列存中的 skip index 是什么概念

列存数据库（Columnar database）中的 skip index 是一种优化查询性能的索引方法。在列存数据库中，数据是按列而不是按行存储的，这使得针对特定列的查询可以非常迅速。然而，即使是在列存数据库中，如果查询的数据量很大，那么性能也可能受到影响。这时，skip index 就能发挥作用。

Skip index 通常用在列存数据库中的压缩数据上。它记录了某个列中数据的最小值和最大值，通常会在数据块（block）或分区（partition）层面上创建。这样，在执行查询时，如果查询条件不匹配索引中的最小值和最大值区间，数据库就可以跳过那个数据块，无需对其进行扫描，从而减少读取的数据量，提高查询性能。

例如，假设有一个列存数据库中有一个按日期列（date column）组织的数据表。如果数据库系统创建了 skip index，并且你执行了一个查询来查找特定日期范围内的记录，数据库可以快速检查每个数据块的 skip index，而只访问包含所需日期范围的数据块。如果一个数据块的日期范围与查询条件不匹配，则会被跳过。

总的来说，skip index 为列存数据库提供了一种有效的方式来快速定位和跳过不相关的数据，从而大大加快了查询速度。

列存中的 skip index 总是能有效解决不同维度查询的性能问题吗？

列存中的 skip index 非常有助于提高查询性能，尤其是当查询涉及到的数据量很大且数据分布相对均匀的情况下。然而，它并不总是能有效地解决所有维度查询的性能问题。性能的提升依赖于多个因素：

• 数据分布：如果数据是高度倾斜的，那么 skip index 可能不会太有用。例如，如果大多数的值都集中在几个数据块中，那么查询时跳过的数据块可能会很少，因此性能提升有限。

• 查询模式：如果查询模式经常需要扫描大量的数据块，即使每个块都有 skip index，性能提升也可能比较有限。特别是在多维度查询中，如果不同的维度对应于不同的列，并且每个维度都有不同的查询模式，skip index 可能难以显著提升性能。

• 索引覆盖范围：skip index 只能帮助快速确定哪些数据块不包含感兴趣的值，如果查询条件非常宽泛，那么大多数数据块可能都需要被扫描，这样 skip index 的优势就不明显了。

• 查询条件的选择性：如果查询条件是非常选择性的（即只返回很小一部分的数据），那么 skip index 可以显著提高性能，因为它能够有效地跳过大量不包含所需数据的数据块。相反，如果查询条件不够选择性，那么性能提升会较少。

• 索引维护开销：虽然 skip index 有助于加速查询，但维护索引也需要消耗资源，特别是在数据更新频繁的环境中。索引的创建和更新可能会增加额外的负担。

总之，skip index 是一个优化工具，它在很多情况下能提高查询性能，但它的有效性会受到数据分布、查询模式和查询选择性等多种因素的影响。因此，数据库管理员和设计人员需要根据具体的用例和工作负载来评估和实施 skip index，以确保它们能够提供最大的性能优势。

那么，当 skip index 失效的时候，还有哪些算法能改善列存中不同维度的查询性能？

当 skip index 不足以提高列存数据库的查询性能时，可以考虑以下一些策略和技术来改善不同维度的查询性能：

• 分区（Partitioning）: 将数据分区可以显著提高查询性能，特别是对于经常根据特定列（如日期或地区）过滤的查询。选择恰当的分区策略可以确保查询只扫描相关的分区，减少数据的读取量。

• 物化视图（Materialized Views）: 在物化视图中预先计算和存储复杂查询的结果可以加速这些查询的执行，因为它避免了重复计算。

• 索引覆盖扫描（Covering Indexes）: 索引覆盖扫描是指查询所需的所有数据列都包含在索引中，从而避免了访问实际的数据行。这种类型的索引在特定的查询模式下可以提供非常好的性能。

