Doris基础学习系列（四十三）Doris如何使用倒排索引

上一篇文章《Doris系列（四十二）Doris的倒排索引介绍》我们对doris的倒排索引做了简单的介绍，本文的话，我们来演示一下doris中如何使用倒排索引。

在doris中使用倒排索引主要分为两个阶段，第一个阶段是创建索引，第二个阶段是查询。下面我们分开来介绍下。

创建索引

在doris中创建倒排索引的话，整体语法示例如下：

CREATE TABLE table_name
(
  columns_difinition,
  INDEX idx_name1(column_name1) USING INVERTED [PROPERTIES("parser" = "english|unicode|chinese")] [COMMENT 'your comment']
  INDEX idx_name2(column_name2) USING INVERTED [PROPERTIES("parser" = "english|unicode|chinese")] [COMMENT 'your comment']
  INDEX idx_name3(column_name3) USING INVERTED [PROPERTIES("parser" = "chinese", "parser_mode" = "fine_grained|coarse_grained")] [COMMENT 'your comment']
  INDEX idx_name4(column_name4) USING INVERTED [PROPERTIES("parser" = "english|unicode|chinese", "support_phrase" = "true|false")] [COMMENT 'your comment']
)
table_properties;

从上文的语法中我们可以看到，在前面我们需要列举出来对应的表字段，然后在后面的时候指定index。执行index的话，我们主要是有2个主要信息，分别是：

USING INVERTED 
PROPERTIES

在这里Using inverted关键词是必须的（使用倒排索引的时候必须的，不用倒排索引没有这个关键词）他是用来标记当前的索引是倒排索引。

properties关键词的话是可选的，可以不选，也可以选择，如果不选的话，则不会进行分词，选的话我们可以指定对应的分词信息，指定分词涉及到的一共有3个关键词，下面挨个介绍下：

1）parser

这个parser主要是指定分词器，指定分词器的话一般主要是3个，分别是：english，chinese，unicode，具体示意如下：

english是英文分词，适合被索引列是英文的情况，用空格和标点符号分词，性能高
chinese是中文分词，适合被索引列主要是中文的情况，性能比english分词低
unicode是多语言混合类型分词，适用于中英文混合、多语言混合的情况。它能够对邮箱前缀和后缀、IP地址以及字符数字混合进行分词，并且可以对中文按字符分词。

2）parser_mode

用于指定分词的模式，目前这个分词主要是针对于中文，有两个选择，分别是：fine_grqained和coarse_grained，具体示意如下：

fine_grained：细粒度模式，倾向于分出比较短的词，比如 '武汉市长江大桥' 会分成 '武汉', '武汉市', '市长', '长江', '长江大桥', '大桥' 6个词
coarse_grained：粗粒度模式，倾向于分出比较长的词，，比如 '武汉市长江大桥' 会分成 '武汉市' '长江大桥' 2个词
默认coarse_grained

3）support_phrase

这里是用于指定索引是否支持MATCH_PHRASE短语查询加速

true为支持，但是索引需要更多的存储空间
false为不支持，更省存储空间，可以用MATCH_ALL查询多个关键字
默认false

下面我们做一个案例来创建倒排索引，示例sql如下：

CREATE TABLE `township` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `province` varchar(60) NULL,
  `province_code` varchar(60) NULL,
  `city` varchar(60) NULL,
  `city_code` varchar(60) NULL,
  `area` varchar(60) NULL,
  `area_code` varchar(60) NULL,
  `town` varchar(60) NULL,
  `town_code` varchar(60) NULL,
	INDEX idx_name1(town) USING INVERTED PROPERTIES("parser" = "chinese", "parser_mode" = "fine_grained", "support_phrase" = "true")
) ENGINE=OLAP
Duplicate KEY(`id`)
COMMENT 'OLAP'
DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
"replication_allocation" = "tag.location.default: 1",
"is_being_synced" = "false",
"storage_format" = "V2",
"light_schema_change" = "true",
"disable_auto_compaction" = "false",
"enable_single_replica_compaction" = "false"
);

这里我们给town字段添加了倒排索引。然后我们再插入一条数据进去：

INSERT INTO `township`(`id`, `province`, `province_code`, `city`, `city_code`, `area`, `area_code`, `town`, `town_code`) VALUES (1, '河北省', '130000', '石家庄市', '130100', '新华区', '130105', '合作路街道', '130105007');

查询

在doris中如果用查询的话，我们可以使用like或者match_all或者match_any函数。使用like的话不会走倒排索引，使用match_all或者match_any的时候会使用倒排索引，效率比like高很多，下面我们来演示下查询：

1）使用like查询，示例sql如下：

select * from township where town like "%作路%"

结果如下图：

可以看到查询时间花了0.026s。

2）使用match_any查询，示例sql如下：

select * from township where town match_any "作路"

效果图如下：

可以看到这里查询只用了0.020s，在数据量非常大的情况下，查询时间会更有显著的效果。

以上就是在doris2.x版本里面使用倒排索引的案例。