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本页汇总了 ClickHouse 数据跳过索引的示例,说明如何声明每种类型、何时使用,以及如何验证它们是否已生效。所有功能均适用于 MergeTree 家族表 索引语法:
ClickHouse 支持六种跳过索引类型: 每个部分都提供了基于样本数据的示例,并演示了如何在查询执行过程中验证索引是否被使用。

MinMax 索引

minmax 索引最适合用于松散排序的数据上的范围谓词,或用于与 ORDER BY 相关联的列。
请参阅一个演示如何使用 EXPLAIN 和剪枝的完整示例

Set 索引

当本地 (按块) 基数较低时,使用 set 索引;如果每个块中包含大量不同值,则效果不大。
创建/物化流程及其前后效果可参见基本操作指南 text 是一种基于分词文本数据的倒排索引。 它专为全文检索工作负载设计,可高效、确定性地进行标记和术语查找。 推荐用于自然语言或大规模文本检索场景。 更多详细信息和示例,请参阅使用 Text Indexes 进行全文检索
请参阅此处文档,了解一个更完整的可观测性示例。 文本索引完全具有确定性,并且可在分词和文本处理方面进行充分调优,但与基于布隆过滤器的索引相比,会带来略高的存储占用,

通用 布隆过滤器 (标量)

bloom_filter 索引适用于“大海捞针”式的等值/IN 成员匹配。它接受一个可选参数,即假阳性率 (默认值为 0.025) 。
在 ClickHouse >= 26.2 版本中,使用 ngrambf_v1 索引进行全文搜索已弃用,建议改用 text 索引 (更多详情请参见此处) 。
ngrambf_v1 索引会将字符串拆分为 n-grams。它非常适合 LIKE '%...%' 查询。它支持 String/FixedString/Map (通过 mapKeys/mapValues) ,并支持调节大小、哈希数量和 seed。更多详情请参见 N-gram 布隆过滤器 文档。
本指南通过实际示例说明了何时使用 标记,何时使用 ngram。 参数优化辅助工具: ngrambf_v1 的四个参数 (n-gram 大小、bitmap 大小、哈希函数、seed) 会显著影响性能和内存使用。请使用以下函数,根据预期的 n-gram 数量和所需的误报率,计算最优的 bitmap 大小和哈希函数数量:
如需完整的调优指南,请参阅参数文档
在 ClickHouse 版本 >= 26.2 中,使用 tokenbf_v1 索引进行全文搜索已被弃用,建议改用 text 索引 (更多详情请参见此处) 。
tokenbf_v1 会为由非字母数字字符分隔的标记建立索引。你应将其与 hasTokenLIKE 单词模式或等值比较/IN 搭配使用。它支持 String/FixedString/Map 类型。 更多详情请参见标记布隆过滤器布隆过滤器类型页面。
参阅此处,查看可观测性示例以及有关标记与 ngram 的说明。

在 CREATE TABLE 时添加索引 (多个示例)

跳过索引也支持复合表达式以及 Map/Tuple/Nested 类型,下面的示例对此进行了演示:

对现有数据分区片段进行物化并验证

你可以使用 MATERIALIZE 为现有数据分区片段添加索引,并通过 EXPLAIN 或跟踪日志查看剪枝效果,如下所示:
这个minmax 示例演示了 EXPLAIN 输出的结构以及剪枝数量。

何时使用及何时避免使用跳过索引

在以下情况下使用跳过索引:
  • 过滤值在数据块内分布稀疏
  • ORDER BY 列存在较强相关性,或者数据摄取模式会将相似值聚集在一起
  • 在大型日志数据集中执行文本搜索 (ngrambf_v1/tokenbf_v1 类型)
在以下情况下避免使用跳过索引:
  • 大多数数据块很可能至少包含一个匹配值 (无论如何都会读取这些块)
  • 对与数据排序无相关性的高基数列进行过滤
重要注意事项如果某个值在一个数据块中哪怕只出现一次,ClickHouse 也必须读取整个块。请使用真实数据集测试索引,并根据实际性能测量结果调整粒度和特定类型的参数。

临时忽略或强制使用索引

在测试和故障排查时,可以按名称为单个查询禁用特定索引。必要时,也可以通过设置强制使用索引。请参见 ignore_data_skipping_indices

注意事项和限制

  • 跳过索引仅支持用于 MergeTree 家族表;剪枝发生在粒度/块层级。
  • 基于布隆过滤器的索引具有概率性 (误报会导致额外读取,但不会跳过有效数据) 。
  • 布隆过滤器和其他跳过索引应使用 EXPLAIN 和 tracing 进行验证;调整粒度,以在剪枝效果与索引大小之间取得平衡。
最后修改于 2026年6月19日