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。