Doris索引的优化

一、‌智能索引优化‌

1. ‌前缀索引策略‌
• 将高频过滤字段（如时间戳、用户ID）放在AGGREGATE KEY或UNIQUE KEY前36字节内，确保查询命中前缀索引。
• 避免长字符串作为前缀列，优先使用数值类型或短字符串（如VARCHAR(20)）。

CREATE TABLE logs (
  ts DATETIME,  -- 高频过滤字段前置
  user_id INT,
  content TEXT
) ENGINE=OLAP
AGGREGATE KEY(ts, user_id)  -- 前两列自动生成前缀索引

2. ‌ZoneMap索引利用‌
• 自动为每列维护Min/Max值，适合范围查询优化：

SELECT * FROM sales WHERE amount BETWEEN 1000 AND 5000;  -- 自动过滤无效数据块

 

 

二、‌二级索引优化‌

1. ‌倒排索引（Inverted Index）‌
• 文本字段全文检索加速：

ALTER TABLE articles ADD INDEX idx_content (content) USING INVERTED;  -- 支持LIKE '%关键词%'

• 非主键列等值查询优化（如商品分类ID）

         2‌.Bloom Filter索引‌

• 高基数列（如订单号、手机号）过滤优化：

ALTER TABLE orders SET ("bloom_filter_columns" = "order_id");  -- 减少90%无效IO

3. ‌Bitmap索引‌
• 低基数列（如性别、省份）快速统计：

ALTER TABLE users ADD INDEX idx_gender (gender) USING BITMAP;  -- 加速COUNT(DISTINCT)查询

 

三、‌索引组合策略‌

1. ‌多条件查询优化‌
• 联合使用前缀索引+倒排索引：

　　-- ts走前缀索引，content走倒排索引

SELECT * FROM logs
WHERE ts >= '2025-04-01' AND content LIKE '%error%';

 

2. ‌索引存储优化‌
• 调整索引压缩策略降低存储开销：

ALTER TABLE logs SET ("compression" = "LZ4");  -- 倒排索引压缩率提升30%

 

四、‌避坑指南‌

1. ‌索引失效场景‌
• 前缀索引超过36字节或包含非排序字段时失效
• Bitmap索引在Aggregate表仅支持Key列
2. ‌维护成本控制‌
• 单个表索引总数建议≤5个，避免写入性能下降超过20%
• 定期清理无效索引：

SHOW INDEX FROM orders;  -- 分析索引使用频率

 

五、‌性能对比‌

索引类型	适用场景	查询加速效果	存储开销
‌前缀索引‌	排序键范围查询	5-10倍	无
‌倒排索引‌	文本模糊匹配/非主键过滤	40倍↑	高
‌BloomFilter‌	高基数列精确过滤	3-5倍	低
‌Bitmap‌	低基数列聚合统计	10倍↑	中

‌注‌：优化前需通过EXPLAIN验证索引命中情况，推荐优先优化影响80%查询的核心业务表。