管理向量索引缓存 CSS 的向量检索引擎使用C++实现，使用的是堆外内存，该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询

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统认为使用索引比顺序扫描更快时，就会使用索引。 索引创建成功后，必须和表保持同步以保证能够准确地找到新数据，这样就增加了数据操作的负荷。因此请定期删除无用的索引。 分区表索引分为LOCAL索引与GLOBAL索引，一个LOCAL索引对应一个具体分区，而GLOBAL索引则对应整个分区表。

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以快速的查找到包含指定关键字的元组，因此GIN索引适用于多值类型的元素搜索。本章节将介绍如何使用GIN索引查询数组类型、JSONB类型，如何进行全文检索。 使用GIN索引查询数组类型 创建一个GIN索引来加快对标签进行搜索的查询。 在管理控制台上创建集群，具体操作步骤请参考创建 GaussDB (DWS)存算一体2

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基于索引查询数据 基于索引查询 在具有索引的用户表中，可以使用SingleColumnValueFilter来查询数据。当查询条件可以命中索引时，查询速度远快于原表查询。 索引的命中规则如下： 多个AND条件查询。 当用于查询的列至少包含索引第一个列时，使用索引会提高查询性能。 例如，为C1、C2和C3创建组合索引。

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单字段索引 除DDS定义的_id索引外，DDS还支持在文档的单个字段上创建用户定义的升序/降序索引。 对于单字段索引和排序操作，索引键的排序顺序(升序或降序)并不重要，因为DDS可以从任何方向遍历索引。 复合索引 DDS还支持多个字段上的用户定义索引，即复合索引。 复合索引中列出

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根据业务场景合理设计稀疏索引粒度 ClickHouse的主键索引采用的是稀疏索引存储，稀疏索引的默认采样粒度是8192行，即每8192行取一条记录在索引文件中，实践建议： 索引粒度越小，对于小范围的查询更有效，避免查询资源的浪费； 索引粒度越大，则索引文件越小，索引文件的处理会更快；

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Bitmap索引 该功能通过BitmapIndexSupport设置，迁移过程中默认注释掉Bitmap索引。 输入：Bitmap索引 1 2 3 CREATE BITMAP INDEX emp_bitmap_idx ON index_demo (gender); 输出 1 /*CREATE

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认为使用索引比顺序扫描更快时，就会使用索引。 索引创建成功后，必须和表保持同步以保证能够准确地找到新数据，这样就增加了数据操作的负荷。因此请定期删除无用的索引。 分区表索引分为LOCAL索引与GLOBAL索引，一个LOCAL索引对应一个具体分区，而GLOBAL索引则对应整个分区表。

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Tree可以创建唯一索引。 多字段索引 一个索引可以定义在表中的多个属性上。目前，GaussDB中的B-Tree支持多字段索引，且最多可在32个字段上创建索引。 部分索引 建立在一个表的子集上的索引，这种索引方式只包含满足条件表达式的元组。 表达式索引 索引建立在一个函数或者从表

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认为使用索引比顺序扫描更快时，就会使用索引。 索引创建成功后，必须和表保持同步以保证能够准确地找到新数据，这样就增加了数据操作的负荷。因此请定期删除无用的索引。 分区表索引分为LOCAL索引与GLOBAL索引，一个LOCAL索引对应一个具体分区，而GLOBAL索引则对应整个分区表。

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相关参数介绍如下: tablename.to.show：表示需查看相关索引定义的数据表名称。 查询结果如图1所示，会打印索引列定义、覆盖列定义、TTL、预分区信息、索引状态等： 图1 索引查询结果 父主题： 使用全局二级索引工具

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添加HBase二级索引 功能介绍 您可以使用org.apache.hadoop.hbase.hindex.client.HIndexAdmin中提供的方法来管理HIndexes。 该类提供了将索引添加到现有表的方法： 根据用户是否希望在添加索引操作期间构建索引数据，有两种不同的方法可将索引添加到表中：

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时，一个字符将占用 4 个字节。这意味着索引前缀最大长度为 3072 字节时，只能容纳 3072 / 4 = 768 个字符。因此只要将上面建表语句索引字段的前缀长度设为768或者修改索引字段，让其小于3072字节。 解决方案 修改索引字段长度，即可成功创建索引。 父主题： 参数类

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索引名是否支持 校验同步对象的索引名称是否符合规范，索引名规则： 不支持大写字母 不能包括 , /, *, ?, ", <, >, |, 空格, 逗号, # 支持使用冒号: 不能以这些字符-, _, + 开头 不能包括 . 或 … 长度不能超过 255 个字符 不通过原因 存在不支持索引名。

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例行重建索引 背景信息 数据库经过多次删除操作后，索引页面上的索引键将被删除，造成索引膨胀。例行重建索引，可有效的提高查询效率。 数据库支持的索引类型包含B-tree索引、GIN索引和PSORT索引。 对于B-tree索引，例行重建索引可有效的提高查询效率。 如果数据发生大量删除

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FULLTEXT全文索引 GaussDB(DWS)不支持FULLTEXT全文索引。DSC工具迁移时会根据GaussDB(DWS)的特性进行相应适配。 内联FULLTEXT全文索引。 输入示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

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/user/hbase/output_t1 t1 以上为迁移用户数据的过程，旧集群的索引数据迁移只需按照前三步操作，并更改相应表名为索引表名（如，t1_idx）。 迁移索引数据时无需执行4。 向新集群表中导入索引数据。 在新集群的用户表中添加与之前版本用户表相同的索引（名称为'd'的列族不应该已经存在于用户表中）。

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统认为使用索引比顺序扫描更快时，就会使用索引。 索引创建成功后，必须和表保持同步以保证能够准确地找到新数据，这样就增加了数据操作的负荷。因此请定期删除无用的索引。 分区表索引分为LOCAL索引与GLOBAL索引，一个LOCAL索引对应一个具体分区，而GLOBAL索引则对应整个分区表。

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管理向量索引缓存 CS S的向量检索引擎使用C++实现，使用的是堆外内存，该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中，向量索引与Lucene其他类型索引一样，每一个segment构造并存储一份索引文件，在查询

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GaussDB支持4种创建索引的方式请参见表1。 索引创建成功后，系统会自动判断何时引用索引。当系统认为使用索引比顺序扫描更快时，就会使用索引。 索引创建成功后，必须和表保持同步以保证能够准确地找到新数据，这样就增加了数据操作的负荷。因此请定期删除无用的索引。 表1 索引方式 索引方式 描述 唯一索引

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LTSFullTextIndexInfo object 全文索引配置 fields 否 Array of LTSFieldsInfo objects 字段索引配置 表4 LTSFullTextIndexInfo 参数 是否必选 参数类型 描述 enable 是 Boolean 是否开启全文索引 caseSensitive

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