📄️ Индексы
Индексы помогают быстро находить данные, соответствующие определённым условиям запроса. В частности, когда индекс построен на таблице на основе некоторых её столбцов, запросы, использующие эти столбцы в качестве условий, требуют сканирования только части данных таблицы для поиска данных, удовлетворяющих условиям. Таким образом повышается эффективность запросов. Selena предоставляет различные типы индексов, которые в основном делятся на следующие две категории:
📄️ Prefix индексы
Укажите одну или несколько колонок для формирования sort key при создании таблицы. Строки данных в таблице будут отсортированы на основе sort key и затем сохранены на диске.
📄️ Bitmap индексы
В этой теме описывается, как создавать и управлять bitmap индексом, а также варианты использования.
📄️ Bloom filter индексы
В этом разделе описывается создание и изменение bloom filter индексов, а также принципы их рабо ты.
📄️ N-gram bloom filter индекс
N-gram bloom filter индекс - это специальный Bloom filter индекс, который обычно используется для ускорения LIKE запросов и скорости вычисления функций ngramsearch и ngramsearchcase_insensitive.
📄️ Полнотекстовый inverted индекс
Начиная с версии 3.3.0, Selena поддерживает полнотекстовые inverted индексы, которые могут разбивать текст на более мелкие слова и создавать индексную запись для каждого слова, показывающую отношение отображения между словом и соответствующим номером строки в файле данных. Для полнотекстового поиска Selena запрашивает inverted индекс на основе ключевых слов поиска, быстро определяя строки данных, соответствующие ключевым словам.
📄️ Vector индекс
Эта тема представляет функцию vector индекса Selena и как выполнять приблизительный поиск ближайших соседей (ANNS) с её помощью.