• 位图索引（Bitmap Indexes）: 对于具有低基数（即列中不同值的数量较少）的列，位图索引可以非常有效。位图索引使用位数组来表示列中的值，使得它们在执行包含或排除特定值的查询时特别高效。

• 聚集（Clustering）: 在列存数据库中，通过将相关数据物理上存储在一起来提升查询性能。聚集可以根据访问模式进行优化，以减少读取不相关数据的需求。

• 多维索引（Multidimensional Indexes）: 对于多维度查询，可以使用如R树（R-tree）、KD树（k-d tree）等多维数据结构来优化查询。这些数据结构可以帮助快速定位在多维空间中满足查询条件的数据点。

• 数据压缩（Data Compression）: 数据压缩可以减少磁盘I/O，提高数据加载速度。对于列存数据库，压缩通常非常有效，因为相同列中的数据类型相同，通常可以很好地压缩。

• 向量化处理（Vectorized Processing）: 列存数据库可以利用向量化查询执行，这是一种处理多个数据值的单指令多数据（SIMD）操作。这可以减少CPU指令的数量并提高缓存利用率。

• 谓词下推（Predicate Pushdown）: 在查询计划中尽可能早地应用过滤条件可以减少需要进一步处理的数据量。列存数据库可以利用谓词下推到存储引擎层，以便在数据读取时即刻应用这些过滤条件。

每种技术都有其应用场景，且可能需要根据具体的工作负载和查询模式进行调整。通常，最佳的性能优化策略需要综合考虑多种技术，并配合适当的数据建模和查询优化。

你说的这些，和 z-ordering 有关吗？为什么你没提到这个

是的，Z-ordering（或Z-order曲线）与聚集的概念是相关的，并且可以用来改善在多维数据集上的查询性能。Z-ordering是一种使用空间填充曲线将多维数据映射到一维空间的技术。这种映射可以改进多维数据的局部性，因为在多维空间中相近的点在一维映射中也相对较近。这种映射通常在列存数据库和分布式文件系统中使用，以优化在多个列上的范围查询。

在我的前面的回答中没有提到Z-ordering，是因为在列存数据库中提到聚集时，通常首先考虑的是像分区和聚簇索引这样的更为常见的聚集技术。然而，Z-ordering是处理多维数据查询性能的一个重要策略，特别是在大数据平台和某些列存数据库系统中。

例如，Apache Hadoop上的Parquet和Apache Spark中的Delta Lake等系统支持Z-ordering来存储数据。在这些系统中，Z-ordering可以用来重新组织数据，使得多维度查询的性能得到优化。这是因为Z-order曲线尝试保留原始数据空间中点的邻近性，因此减少了必须扫描的数据量。

在使用Z-ordering时，通常会涉及到重新排序数据文件中的记录，以便多维查询可以高效访问在多维空间中相邻的数据。这种重新排序可以在某些场景下显著提高查询性能，因为它减少了需要访问的数据页的数量。

总结来说，Z-ordering确实是一种改善列存数据库中多维度查询性能的有效方法，它通过改进数据的局部性来减少查询必须读取的数据量。不过，它适用于特定的系统和查询模式，并不是所有列存数据库都会采用这种技术。在设计数据存储和查询策略时，Z-ordering可以作为一个考虑的方面之一，尤其是在面对复杂的多维数据查询时。

下面是关于 Z-ordering 更详细的一些信息：

Z-ordering（也称为Z-order曲线或莫顿码）是一种将多维数据映射到一维空间的技术，从而改善了数据的局部性。它是通过空间填充曲线的方法实现的，可以优化多维度查询的性能。以下是一个简单的例子来说明Z-ordering技术：

假设我们有一组二维点，每个点由(X, Y)坐标对表示。我们想要在二维空间内进行有效的范围查询。为了使用Z-ordering，我们会将这些点映射到一维空间上。

例子中的点如下所示：

A: (0, 0)
B: (1, 0)
C: (0, 1)
D: (1, 1)
E: (2, 2)
F: (3, 2)

