云数据库ClickHouse二级索引-最佳实践
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汏姐萌神
2024-02-14 04:57:22
在大数据分析场景中，阿里云数据库ClickHouse新引入的二级索引功能旨在提升多维度搜索的性能。ClickHouse原生单表查询性能优化中，用户经常面临的挑战是如何优化存储扫描，特别是当面对海量数据时。作者分享了几个关键优化技术，如排序键（排序键优化-跳跃扫描）、分区键（MinMax裁剪）和skipping index（MetaScan）等，这些技术利用了数据的有序性和局部性。
然而，对于多维搜索场景，ClickHouse的原有技术可能表现不足，因为一条点查会消耗大量IO和CPU资源。为此，云数据库ClickHouse自研了二级索引，它不仅支持多列联合索引和表达式索引，还提供了函数下推、In Set Clause下推、多值索引和字典索引等特性，以实现高效检索和压缩。二级索引在定义上采用DDL语句，例如：
CREATE TABLE ...
(
...
INDEX idx_name (col1, col2) TYPE ... GRANULARITY ...
)
二级索引在构建性能上，相较于ElasticSearch的倒排索引和BKD索引，ClickHouse展现出了明显的优势。例如，1E数据量下，ClickHouse构建索引的时间和大小分别为65.32s/1.4G，而Lucene则需要487.255s/1.3G，证明了ClickHouse在索引构建上的高效。
在实际应用中，用户可以根据场景选择创建针对性的索引，如针对时间粒度的索引、UUID前缀索引，以及针对array类型列的多值和字典索引。二级索引尤其适用于搜索条件筛选率极低但结果数量有限的情况，比如某个买家ID的购买记录。
总结来说，ClickHouse的二级索引为多维搜索场景提供了强大的工具，通过优化数据存储和检索，有效减少资源消耗，提高查询性能。对于ClickHouse在OLAP场景中的使用，建议结合这些技术来优化查询策略，以最大化性能提升。
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