DORIS - DORIS之索引简介

索引概述

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索引对比

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索引建议

(1)最频繁使用的过滤条件指定为 Key字段,自动建前缀索引,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,前缀索引比较小,所以可以全量在内存中缓存。建表时会自动取表的 Key 的前 36 字节作为前缀索引。
(2)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:
A. 有字符串 LIKE 匹配需求,再加一个 NGram BloomFilter 索引
B. 对索引存储空间很敏感,将倒排索引换成 BloomFilter 索引
(3)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。
(4)数据块一行数据的前 36 个字节作为这行数据的前缀索引。当遇到 VARCHAR 类型时,前缀索引会直接截断。如果第一列即为 VARCHAR,那么即使没有达到 36 字节,也会直接截断,后面的列不再加入前缀索引,所以在建表时,正确选择列顺序,能够极大地提高查询效率。

<think>好的,用户问的是如何在Apache Doris中为物化视图创建或添加索引。首先,我需要回忆一下Doris的文档和相关资料。记得Doris的物化视图主要是通过预计算来加速查询,而索引方面,Doris使用智能的预聚合和前缀索引来优化查询性能,而不是传统意义上的手动创建索引。 然后,用户可能对物化视图的索引机制不太清楚,需要解释Doris索引策略。比如,前缀索引是自动根据表的排序键生成的,而物化视图的排序键也是由创建时的SELECT语句决定的。因此,用户可能需要调整物化视图的排序键来优化索引效果。 接下来,考虑用户的需求是否可以通过其他方式实现,比如调整物化视图的构建列顺序,或者利用Rollup来增加不同的预聚合路径。可能还需要提到Doris的自动索引管理,不需要手动维护,这样用户就不必像在传统数据库中那样手动创建索引。 还要检查是否有相关的引用内容。用户提供的引用中提到Doris的查询速度是亚秒级,支持高并发,这可能和物化视图及索引的设计有关。需要确保回答中提到的优化方法与这些引用一致,比如利用排序键和Rollup来提高查询效率。 最后,生成相关问题时要围绕物化视图的优化、索引机制以及与其他技术的比较,帮助用户深入理解。确保回答结构清晰,分步骤说明操作,并提醒注意事项,比如索引自动创建和无法手动添加的情况。</think>### 如何在 Apache Doris 中为物化视图创建或添加索引? 在 Apache Doris 中,物化视图(Materialized View)的索引机制与普通表有所不同,其优化主要依赖于 Doris 的智能预聚合和前缀索引设计。以下是具体操作和原理说明: --- #### 1. **物化视图的索引机制** Doris 的物化视图通过**前缀索引**和**预聚合**来加速查询,而非传统数据库的手动创建索引。其核心逻辑如下: - **前缀索引**:Doris 会根据物化视图的 `ORDER BY` 列自动生成前缀索引。例如,若物化视图的排序键为 `(dt, user_id)`,查询条件包含 `dt` 或 `(dt, user_id)` 时,可直接利用前缀索引快速定位数据[^1]。 - **预聚合**:物化视图通过聚合操作(如 `SUM`、`COUNT`)提前计算结果,查询时直接读取聚合数据,无需全表扫描。 --- #### 2. **为物化视图优化索引的步骤** 虽然不能直接为物化视图添加索引,但可以通过以下方式优化查询性能: 1. **合理设计排序键** 在创建物化视图时,通过 `ORDER BY` 指定高频查询条件的列顺序。例如: ```sql CREATE MATERIALIZED VIEW mv_orders DISTRIBUTED BY HASH(order_id) ORDER BY (dt, product_id) AS SELECT dt, product_id, SUM(amount) FROM orders GROUP BY dt, product_id; ``` 此设计会为 `(dt, product_id)` 生成前缀索引,加速包含这些列的查询。 2. **利用 Rollup 增强查询路径** Rollup 是 Doris 中一种特殊的物化视图,可通过添加不同维度的 Rollup 为查询提供更多索引路径: ```sql ALTER TABLE orders ADD ROLLUP rollup_product (product_id, dt, SUM(amount)); ``` 当查询条件包含 `product_id` 时,优先命中 Rollup 的排序键。 3. **数据分区与分桶** 结合 `PARTITION BY` 和 `DISTRIBUTED BY` 对数据进行物理划分,减少扫描范围: ```sql CREATE MATERIALIZED VIEW mv_log PARTITION BY dt DISTRIBUTED BY HASH(user_id) ORDER BY (dt, user_id) AS SELECT dt, user_id, COUNT(*) AS pv FROM log GROUP BY dt, user_id; ``` --- #### 3. **注意事项** - Doris **不会为物化视图单独创建二级索引**,所有优化均基于排序键和预聚合。 - 若查询性能未达预期,可通过 `EXPLAIN` 分析查询是否命中物化视图或 Rollup[^2]。 - 调整物化视图的 `ORDER BY` 列后,需重新构建视图(通过 `REFRESH MATERIALIZED VIEW` 或重新创建)。 ---
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