为了生成Z-order曲线，我们会通过交替考虑每个维度的位来构建一个莫顿码。首先，我们需要将每个坐标转换为它的二进制形式。对于简单起见，假设我们只考虑2位二进制数（实际应用中通常需要更多的位来表示空间）：

(0, 0) -> (00, 00)
(1, 0) -> (01, 00)
(0, 1) -> (00, 01)
(1, 1) -> (01, 01)
(2, 2) -> (10, 10)
(3, 2) -> (11, 10)

接下来，我们将X和Y坐标的二进制位交错排列（interleave）以形成Z-order值：

A: (0, 0) -> (00, 00) -> 0000
B: (1, 0) -> (01, 00) -> 0100
C: (0, 1) -> (00, 01) -> 0001
D: (1, 1) -> (01, 01) -> 0101
E: (2, 2) -> (10, 10) -> 1010
F: (3, 2) -> (11, 10) -> 1110

Z-order值表示每个点在Z-order曲线上的位置。我们可以根据这些值来排序点：

A: 0000
C: 0001
B: 0100
D: 0101
E: 1010
F: 1110

现在，如果我们想要查询所有在X坐标范围[0, 1]和Y坐标范围[0, 1]内的点，我们可以首先查找Z-order值的范围，这会给我们A, B, C和D点，因为它们的Z-order值落在查询范围内。注意，尽管E和F点不在这个查询范围内，但由于Z-order曲线并不是完美的空间映射，有时可能需要检查邻近的Z-order值以验证是否有额外的点满足查询条件。

在实际应用中，空间填充曲线的位交错过程通常涉及更多维度和更多位数，以适用于高维空间和大数据集。Z-ordering在数据库和分布式文件系统中被用来优化数据布局，从而加速多维范围查询。在大数据技术栈（如Hadoop和Spark）中，Z-ordering可以用于重新组织数据文件，使得相关数据物理上更接近，这样可以减少在执行查询时需要读取的数据量。

Skip index 和 Index Skip Scan 有什么关系？

之前我写过一篇文章介绍 index skip scan，它和 Skip Index 完全属于不同的概念。

Index Skip Scan和Skip Index是两种不同的数据库索引技术，它们用于在不同情况下优化查询性能。

• Index Skip Scan通常用于行存储数据库中的复合索引，它允许数据库在索引的非前导列上执行有效的搜索。
• Skip Index常适用于列存储数据库，它利用数据块的统计信息来跳过那些明显不包含查询结果的数据块，从而减少查询需要处理的数据量。

让我们来详细看看它们之间的区别。

Index Skip Scan
Index Skip Scan是一种优化技术，它允许数据库查询执行计划在使用复合索引（composite index）时跳过索引的前导列。这种技术特别有用，当查询的过滤条件不包含索引的第一个列时。

例如，假设有一个复合索引包含两个列，顺序为(A, B)。如果一个查询只基于列B的条件进行过滤而没有涉及列A，那么通常这个索引就无法使用。但是使用Index Skip Scan，数据库可以跳过列A的索引键，直接在列B进行搜索。这种方法在列A的不同值较少时特别有效，因为数据库可以分段地检查每个不同值下列B的索引。

Skip Index
Skip Index是列存储数据库中的一个技术，它利用数据块（或分区）层面上的元数据来跳过无需扫描的数据块。这些元数据通常包括了数据块中每一列的最小值和最大值。当执行一个查询时，如果查询条件指定的值不在数据块的最小和最大值范围之内，那么数据库就知道它可以跳过这个数据块，因为这个数据块不可能包含任何匹配的记录。

例如，假设一个列存储数据库表有一个时间列，数据块的元数据显示一个数据块包含的时间范围是从2020年1月1日到2020年1月31日。如果一个查询要求查找2020年2月份的所有记录，数据库可以使用Skip Index来直接跳过那个1月份的数据块。