Apache Doris的Bitmap索引和BloomFilter索引使用及注意事项

目录1. Bitmap索引的使用1.1 Bitmap索引介绍1.2 Bitmap索引使用的注意事项1.3 Bitmap索引的使用2. BloomFilter索引2.1 BloomFilter索引介绍2.2 BloomFilter原理2.3 BloomFilter索引的使用2.4 Doris BloomFilter使用场景2.5 Doris BloomFilter使用注意事项

1. Bitmap索引的使用

1.1 Bitmap索引介绍

bitmap index是一种位图索引，是一种快速数据结构，能够加快查询速度

1.2 Bitmap索引使用的注意事项

使用限制：

目前索引仅支持bitmap类型的索引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索引仅在Segment V2储存格式下生效。当创建index时，表的存储格式将默认转换为V2格式

bitmap索引支持的数据类型:

TINYINTSMALLINTINTUNSIGNEDINTBIGINTCHARVARCHARDATEDATETIMELARGEINTDECIMALBOOL

1.3 Bitmap索引的使用

创建索引

mysql> create index if not exists click_bitmap_index on test_db.click (user_id) using bitmap comment bitmap index test; Query OK, 0 rows affected (0.05 sec) mysql>

查看索引

mysql> show index from test_db.click; +——————————-+————+——————–+————–+————-+———–+————-+———-+——–+——+————+——————-+ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | +——————————-+————+——————–+————–+————-+———–+————-+———-+——–+——+————+——————-+ | default_cluster:test_db.click | | click_bitmap_index | | user_id | | | | | | BITMAP | bitmap index test | +——————————-+————+——————–+————–+————-+———–+————-+———-+——–+——+————+——————-+ 1 row in set (0.04 sec) mysql>

删除索引

mysql> drop index if exists click_bitmap_index on test_db.click; Query OK, 0 rows affected (0.03 sec) mysql>

2. BloomFilter索引

2.1 BloomFilter索引介绍

是一种多哈希函数映射的快速查找算法，本质上是一种位图结构。通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合，但是并不严格要求100%正确的场合，因为BloomFilter会告诉调用者一个元素存在或不存在一个集合。但存在不一定准确

2.2 BloomFilter原理

实际上是由一个超长的二进制位数组和一系列的哈希函数组成。二进制位数组初始全部为0，当给定一个元素时，这个元素会被一系列哈希函数计算映射出一系列的值，所有的值在位数组的偏移量处置为1。而对于一个待查询的元素，也会用相同的哈希函数映射到位数组上，只要有一个哈希函数映射没有命中之前的元素的偏移量，则不存在于集合中

下图所示出一个m=18, k=3(m是该Bit数组的大小，k是Hash函数的个数)的Bloom Filter示例。集合中的x、y、z三个元素通过3个不同的哈希函数散列到位数组中。当查询元素w时，通过Hash函数计算之后因为有一个比特为0，因此w不在该集合中

BloomFilter索引也是以Block为粒度创建的。每个Block中，指定列的值作为一个集合生成一个BloomFilter索引条目，用于在查询是快速过滤不满足条件的数据

2.3 BloomFilter索引的使用

创建表使用BloomFilter索引

mysql> create table order_tb( -> user_id bigint, -> order_date date, -> city varchar(32), -> url varchar(512) -> ) distributed by hash(user_id, city) buckets 8 -> properties( -> bloom_filter_columns=user_id,order_date -> ); Query OK, 0 rows affected (0.07 sec) mysql>

查看BloomFilter索引

mysql> show create table order_tb;

删除BloomFilter索引

mysql> alter table test_db.order_tb set (bloom_filter_columns = ); Query OK, 0 rows affected (0.05 sec) mysql>

修改BloomFilter索引

mysql> alter table test_db.order_tb set (bloom_filter_columns = user_id,city); Query OK, 0 rows affected (0.05 sec) mysql>

2.4 Doris BloomFilter使用场景

首先BloomFilter适用于非前缀过滤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

2.5 Doris BloomFilter使用注意事项

不支持对Tinyint、Float、Double 类型的列建Bloom Filter索引Bloom Filter索引只对in和=过滤查询有加速效果如果要查看某个查询是否命中了Bloom Filter索引，可以通过查询的Profile信息查看