0.13s vs 0.01s，13 倍加速

要求多个词同时出现时（AND 关系）使用 MATCH_ALL 'keyword1 keyword2 ...'

mysql> SELECT count() FROM hackernews_1m WHERE comment LIKE '%OLAP%' AND comment LIKE '%OLTP%';
+---------+
| count() |
+---------+
|      14 |
+---------+
1 row in set (0.13 sec)

mysql> SELECT count() FROM hackernews_1m WHERE comment MATCH_ALL 'OLAP OLTP';
+---------+
| count() |
+---------+
|      15 |
+---------+
1 row in set (0.01 sec)

任意出现 'OLAP' 和 'OLTP' 其中一个词，0.12s vs 0.01s，12 倍加速

只要求多个词任意一个或多个出现时（OR 关系）使用 MATCH_ANY 'keyword1 keyword2 ...'

mysql> SELECT count() FROM hackernews_1m WHERE comment LIKE '%OLAP%' OR comment LIKE '%OLTP%';
+---------+
| count() |
+---------+
|      68 |
+---------+
1 row in set (0.12 sec)

mysql> SELECT count() FROM hackernews_1m WHERE comment MATCH_ANY 'OLAP OLTP';
+---------+
| count() |
+---------+
|      71 |
+---------+
1 row in set (0.01 sec)

02 普通等值、范围查询

DataTime 类型的列范围查询

mysql> SELECT count() FROM hackernews_1m WHERE timestamp > '2007-08-23 04:17:00';
+---------+
| count() |
+---------+
|  999081 |
+---------+
1 row in set (0.03 sec)

为 timestamp 列增加一个倒排索引

-- 对于日期时间类型 USING INVERTED，不用指定分词
-- CREATE INDEX 是第一种建索引的语法，另外一种在后面展示
mysql> CREATE INDEX idx_timestamp ON hackernews_1m(timestamp) USING INVERTED;
Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)

mysql> BUILD INDEX idx_timestamp ON hackernews_1m;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

查看索引创建进度，通过 FinishTime 和 CreateTime 的差值，可以看到 100 万条数据对 timestamp 列建倒排索引只用了 1s

mysql> SHOW ALTER TABLE COLUMN;
+-------+---------------+-------------------------+-------------------------+---------------+---------+---------------+---------------+---------------+----------+------+----------+---------+
| JobId | TableName     | CreateTime              | FinishTime              | IndexName     | IndexId | OriginIndexId | SchemaVersion | TransactionId | State    | Msg  | Progress | Timeout |
+-------+---------------+-------------------------+-------------------------+---------------+---------+---------------+---------------+---------------+----------+------+----------+---------+
| 10030 | hackernews_1m | 2023-02-10 19:44:12.929 | 2023-02-10 19:44:13.938 | hackernews_1m | 10031   | 10008         | 1:1994690496  | 3             | FINISHED |      | NULL     | 2592000 |
+-------+---------------+-------------------------+-------------------------+---------------+---------+---------------+---------------+---------------+----------+------+----------+---------+
1 row in set (0.00 sec)

-- 若 table 没有分区，PartitionName 默认就是 TableName
mysql> SHOW BUILD INDEX;
+-------+---------------+---------------+----------------------------------------------------------+-------------------------+-------------------------+---------------+----------+------+----------+
| JobId | TableName     | PartitionName | AlterInvertedIndexes                                     | CreateTime              | FinishTime              | TransactionId | State    | Msg  | Progress |
+-------+---------------+---------------+----------------------------------------------------------+-------------------------+-------------------------+---------------+----------+------+----------+
| 10191 | hackernews_1m | hackernews_1m | [ADD INDEX idx_timestamp (`timestamp`) USING INVERTED],  | 2023-06-26 15:32:33.894 | 2023-06-26 15:32:34.847 | 3             | FINISHED |      | NULL     |
+-------+---------------+---------------+----------------------------------------------------------+-------------------------+-------------------------+---------------+----------+------+----------+
1 row in set (0.04 sec)

索引创建后，范围查询用同样的查询方式，Doris 会自动识别索引进行优化，但是这里由于数据量小性能差别不大

mysql> SELECT count() FROM hackernews_1m WHERE timestamp > '2007-08-23 04:17:00';
+---------+
| count() |
+---------+
|  999081 |
+---------+
1 row in set (0.01 sec)

在数值类型的列 Parent 进行类似 timestamp 的操作，这里查询使用等值匹配

mysql> SELECT count() FROM hackernews_1m WHERE parent = 11189;
+---------+
| count() |
+---------+
|       2 |
+---------+
1 row in set (0.01 sec)

-- 对于数值类型 USING INVERTED，不用指定分词
-- ALTER TABLE t ADD INDEX 是第二种建索引的语法
mysql> ALTER TABLE hackernews_1m ADD INDEX idx_parent(parent) USING INVERTED;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

