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摘要： 本文章先形容了罕用的索引，并针对 B -tree 和 Psort 两种索引具体介绍，上面给出索引的利与弊。除了索引，还介绍了分区、PCK 等其余查问提速的伎俩。最初给出各种索引和调优伎俩的应用场景。
本文分享自华为云社区《DWS 索引的正确“关上姿态”》，原文作者：hoholy。
索引能干什么呢，一言以蔽之：查问减速。常见的索引有上面几种：
1. 罕用索引介绍
1.1 B-btree 索引
B-tree 存储构造示意如下：
- B-tree 是均衡树，有序存储索引 KEY 值和 TID；
- 对于索引上的过滤条件，通过 KEY 疾速找到对应的叶子节点，而后再通过 TID 找到理论记录；
- 索引中的数据以非递加的顺序存储（页之间以及页内都是这种程序），同级的数据页由双向链表连贯；
- 反对单列索引和复合（多列）索引，多列复合索引实用于多列组合查问，B-tree 索引对于查问条件的程序有要求；
- B-tree 索引能够解决等值和范畴查问；
- 索引页面不存储事务信息；
在数据库外面举个例子，如何创立 B -tree 索引：
1.2 Psort 索引
Psort 索引数据结构示意如下图所示：
- Psort 索引自身是个列存表，蕴含索引列和 tid，在索引列上部分排序，利用 MIN/MAX 块过滤减速 TID 获取；
- Psort 索引自身有可见性，但删除、更新数据不会作用到 Psort 索引；
- Psort 索引更适宜做范畴过滤，点查问速度较差；
- 批量导入场景下无效，对于单条导入有效；
横向比照 B -tree、Psort 如下：
1.3 非凡索引
表达式索引
比方对于查问“select * from test1 where lower(col1) =‘value’;”能够建设在 Lower 表达式之上的索引“create index on test1(lower(col1));”，后续对于相似在 lower(col1) 表达式上的过滤条件，就能够间接应用这个索引减速，对于其余表达式该索引不会对查问失效。但须要留神的是：索引表达式的保护代价较为低廉，因为在每一个行被插入或更新时都得为它从新计算相应的表达式。
局部索引
比方创立一个局部索引“create index idx2 on test1(ip) where not (ip >’10.185.178.100’and ip <’10.185.178.200’);”，应用该缩影减速的典型查问是这样“select from test1 where ip =’10.185.178.150’”，然而对于查问“select from test1 where ip =’10.185.178.50’”就不能应用该索引。局部索引用来缩小索引的大小，排除掉查问不感兴趣的数据，同时能够减速索引的检索效率.
惟一索引
（1）只有 B -tree 索引反对惟一索引；
（2）当一个索引被申明为惟一时，索引中不容许多个表行具备雷同的索引值；
（3）空值被视为不雷同，一个多列惟一索引将会回绝在所有索引列上具备雷同组合值的表行；
（4）对于主键列会主动创立一个惟一索引；
（5）唯一性查看会影响索引插入性能；
1.4 索引的利与弊
索引的长处如下：
- 点查问提速显著，间接定位到须要的地位，缩小有效 IO；
- 多条件组合查问，过滤大量数据，放大扫描范畴；
- 利用倒排索引减速全文检索；
- 利用等值条件索引查问速度快的劣势，联合 nestloop 进步多表 join 效率；
- 提供主键和唯一性束缚，满足业务须要；
- 利用 btree 索引人造有序的特点，优化查问打算；
索引的毛病如下：
- 索引页面占用额定空间，导致肯定的磁盘收缩；
- 每次数据导入同时须要更新索引，影响导入性能；
- 索引页面没有可见性，存在垃圾数据，须要定期清理；
- 索引扫描性能并不总是比程序扫描性能更好，一旦优化器判断有误，可能导致查问性能反向劣化；
- 索引须要记录 XLOG，减少日志量；
- 每个索引至多一个文件，减少备份复原、扩容等操作的代价；
- 鉴于索引的应用是一把双刃剑，创立索引要审慎，只给有须要的列创立，不能过滤大量数据的条件列
不要创立索引。除了索引能够优化查问效率，存储层还有没有其余优化伎俩呢？上面给大家再介绍几种 DWS 查问提速的伎俩。
2. DWS 查问提速
2.1 分区
分区是最罕用的提速伎俩之一，而且成果很好，举荐大家联合场景多多应用。
- 目前反对的分区是 range 分区，分区反对 merge、split、exchange 等操作；
- 在工夫维度或者空间维度等具备肯定数据法则的列上创立分区，分区列上的过滤条件会先做分区剪枝，缩小物理扫描量；
- 相比拟索引，分区间接把原始数据物理划分，一旦分区剪枝失效，会极大的缩小 IO；
- 应用分区和应用索引并不抵触，能够给分区创立索引；
应用分区的注意事项如下：
- 分区对于导入的影响是减少内存应用（内存不足时会下盘），但不产生额定的磁盘占用；
- 应用分区肯定要留神分区列的抉择和分区数量的管制，分区过多会导致小文件问题，分区数量倡议最多不超过 1600 个；
- 分区剪枝适宜范畴查问，对于点查问效率晋升无限；
上面举个例子，别离创立同样数据类型的分区表和非分区表，导入雷同的数据 640 万条，用同样的查问会看到分区剪枝对性能进步了 7 倍多，筹备数据：
分区和非分区查问耗时比照，其中 test1 是分区表，test2 是非分区表，test1 的查问 scan 耗时 6ms，test2 的查问 scan 耗时 46ms，差距 7 倍还多：
2.2 PCK(partial cluster key)
PCK 的实质就是通过排序晋升查问过滤的效率，创立表时指定 PCK 列，该列上的数据会部分排序，有序的数据带来更好的数据聚簇性，每个数据块的 min/max 等稠密索引就能更好的发挥作用，粗过滤掉大量的数据，晋升 IO 效率，默认状况下 420 万行数据部分排序。
注意事项如下：
- 只有列存表反对 PCK，部分排序对每次导入的批量数据失效，不会做全排序；
- PCK 更实用于范畴查问，点查场景下配套应用 PCK 和索引能够达到最佳成果；
- 带 PCK 导入因为排序的起因会应用更多的内存，影响导入速度，须要衡量导入和查问性能；
举个例子，对于查问 select * from tab where col > 65，如果不应用 PCK，很可能一个 CU 都无奈过滤掉，但如果应用了 PCK，下图所示的 5 个 CU 就能过滤掉一半还多，晋升查问性能至多 50%：
再用下面分区的那组数据横向比照 PCK 的性能体现：
（1）列存表，非分区，无 PCK，scan 耗时 46ms
（2）列存表，非分区，有 PCK，scan 耗时 1.7ms
（3）列存表，有 PCK，再创立 btree 索引，scan 耗时 0.1ms
PCK 联合索引，能够将相似这种点查的性能晋升 100 倍以上。
2.3 智能过滤
列存表数据从文件读出来，到反馈给执行层，两头会智能辨认主动多层过滤，对用户齐全通明，如下图所示：
3. 索引应用场景举荐
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