Brin Index主Greenplum 7中的理论与实现

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: cn.greenplum.org

摘要

Brin Index是一种基于块范围的索引技术，适用于大型表且具有特定数据分布特性的场景。在Greenplum7中，Brin Index针对AppendOnly表进行了优化实现。其存储结构包括Revmap数组，用于记录块的最大和最小元组值，帮助过滤不符合条件的数据块。性能测试表明，Brin Index在一定区间选择性查询中表现出较高效率，特别是在数据块数量较大且选择性较低时尤为明显。实现中，Block Number通过计算上级数组索引位置，Revmap通过模运算确定偏移量。Brin Index的优势在于块级过滤能力和较低的存储开销，适合不愿大量存储索引空间的应用场景。

AI总结

以下是对文档《Brin Index在Greenplum 7中的理论与实现》的总结：

### 1. Brin Index 简介
Brin Index（Block Range Index）是一种存储数据块中元组字段的最大和最小值的索引结构，用于过滤不符合查询条件的数据块，减少查询的数据读取量。

### 2. Brin Index 的存储机制
- **Revmap**：是一个逻辑上的数组，数组下标代表数据块编号（BlockNumber），值是TID（指向存储有最大最小值的元组）。
- **存储方式**：通过BlockNumber计算上层数组的索引（upper_index）和Revmap的偏移量（revmap_offset），即：
- `upper_index = blocknum / TidNumPerPage`
- `revmap_offset = blocknum % TidNumPerPage`

### 3. Brin Index 的实现
- 适用于AppendOnly Table（append-only表）。
- 支持列存储，减少存储开销。

### 4. 使用场景
- 表非常大。
- 数据具有分布特性。
- 不希望在索引上占用过多存储空间。

### 5. 性能测试
- 测试场景：创建列存储表并插入1,000,000条数据，创建Brin索引和B-tree索引。
- `create table aocs(a int, b int) with(appendonly=true, ORIENTATION = column);`
- `insert into aocs select i,i from generate_series(1,10000000)i;`
- `create index abidx on ao using brin(b) with(pages_per_range=1);`
- `create index atidx on ao using btree(b);`
- 结果：Brin Index在选择率极低时性能优于B-tree索引（查询选择率为1%时，Brin Index的选择率为1 - (1 - 0.000045)）。

### 6. 结论
Brin Index适合大表、分布有特性且需要节省存储空间的场景，能够显著提升查询效率。