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版本:Candidate-4.1

全文倒排索引

从版本 3.3.0 开始,StarRocks 支持全文倒排索引,可以将文本拆分成更小的词,并为每个词创建一个索引条目,显示该词与数据文件中对应行号之间的映射关系。对于全文搜索,StarRocks 根据搜索关键词查询倒排索引,快速定位匹配关键词的数据行。

主键表自 v4.0 起支持全文倒排索引。

自 v4.1 起,StarRocks 除了默认的 CLucene 实现外,还支持 builtin(内置)倒排索引实现。builtin 实现同时支持存算一体存算分离集群。详情请参见 Builtin 倒排索引

概述

StarRocks 将其底层数据存储在按列组织的数据文件中。每个数据文件包含基于索引列的全文倒排索引。索引列中的值被分词为单个词。分词后的每个词被视为一个索引条目,映射到该词出现的行号。目前支持的分词方法包括英文分词、中文分词、多语言分词和不分词。

例如,如果一行数据包含 "hello world" 且其行号为 123,全文倒排索引根据分词结果和行号构建索引条目:hello->123, world->123。

在全文搜索过程中,StarRocks 可以使用全文倒排索引定位包含搜索关键词的索引条目,然后快速找到关键词出现的行号,显著减少需要扫描的数据行数。

基本操作

创建全文倒排索引

在创建全文倒排索引之前,需要启用 FE 配置项 enable_experimental_gin

ADMIN SET FRONTEND CONFIG ("enable_experimental_gin" = "true");
备注

在为表创建全文倒排索引时,必须禁用该表的 replicated_storage 功能。

  • 对于 v4.0 及更高版本,创建索引时该功能会自动禁用。
  • 对于 v4.0 之前的版本,必须手动将表属性 replicated_storage 设置为 false

在创建表时创建全文倒排索引

在列 v 上创建使用英文分词的全文倒排索引。

CREATE TABLE `t` (
`k` BIGINT NOT NULL COMMENT "",
`v` STRING COMMENT "",
INDEX idx (v) USING GIN("parser" = "english")
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(`k`)
DISTRIBUTED BY HASH(`k`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
"replicated_storage" = "false"
);
  • parser 参数指定分词方法。支持的值及描述如下:
    • none (默认): 不分词。构建全文倒排索引时,索引列中的整行数据被视为单个索引项。
    • english: 英文分词。此分词方法通常在任何非字母字符处进行分词。此外,大写英文字符会被转换为小写。因此,查询条件中的关键词需要是小写英文而不是大写英文,以利用全文倒排索引定位数据行。
    • chinese: 中文分词。此分词方法使用 CLucene 中的 CJK Analyzer 进行分词。
    • standard: 多语言分词。此分词方法提供基于语法的分词(基于 Unicode Text Segmentation algorithm),适用于大多数语言和混合语言的情况,如中英文。例如,此分词方法可以区分中英文。当中英文共存时,分词后会将大写英文字符转换为小写。因此,查询条件中的关键词需要是小写英文而不是大写英文,以利用全文倒排索引定位数据行。
  • 索引列的数据类型必须是 CHAR、VARCHAR 或 STRING。

在创建表后添加全文倒排索引

在创建表后,可以使用 ALTER TABLE ADD INDEXCREATE INDEX 添加全文倒排索引。

ALTER TABLE t ADD INDEX idx (v) USING GIN('parser' = 'english');
CREATE INDEX idx ON t (v) USING GIN('parser' = 'english');

管理全文倒排索引

查看全文倒排索引

执行 SHOW CREATE TABLE 查看全文倒排索引。

MySQL [example_db]> SHOW CREATE TABLE t\G

删除全文倒排索引

执行 ALTER TABLE ADD INDEXDROP INDEX 删除全文倒排索引。

DROP INDEX idx on t;
ALTER TABLE t DROP index idx;

通过全文倒排索引加速查询

创建全文倒排索引后,需要确保系统变量 enable_gin_filter 已启用,以便倒排索引能够加速查询。此外,还需考虑索引列值是否已分词,以确定哪些查询可以加速。

当索引列已分词时支持的查询

当全文倒排索引列启用分词(parser = standard | english | chinese)时,仅支持使用 MATCHMATCH_ANYMATCH_ALL 谓词进行过滤,格式为:

