StarRocks索引詳解(最新整理)
1. 主鍵索引（Primary Key Index）
原理： 主鍵索引基于數據的物理排序存儲。在StarRocks中，定義了主鍵的表，其數據將會按照主鍵字段的值進行有序排列。這不僅提供了唯一性約束，還確保了基于主鍵的查詢能夠通過跳躍列表或類似的數據結構快速定位記錄。
案例： 假設有一個用戶行為表
user_action，其主鍵定義為(user_id, action_time)，這意味著StarRocks會自動為主鍵字段創(chuàng)建索引，并按照這兩個字段的組合進行排序存儲。當執(zhí)行如下的查詢時，主鍵索引能高效工作：
-- 創(chuàng)建表時指定主鍵
CREATE TABLE user_data (
user_id INT NOT NULL,
name STRING,
gender ENUM('Male', 'Female'),
registration_date DATE,
PRIMARY KEY (user_id)
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(user_id)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 100;SELECT * FROM user_data WHERE user_id = 123;
2. 前綴索引（Prefix Index / ShortKey Index）
原理： 對于復合鍵的一部分或者字符串類型列的前幾個字符，可以創(chuàng)建前綴索引以減少索引空間占用并優(yōu)化某些查詢。例如，對一個長字符串的前N個字符建立索引，可用于匹配開頭的部分關鍵字。
案例： 如果表的排序鍵是
(country_code, user_id)，并且country_code是一個低基數列（如國家代碼），則StarRocks會自動構建前綴索引。當查詢涉及country_code時，例如：
SELECT * FROM user_table WHERE country_code = 'CN';
-- 案例： 假設有一個手機號碼列 phone_number，并且經常按區(qū)號進行查詢，可以創(chuàng)建前綴索引：
CREATE TABLE users (
...
phone_number VARCHAR(20),
INDEX idx_phone_number (phone_number(7)) -- 前7位區(qū)號索引
);
-- 使用前綴索引案例
SELECT * FROM users WHERE phone_number LIKE '010%';3. Bitmap 索引
原理： Bitmap索引特別適用于高度離散且基數較低的列，如性別、地區(qū)等類別屬性。它將每個獨特的值映射到一個位圖上，其中每一位代表一行數據是否包含該值。當多個位圖需要進行交集、并集等操作時，只需對位圖進行邏輯運算，從而實現高效的集合運算查詢。
案例： 假設有一個性別列
gender，且它的值只有兩個狀態(tài)（男/女）。若要快速統(tǒng)計男女用戶數量，可以為gender列創(chuàng)建 Bitmap 索引。查詢如下：
CREATE BITMAP INDEX idx_gender ON example_table(gender);
SELECT COUNT(*) FROM user_data WHERE gender = 'Female';
4. Bloomfilter 索引
案例： 在高基數列（如訂單ID）上使用Bloomfilter索引可以幫助快速排除那些肯定不存在所查找值的數據塊，減少不必要的數據讀取。例如：
- 假設我們有一個名為
users的表，其中包含id和name兩個字段，我們想在id字段上創(chuàng)建一個布隆過濾器：
CREATE TABLE users (
id BIGINT COMMENT '用戶ID',
name STRING COMMENT '用戶名'
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(id)
COMMENT '用戶表'
PROPERTIES (
"bloom_filter_columns" = "id"
);-- 向 users 表中插入一些數據： INSERT INTO users (id, name) VALUES (1, 'Alice'); INSERT INTO users (id, name) VALUES (2, 'Bob'); INSERT INTO users (id, name) VALUES (3, 'Charlie');
SELECT * FROM users WHERE id = 4;
由于我們在 id 字段上創(chuàng)建了布隆過濾器，StarRocks 可以先檢查布隆過濾器來判斷 id 為 4 的記錄是否可能不存在。如果布隆過濾器判斷該 id 不存在，那么 StarRocks 可以直接返回空結果，而無需進一步掃描表或索引。
需要注意的是，布隆過濾器只能用于減少不必要的查詢操作，而不能保證查詢結果的準確性。因此，即使布隆過濾器判斷某個 id 可能存在，我們仍然需要掃描表或索引來確認該 id 是否真的存在。
此外，布隆過濾器的誤報率取決于其配置和使用的位數組大小。在實際應用中，我們需要根據數據的特性和查詢需求來合理配置布隆過濾器，以達到最佳的查詢性能和準確性。
案例2：假設我們有一個名為 users 的表，其中有一個 email 字段，我們想要在這個字段上創(chuàng)建一個布隆過濾器：
CREATE TABLE users (
id INT,
email VARCHAR(255),
name VARCHAR(255),
age INT,
INDEX idx_email_bloom (email) USING BLOOM_FILTER COMMENT 'Bloom filter on email'
) DISTRIBUTED BY HASH(id) BUCKETS 10;INSERT INTO users (id, email, name, age) VALUES (1, 'user1@example.com', 'User One', 30); INSERT INTO users (id, email, name, age) VALUES (2, 'user2@example.com', 'User Two', 25); -- 插入更多數據...
SELECT * FROM users WHERE email LIKE 'user%';
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