优化索引设计和使用
概述
PALO 目前支持两类索引：
- 内置索引：包括前缀索引和 ZoneMap 索引等；
- 二级索引：包括倒排索引、Bloomfilter 索引、N-Gram Bloomfilter 索引和 Bitmap 索引等
在业务优化过程中，充分分析业务特征并有效利用索引，会大大提升查询和分析的效果，从而达到性能调优的目的。
本章将从实际案例的角度出发，展示几种典型场景下的索引使用技巧，并总结优化建议，以供业务调优时参考。
案例 1：优化 Key 列顺序利用前缀索引加速查询
在优化表 Schema 设计中，我们已介绍了如何选择合适的字段作为 Key 字段，并利用 PALO 的 Key 列排序特性来加速查询。本案例将进一步扩展该场景。
由于 PALO 内置了前缀索引功能，它会在建表时自动取表 Key 的前 36 字节作为前缀索引。当查询条件与前缀索引的前缀相匹配时，可以显著加快查询速度。以下是一个表定义的示例：
1CREATE TABLE `t1` (
2 `c1` VARCHAR(10) NULL,
3 `c2` VARCHAR(10) NULL
4) ENGINE=OLAP
5DUPLICATE KEY(`c1`)
6DISTRIBUTED BY HASH(`c2`) BUCKETS 10
7PROPERTIES (
8"replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
9);相应的业务 SQL 模式如下：
1select * from t1 where t1.c2 = '1';
2select * from t1 where t1.c2 in ('1', '2', '3');在上述 Schema 定义中，c1 在前，c2 在后。然而，查询却是使用 c2 字段进行过滤。在这种情况下，无法利用前缀索引的加速功能。为了进行优化，我们可以调整 c1 和 c2 列的定义顺序，将 c2 列置于第一个字段位置，从而利用前缀索引的加速功能。
调整后的 Schema 如下：
1CREATE TABLE `t1` (
2 `c2` VARCHAR(10) NULL,
3 `c1` VARCHAR(10) NULL
4) ENGINE=OLAP
5DUPLICATE KEY(`c2`)
6DISTRIBUTED BY HASH(`c1`) BUCKETS 10
7PROPERTIES (
8"replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
9);优化提示：
在定义 schema 列顺序时，应参考业务查询过滤中的高频高优列，以便充分利用 PALO 的前缀索引加速功能。
案例 2：使用倒排索引加速查询
PALO 支持倒排索引作为二级索引，以加速等值、范围及文本类型的全文检索等业务场景。倒排索引的创建和管理是独立的，它能够在不影响原始表 Schema 和无需重新导入表数据的情况下，便捷地进行业务性能优化。
关于典型的使用场景、语法及案例，可参考倒排索引，查看详细介绍，本章节不再重复阐述。
优化建议：
对于文本类型的全文检索，以及字符串、数值、日期时间类型字段上的等值或范围查询，均可利用倒排索引来加速查询。特别是在某些情况下，如原始表结构和 Key 定义不便优化，或重新导入表数据的成本较高时，倒排索引提供了一种灵活的加速方案，以优化业务执行性能。
总结
在 Schema 调优中，除了表级 Schema 优化外，索引优化同样占据重要地位。PALO 提供了多种索引类型，包括前缀等内置索引，以及倒排等二级索引。这些索引为性能加速提供了强大的支持，通过合理利用这些索引，我们可以显著提升多场景下的业务查询和分析速度，这对于多场景业务查询和分析具有重要意义。