-- 执行 BUILD INDEX 给存量数据构建倒排索引
mysql> BUILD INDEX idx_parent ON hackernews_1m;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

mysql> SHOW ALTER TABLE COLUMN;
+-------+---------------+-------------------------+-------------------------+---------------+---------+---------------+---------------+---------------+----------+------+----------+---------+
| JobId | TableName     | CreateTime              | FinishTime              | IndexName     | IndexId | OriginIndexId | SchemaVersion | TransactionId | State    | Msg  | Progress | Timeout |
+-------+---------------+-------------------------+-------------------------+---------------+---------+---------------+---------------+---------------+----------+------+----------+---------+
| 10030 | hackernews_1m | 2023-02-10 19:44:12.929 | 2023-02-10 19:44:13.938 | hackernews_1m | 10031   | 10008         | 1:1994690496  | 3             | FINISHED |      | NULL     | 2592000 |
| 10053 | hackernews_1m | 2023-02-10 19:49:32.893 | 2023-02-10 19:49:33.982 | hackernews_1m | 10054   | 10008         | 1:378856428   | 4             | FINISHED |      | NULL     | 2592000 |
+-------+---------------+-------------------------+-------------------------+---------------+---------+---------------+---------------+---------------+----------+------+----------+---------+

mysql> SHOW BUILD INDEX;
+-------+---------------+---------------+----------------------------------------------------+-------------------------+-------------------------+---------------+----------+------+----------+
| JobId | TableName     | PartitionName | AlterInvertedIndexes                               | CreateTime              | FinishTime              | TransactionId | State    | Msg  | Progress |
+-------+---------------+---------------+----------------------------------------------------+-------------------------+-------------------------+---------------+----------+------+----------+
| 11005 | hackernews_1m | hackernews_1m | [ADD INDEX idx_parent (`parent`) USING INVERTED],  | 2023-06-26 16:25:10.167 | 2023-06-26 16:25:10.838 | 1002          | FINISHED |      | NULL     |
+-------+---------------+---------------+----------------------------------------------------+-------------------------+-------------------------+---------------+----------+------+----------+
1 row in set (0.01 sec)

mysql> SELECT count() FROM hackernews_1m WHERE parent = 11189;
+---------+
| count() |
+---------+
|       2 |
+---------+
1 row in set (0.01 sec)

对字符串类型的 author 建立不分词的倒排索引，等值查询也可以利用索引加速

mysql> SELECT count() FROM hackernews_1m WHERE author = 'faster';
+---------+
| count() |
+---------+
|      20 |
+---------+
1 row in set (0.03 sec)

-- 这里只用了 USING INVERTED，不对 author 分词，整个当做一个词处理
mysql> ALTER TABLE hackernews_1m ADD INDEX idx_author(author) USING INVERTED;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

-- 执行 BUILD INDEX 给存量数据加上倒排索引：
mysql> BUILD INDEX idx_author ON hackernews_1m;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

-- 100 万条 author 数据增量建索引仅消耗 1.5s
mysql> SHOW ALTER TABLE COLUMN;
+-------+---------------+-------------------------+-------------------------+---------------+---------+---------------+---------------+---------------+----------+------+----------+---------+
| JobId | TableName     | CreateTime              | FinishTime              | IndexName     | IndexId | OriginIndexId | SchemaVersion | TransactionId | State    | Msg  | Progress | Timeout |
+-------+---------------+-------------------------+-------------------------+---------------+---------+---------------+---------------+---------------+----------+------+----------+---------+
| 10030 | hackernews_1m | 2023-02-10 19:44:12.929 | 2023-02-10 19:44:13.938 | hackernews_1m | 10031   | 10008         | 1:1994690496  | 3             | FINISHED |      | NULL     | 2592000 |
| 10053 | hackernews_1m | 2023-02-10 19:49:32.893 | 2023-02-10 19:49:33.982 | hackernews_1m | 10054   | 10008         | 1:378856428   | 4             | FINISHED |      | NULL     | 2592000 |
| 10076 | hackernews_1m | 2023-02-10 19:54:20.046 | 2023-02-10 19:54:21.521 | hackernews_1m | 10077   | 10008         | 1:1335127701  | 5             | FINISHED |      | NULL     | 2592000 |
+-------+---------------+-------------------------+-------------------------+---------------+---------+---------------+---------------+---------------+----------+------+----------+---------+

mysql> SHOW BUILD INDEX order by CreateTime desc limit 1;
+-------+---------------+---------------+----------------------------------------------------+-------------------------+-------------------------+---------------+----------+------+----------+
| JobId | TableName     | PartitionName | AlterInvertedIndexes                               | CreateTime              | FinishTime              | TransactionId | State    | Msg  | Progress |
+-------+---------------+---------------+----------------------------------------------------+-------------------------+-------------------------+---------------+----------+------+----------+
| 13006 | hackernews_1m | hackernews_1m | [ADD INDEX idx_author (`author`) USING INVERTED],  | 2023-06-26 17:23:02.610 | 2023-06-26 17:23:03.755 | 3004          | FINISHED |      | NULL     |
+-------+---------------+---------------+----------------------------------------------------+-------------------------+-------------------------+---------------+----------+------+----------+
1 row in set (0.01 sec)

-- 创建索引后，字符串等值匹配也有明显加速
mysql> SELECT count() FROM hackernews_1m WHERE author = 'faster';
+---------+
| count() |
+---------+
|      20 |
+---------+
1 row in set (0.01 sec)

索引原理​

使用场景​

使用语法​

建表时定义倒排索引​

已有表增加倒排索引​

已有表删除倒排索引​

利用倒排索引加速查询​

分词函数​

使用示例​

建表​

导入数据​

查询​