doris的布隆索引和位图索引区别

Doris是一个开源的分布式列式数据库系统，它支持多种类型的索引结构，包括布隆索引和位图索引。

1. **布隆索引**（Bloom Index）：布隆索引是一种概率型的数据结构，通过哈希函数将数据分散到多个位置，形成一组冗余的检查值。当查询时，如果某个检查值匹配，就认为可能存在目标数据。它的优点是空间效率高、插入速度快，但查询准确率受限于哈希函数的数量，可能存在误报（False Positive），适用于大规模数据过滤场景，如数据仓库中的事实表。

2. **位图索引**（Bitmap Index）：位图索引是对每个列的每个值创建一个二进制位图，0表示未出现，1表示出现。全表扫描时，只需要比较位图即可得出结果，适合于等值查询。它的优点是对于某些特定查询（比如查找某一列是否存在某值）非常高效，但对范围查询处理不佳，并且占用的空间较大。

两者的主要区别在于：
- **空间效率**：布隆索指数节省空间，但有一定的误报率；位图索引对于单值查询很高效，但总体上需要更大的存储空间。
- **查询速度**：布隆索引适合做快速过滤；位图索引在等值查询上有优势，范围查询较慢。
- **应用场景**：布隆索引常用于海量数据的预筛选；位图索引常用于少量热门值的检索。

相关问题

Doris 位图索引

位图索引是一种数据结构，用于快速查找和访问位图中特定位的信息。在计算机科学中，位图通常表示为一个二进制序列，其中每个位都代表一个特定的数据元素或状态。位图索引通过使用位运算和逻辑操作来实现高效的位检索。

Doris是一个开源的分布式SQL查询引擎，它提供了高性能和可扩展的数据分析能力。Doris中的位图索引是一种用于加速查询的数据结构。它可以用于快速过滤和检索满足特定条件的数据行。

在Doris中，位图索引将每个列值映射到一个位图中的相应位置。每个位图表示一个列值是否存在于对应的数据行中。通过使用位图索引，Doris可以快速识别满足查询条件的数据行，从而提高查询性能。

总结来说，Doris的位图索引是一种用于加速查询的数据结构，通过将列值映射到位图中的相应位置，可以快速过滤和检索符合条件的数据行。

Apache Doris创建索引

Apache Doris可以使用多种索引来提高查询性能和数据存储效率。其中包括Aggregate表(Uniq表同理)添加rollup、Duplicate表添加rollup、key和前缀索引、Bloom Filter索引和Bitmap索引等。\[1\]\[2\]\[3\]

在Apache Doris中，可以通过在Aggregate表或Uniq表上添加rollup来创建索引。这样可以提高查询性能和聚合操作的效率。

Duplicate表也可以添加rollup来创建索引，这样可以提高查询性能和去重操作的效率。

另外，Apache Doris还支持key和前缀索引。通过创建key和前缀索引，可以提高查询命中前缀索引的规则，从而提高查询性能。

对于高基数的列，比如UserID，可以使用Bloom Filter索引。Bloom Filter索引适合在高基数的列上创建，因为它可以快速判断某个值是否存在于索引中。

而对于低基数的列，比如"性别"列，使用Bloom Filter索引可能失去意义，因为每个Block几乎都会包含所有取值。

此外，Apache Doris还支持Bitmap索引。Bitmap索引占用的空间非常小，创建和使用非常快。当根据键值查询时，可以快速定位到具体的行号。而当根据键值做and/or或in(x,y,..)查询时，可以直接使用索引的位图进行或运算，快速得出结果行数据。

综上所述，Apache Doris提供了多种索引类型，可以根据具体的需求选择合适的索引来提高查询性能和数据存储效率。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Apache Doris的Rollup和前缀索引](https://blog.csdn.net/yy8623977/article/details/120929403)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Apache doris索引机制介绍](https://blog.csdn.net/hf200012/article/details/119272670)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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