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。

相关问题

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]
[ .reference_list ]

doris的倒排索引

Doris的倒排索引是一种用于快速检索文档的数据结构。倒排索引（Inverted Index）是指以单词作为索引的关键词表，通过将文档中的单词进行提取和归纳，建立起单词与文档之间的映射关系。

在Doris中，倒排索引通常用于支持全文搜索功能。它将文档集合中的每个单词与包含该单词的文档进行关联，存储为一个键值对。这样，当用户搜索某个单词时，系统可以通过倒排索引快速找到包含该单词的文档。

倒排索引的构建过程一般包括以下步骤：
1. 预处理：对文档进行分词和过滤等操作，将文档转化为单词序列。
2. 建立倒排表：将每个单词与包含它的文档进行映射，形成倒排表。
3. 索引优化：对倒排表进行压缩和优化，提高检索效率。
4. 搜索处理：根据用户查询的关键词，在倒排索引中查找相应的文档。

Doris使用倒排索引来支持高效的文本搜索和过滤功能，通过快速定位相关文档，提升用户的搜索体验。