  • <col_name> (NOT) MATCH '%keyword%'
  • <col_name> (NOT) MATCH_ANY 'keyword1, keyword2'
  • <col_name> (NOT) MATCH_ALL 'keyword1, keyword2'

其中,keyword 必须为字符串字面量,不支持表达式。

  1. 创建一个表并插入几行测试数据。

    CREATE TABLE `t` (
    `id1` bigint(20) NOT NULL COMMENT "",
    `value` varchar(255) NOT NULL COMMENT "",
    INDEX gin_english (`value`) USING GIN ("parser" = "english") COMMENT 'english index'
    )
    DUPLICATE KEY(`id1`)
    DISTRIBUTED BY HASH(`id1`)
    PROPERTIES (
    "replicated_storage" = "false"
    );


    INSERT INTO t VALUES
    (1, "starrocks is a database

    1"),
    (2, "starrocks is a data warehouse");
  2. 使用 MATCH 谓词进行查询。

  • 查询 value 列包含关键词 starrocks 的数据行。

    MySQL [example_db]> SELECT * FROM t WHERE t.value MATCH "starrocks";
  • 检索 value 列包含以 data 开头的关键词的数据行。

    MySQL [example_db]> SELECT * FROM t WHERE t.value MATCH "data%";
  1. 使用 MATCH_ANY 谓词进行查询。
  • 查询 value 列包含关键词 database 或者包含 data的数据行。

    MySQL [example_db]> SELECT * FROM t WHERE t.value MATCH_ANY "database data";
  1. 使用 MATCH_ALL 谓词进行查询。
  • 查询 value 列既包含关键词 database 又包含 data的数据行。

    MySQL [example_db]> SELECT * FROM t WHERE t.value MATCH_ALL "database data";

注意:

  • 在查询过程中,MATCH可以使用 % 进行模糊匹配,格式为 %keyword%。但关键词必须包含单词的一部分。例如,如果关键词是 starrocks ,则无法匹配单词 starrocks,因为它包含空格。

    MySQL [example_db]> SELECT * FROM t WHERE t.value MATCH "star%";
    +------+-------------------------------+
    | id1 | value |
    +------+-------------------------------+
    | 1 | starrocks is a database1 |
    | 2 | starrocks is a data warehouse |
    +------+-------------------------------+
    2 rows in set (0.02 sec)

    MySQL [example_db]> SELECT * FROM t WHERE t.value MATCH "starrocks ";
    Empty set (0.02 sec)
  • 如果使用英文或多语言分词构建全文倒排索引,存储时会将大写英文单词转换为小写。因此,在使用MATCH查询时,关键词需要是小写而不是大写,以利用全文倒排索引定位数据行。

    MySQL [example_db]> INSERT INTO t VALUES (3, "StarRocks is the BEST");

    MySQL [example_db]> SELECT * FROM t;
    +------+-------------------------------+
    | id1 | value |
    +------+-------------------------------+
    | 1 | starrocks is a database |
    | 2 | starrocks is a data warehouse |
    | 3 | StarRocks is the BEST |
    +------+-------------------------------+
    3 rows in set (0.02 sec)

    MySQL [example_db]> SELECT * FROM t WHERE t.value MATCH "BEST"; -- 关键词为大写英文
    Empty set (0.02 sec) -- 返回空结果集

    MySQL [example_db]> SELECT * FROM t WHERE t.value MATCH "best"; -- 关键词为小写英文
    +------+-----------------------+
    | id1 | value |
    +------+-----------------------+
    | 3 | StarRocks is the BEST | -- 能定位到符合条件的数据行
    +------+-----------------------+
    1 row in set (0.01 sec)
    • 查询条件中的 MATCHMATCH_ANYMATCH_ALL谓词必须用作下推谓词,因此必须在 WHERE 子句中并针对索引列执行。

      以以下表和测试数据为例:

      CREATE TABLE `t_match` (
      `id1` bigint(20) NOT NULL COMMENT "",
      `value` varchar(255) NOT NULL COMMENT "",
      `value_test` varchar(255) NOT NULL COMMENT "",
      INDEX gin_english (`value`) USING GIN("parser" = "english") COMMENT 'english index'
      )
      ENGINE=OLAP
      DUPLICATE KEY(`id1`)
      DISTRIBUTED BY HASH (`id1`) BUCKETS 1
      PROPERTIES (
      "replicated_storage" = "false"
      );

