Apache Doris的Bitmap索引和BloomFilter索引使用及注意事项
1. Apache Doris简介
Apache Doris是一款开源的分布式SQL数据仓库，可以在秒级内快速查询PB级的数据。它支持高并发、高可用、海量数据的实时查询和分析，并提供丰富的分析函数和复杂查询语句的支持。
2. Bitmap索引
Bitmap索引是一种基于位图的索引结构，它适用于高基数列的查询。在Bitmap索引中，每一个不同的值对应于一个位图（Bitmap），这个位图中的每个比特位对应于表中的一个行，如果行包含该列的值，则该位为1，否则为0。查询时，Bitmap索引会对查询条件进行转化，将多个查询条件转化为位运算，最后通过位运算的结果查询到符合条件的行。
现在我们来看一下Bitmap索引在Apache Doris中的使用示例。假设我们有一个表t，其中包含一个列c，我们希望对该列创建Bitmap索引。通过以下命令将该列转化为Bitmap索引：
ALTER TABLE t ADD INDEX idx_bitmap (c) USING BITMAP;
这条命令将对列c创建Bitmap索引，并将索引命名为idx_bitmap。注意，使用Bitmap索引时需要考虑存储需求，因为每个位需要一个字节。
3. BloomFilter索引
BloomFilter索引是一种基于概率的索引结构，可以快速判断某个值是否存在于索引中，但不能精确确定存在的位置。在BloomFilter中，每个元素会被映射到多个哈希函数的结果上，生成多个位图（Bitmap），这些位图中的每个比特位对应于表中的一个行。在查询时，如果某个元素在任意一个哈希函数的结果中对应的位置全部为1，则可以判断该元素存在于索引中。
下面是使用BloomFilter索引的示例，假设我们有一个表t，其中包含一个列c，我们希望对该列创建BloomFilter索引。通过以下命令将该列转化为BloomFilter索引：
ALTER TABLE t ADD INDEX idx_bloomfilter (c) USING BLOOMFILTER;
这条命令将对列c创建BloomFilter索引，并将索引命名为idx_bloomfilter。
4. 注意事项
在使用Bitmap索引和BloomFilter索引时，需要注意以下事项：
4.1 精度问题
Bitmap索引和BloomFilter索引都无法保证100%的精度，可能存在误判或漏判的问题。因此，在使用这些索引时，需要评估错误率，并根据实际情况进行权衡和选择。
4.2 存储需求
Bitmap索引和BloomFilter索引都需要额外的存储空间，当索引列的基数非常大时，存储需求会相应增加。因此，在使用这些索引时，需要考虑存储空间的限制。
4.3 查询效率
在查询过程中应该尽量减少Bitmap索引和BloomFilter索引的使用，因为它们可能会增加查询时间。因此，在使用这些索引时，需要评估查询效率，并根据实际情况进行权衡和选择。
4.4 索引类型的选择
在使用Bitmap索引和BloomFilter索引时，需要根据实际情况进行选择。如果需要高精度的查询结果，则应选择Bitmap索引；如果需要更快的查询速度，则应选择BloomFilter索引。
5. 总结
Bitmap索引和BloomFilter索引都是基于位图的索引结构，适用于高基数列的查询。它们都需要额外的存储空间，并存在精度和查询效率方面的权衡。在使用这些索引时，需要根据实际情况进行选择，并进行适当的调优。