StarRocks 各类索引以及存储位置详解

StarRocks 支持多种索引机制，不同索引根据其功能和设计目标，存储在不同的层级和位置。以下是 主键索引、前缀索引、Ordinal 索引、ZoneMap 索引、Bloom Filter、Bitmap 索引 的详细存储位置对比。

---

结论

索引类型	存储位置	存储层级	是否独立文件	是否可持久化
主键索引 (Primary Key Index)	persistent_index/ 目录下的 .pkindex 文件	Tablet 级（全局）	✅ 独立	✅ 是（推荐）
前缀索引 (Prefix Index)	segment_xxx.idx 文件	Segment 级	✅ 附属文件	✅ 是
Ordinal 索引	内嵌于 .idx 文件或段元数据中	Segment 级	❌ 否（内嵌）	✅ 是
ZoneMap 索引	segment_xxx.idx 文件（与前缀索引共存）	Segment 级	✅ 附属文件	✅ 是
Bloom Filter 索引	col_<column>.bloom 文件	Segment 级	✅ 附属文件	✅ 是
Bitmap 索引	col_<column>.bitmap 文件	Segment 级	✅ 附属文件	✅ 是

📌 所有索引在查询时均可加载到 BE 内存缓存 中以加速访问。

---

详细存储结构图

/starrocks/be/storage/data/0/<tablet_id>/
│
├── persistent_index/ ← 主键索引（独立全局）
│ └── primary_key.pkindex → RocksDB 格式，存储主键 → (RowSet, Segment, row_id) 映射
│
├── rowset_12345/ ← RowSet 1
│ ├── segment_001.dat → 数据文件
│ ├── segment_001.idx → 前缀索引 + ZoneMap + Ordinal 索引 ✅
│ ├── col_user_id.bloom → Bloom Filter ✅
│ └── col_status.bitmap → Bitmap 索引 ✅
│
├── rowset_67890/ ← RowSet 2
│ ├── segment_002.dat
│ ├── segment_002.idx → 前缀索引 + ZoneMap + Ordinal 索引 ✅
│ ├── col_user_id.bloom → Bloom Filter ✅
│ └── col_gender.bitmap → Bitmap 索引 ✅
│

---

🔍 各类索引存储详解

1. 主键索引 (Primary Key Index)

• 存储位置：
  • ✅ 独立目录：/starrocks/be/storage/data/0/<tablet_id>/persistent_index/
  • ✅ 文件名：primary_key.pkindex（RocksDB SSTables）
• 存储层级：Tablet 级，覆盖所有 RowSet 和 Segment。
• 是否独立：✅ 是，不依赖任何 RowSet 或 Segment。
• 持久化：
  • 必须启用："enable_persistent_index" = "true"
  • 重启后无需重建，保障高可用。
• 内容：主键值 → (RowSet ID, Segment ID, 行号) 的映射。

💡 作用：支持 UPSERT、DELETE，实现行级更新。

---

2. 前缀索引 (Prefix Index / ZoneMap)

• 存储位置：
  • ✅ 每个 Segment 一个文件：segment_xxx.idx
  • 与 .dat 文件同目录。
• 存储层级：Segment 级
• 是否独立：❌ 否，是 Segment 的附属索引文件。
• 持久化：✅ 是，随 Segment 持久化。
• 内容：每 1024 行的 min/max 值，用于数据块剪枝。

💡 作用：加速 WHERE col > 100 类范围查询，减少扫描量。
在实现上，可以作用于一个 Segment，也可以是一个列的一个 Data Page，相应的 ZoneMap 索引有两种：一种是存每个 Segment 的统计信息，另一种是存每个 Data Page 的统计信息

---

3. Bloom Filter 索引

• 存储位置：
  • ✅ 每个启用了 BF 的列一个文件：col_<column_name>.bloom
  • 与 Segment 文件同目录。
• 存储层级：Segment 级
• 是否独立：❌ 否，是列的附属索引。
• 持久化：✅ 是。
• 内容：列中所有值的哈希指纹（位数组），用于快速判断“某值是否存在”。

💡 作用：加速 WHERE user_id = '123' 类等值查询，避免无效 I/O。

---

4. Bitmap 索引

• 存储位置：
  • ✅ 每个启用了 Bitmap 的列一个文件：col_<column_name>.bitmap
  • 与 Segment 文件同目录。
• 存储层级：Segment 级
• 是否独立：❌ 否。
• 持久化：✅ 是。
• 内容：低基数列（如 status, gender）的位图映射，支持 IN、= 查询的位运算。

💡 作用：高效处理 WHERE status IN ('PENDING', 'DONE') 类查询。

---

🔄 查询时的内存加载情况

索引类型	内存加载行为
主键索引	常驻内存或缓存热数据
前缀索引	查询时加载到 Index Cache，常驻内存
Bloom Filter	查询时加载，高频列常驻内存
Bitmap 索引	查询时加载

⚠️ 主键索引内存占用较大，需根据主键列大小和行数规划 BE 内存。

---

如何配置和查看？

1. 建表时启用索引

CREATE TABLE user_table (user_id BIGINT status VARCHAR(20),gender VARCHAR(10),visit_time DATETIME,...
) 
PRIMARY KEY (user_id)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id)
PROPERTIES ("enable_persistent_index" = "true",              -- 主键索引持久化"bloom_filter_columns" = "user_id",              -- Bloom Filter"bitmap_columns" = "status,gender"               -- Bitmap 索引
);