      INSERT INTO t_match VALUES (1, "test", "test");

      以下查询语句不符合要求:

      • 因为查询语句中的 MATCHMATCH_ANYMATCH_ALL谓词不在 WHERE 子句中,无法下推,导致查询错误。

        MySQL [test]> SELECT value MATCH "test" FROM t_match;
        ERROR 1064 (HY000): Match can only be used as a pushdown predicate on a column with GIN in a single query.
      • 因为查询语句中 MATCHMATCH_ANYMATCH_ALL 谓词执行的列 value_test 不是索引列,查询失败。

        MySQL [test]> SELECT * FROM t_match WHERE value_test match "test";
        ERROR 1064 (HY000): Match can only be used as a pushdown predicate on a column with GIN in a single query.

当索引列未分词时支持的查询

如果全文倒排索引未对索引列进行分词,即 'parser' = 'none',则查询条件中列出的所有下推谓词均可用于使用全文倒排索引进行数据过滤:

  • 表达式谓词: (NOT) LIKE, (NOT) MATCH,(NOT) MATCH_ANY,(NOT) MATCH_ALL

    备注
    • 在这种情况下,MATCH 在语义上等同于 LIKE
    • MATCHLIKE 仅支持格式 (NOT) <col_name> MATCH|LIKE '%keyword%'keyword 必须是字符串字面量,不支持表达式。注意,如果 LIKE 不符合此格式,即使查询可以正常执行,也会降级为不使用全文倒排索引过滤数据的查询。
  • 常规谓词: ==, !=, <=, >=, NOT IN, IN, IS NOT NULL, NOT NULL

如何验证全文倒排索引是否加速查询

执行查询后,可以在 Query Profile 的扫描节点中查看详细指标 GinFilterRowsGinFilter,以查看使用全文倒排索引过滤的行数和过滤时间。

Builtin 倒排索引

自 v4.1 起,StarRocks 提供了 builtin(内置)倒排索引实现,作为默认 CLucene 实现的补充。builtin 实现是 StarRocks 原生的倒排索引,基于 bitmap 索引构建,同时支持存算一体存算分离集群。

备注

CLucene 倒排索引实现不支持存算分离集群。在存算分离集群中,必须使用 builtin 实现。

实现对比

实现类型支持版本存算一体存算分离描述
CLucene(默认)v3.3.0支持不支持基于 CLucene 全文搜索库。这是存算一体集群的默认实现。
builtinv4.1.0支持支持StarRocks 原生的倒排索引实现。同时支持存算一体和存算分离集群。

可以通过创建索引时设置 imp_lib 参数来显式指定实现类型。如果未指定,系统会根据集群模式自动选择合适的实现:

  • 在存算一体集群中,默认使用 CLucene。
  • 在存算分离集群中,默认使用 builtin(不支持 CLucene)。

创建 builtin 倒排索引

在建表时创建

-- 创建带有 builtin 倒排索引的表
CREATE TABLE `t_builtin` (
`id1` bigint(20) NOT NULL COMMENT "",
`value` varchar(255) NOT NULL COMMENT "",
INDEX gin_english (`value`) USING GIN ("parser" = "english", "imp_lib" = "builtin") COMMENT 'builtin english index'
)
DUPLICATE KEY(`id1`)
DISTRIBUTED BY HASH(`id1`)
PROPERTIES (
"replicated_storage" = "false"
);

在建表后添加

ALTER TABLE t ADD INDEX idx_builtin (v) USING GIN('parser' = 'english', 'imp_lib' = 'builtin');
-- 或者
CREATE INDEX idx_builtin ON t (v) USING GIN('parser' = 'english', 'imp_lib' = 'builtin');

在存算分离集群中使用

在存算分离集群中,即使未指定 imp_lib,系统也会自动选择 builtin 实现。可以使用与普通倒排索引相同的语法创建索引:

-- 在存算分离集群中,这将自动使用 builtin 实现
CREATE TABLE `t_shared_data` (
`id1` bigint(20) NOT NULL COMMENT "",
`value` varchar(255) NOT NULL COMMENT "",
INDEX gin_english (`value`) USING GIN ("parser" = "english") COMMENT 'english index'
)
DUPLICATE KEY(`id1`)
DISTRIBUTED BY HASH(`id1`);

也可以显式指定 "imp_lib" = "builtin" 以提高可读性:

CREATE TABLE `t_shared_data_explicit` (
`id1` bigint(20) NOT NULL COMMENT "",
`value` varchar(255) NOT NULL COMMENT "",
INDEX gin_english (`value`) USING GIN ("parser" = "english", "imp_lib" = "builtin") COMMENT 'builtin english index'
)
DUPLICATE KEY(`id1`)
DISTRIBUTED BY HASH(`id1`);

dict_gram_num

dict_gram_num 参数仅适用于 builtin 倒排索引实现。该参数控制在倒排索引字典上构建 n-gram 字典索引的 n-gram 大小,可以显著加速通配符和子字符串查询。

工作原理

dict_gram_num 设置为正整数(例如 2)时,builtin 倒排索引在构建索引时会将每个字典条目拆分为 n-gram(指定字符长度的子字符串)。例如,如果 dict_gram_num 设置为 2,字典条目为 "starrocks",则会生成以下 2-gram:"st""ta""ar""rr""ro""oc""ck""ks"

在执行类似 MATCH '%rock%' 的查询时,查询字符串 "rock" 也会被拆分为 2-gram("ro""oc""ck"),然后通过 n-gram 索引快速缩小候选字典条目范围,避免全字典扫描。这大大提高了通配符查询的性能,尤其是在具有大量不同值的列上。

参数详情

参数默认值有效范围描述
dict_gram_num-1(禁用)正整数(如 123 等)用于构建字典 n-gram 索引的 n-gram 大小。仅在 imp_lib = builtin 时有效。

选择 dict_gram_num 的建议

  • 较小的值(如 2)会为每个字典条目生成更多 n-gram,增加索引大小,但对较短的查询模式过滤效果更好。
  • 较大的值(如 4)会生成更少的 n-gram,索引更小,但对较短的查询模式过滤效果较差。
  • 如果查询主要使用较短的通配符模式(如 %ab%),建议使用较小的 dict_gram_num 值(如 2)。
  • 如果查询模式比 dict_gram_num 的值更短,则 n-gram 索引无法用于该查询,将退化为全字典扫描。

示例

创建带有 dict_gram_num 的 builtin 倒排索引

  1. 创建一个带有 builtin 倒排索引且 dict_gram_num 设置为 2 的表。

    CREATE TABLE `t_gram` (
    `id1` bigint(20) NOT NULL COMMENT "",
    `text_val` varchar(255) NOT NULL COMMENT "",
    INDEX idx_gram (`text_val`) USING GIN (
    "parser" = "english",
    "imp_lib" = "builtin",
    "dict_gram_num" = "2"
    ) COMMENT 'builtin index with ngram'
    )
    DUPLICATE KEY(`id1`)
    DISTRIBUTED BY HASH(`id1`)
    PROPERTIES (
    "replicated_storage" = "false"
    );
  2. 插入测试数据。

    INSERT INTO t_gram VALUES
    (1, "starrocks is a high performance database"),
    (2, "apache spark is a data processing engine"),
    (3, "rocksdb is an embedded key value store");
  3. 使用通配符模式查询。n-gram 字典索引可以加速这些查询。

    -- 查询文本中包含 "rock" 的行
    MySQL [example_db]> SELECT * FROM t_gram WHERE text_val MATCH "%rock%";
    +------+--------------------------------------------+
    | id1 | text_val |
    +------+--------------------------------------------+
    | 1 | starrocks is a high performance database |
    | 3 | rocksdb is an embedded key value store |
    +------+--------------------------------------------+
    2 rows in set (0.01 sec)

在已有表上添加带有 dict_gram_num 的 builtin 索引

也可以在建表后添加带有 dict_gram_num 的 builtin 倒排索引:

CREATE INDEX idx_gram ON t (v) USING GIN('parser' = 'english', 'imp_lib' = 'builtin', 'dict_gram_num' = '3');
Rocky the happy otterStarRocks Assistant

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