CREATE BLOOM FILTER INDEX

适用于:check marked yes Databricks SQL check marked yes Databricks Runtime

为新数据或重写的数据创建 Bloom 筛选器索引;它不会为现有数据创建 Bloom 筛选器。 如果表名或表中的某一列不存在,则该命令将失败。 如果对某一列启用了 Bloom 筛选,则新的选项将替换现有的 Bloom 筛选器选项。

语法

CREATE BLOOMFILTER INDEX
ON [TABLE] table_name
FOR COLUMNS( { columnName1 [ options ] } [, ...] )
[ options ]

options
  OPTIONS ( { key1 [ = ] val1 } [, ...] )

参数

尽管无法为已写入的数据生成 Bloom 筛选器索引,但 OPTIMIZE 命令会为已重新组织的数据更新 Bloom 筛选器。 因此,在以下情况下,可以通过对表运行 OPTIMIZE 来回填 Bloom 筛选器:

  • 以前未对表进行优化。
  • 使用不同的文件大小,要求重新写入数据文件。
  • 使用 ZORDER(或不同的 ZORDER,如果已存在一个),要求重新写入数据文件。

可以通过在列级别或表级别定义选项来优化 Bloom 筛选器:

  • fpp:假正概率。 每个写入的 Bloom 筛选器所需的假正率。 这会影响在 Bloom 筛选器中放置单个项时所需的位数,并影响 Bloom 筛选器的大小。 该值必须大于 0 且小于或等于 1。 默认值为 0.1,它要求每个项 5 位。
  • numItems:文件可包含的非重复项的数目。 此设置对筛选质量非常重要,因为它会影响 Bloom 筛选器中使用的总位数(项数 - 每个项的位数)。 如果此设置不正确,则会对 Bloom 筛选器进行非常稀疏的填充,从而浪费磁盘空间并降低必须下载此文件的查询的速度,或者它会太满,并且准确率下降(更高的 FPP)。 该值必须大于 0。 默认值为 1000000 项。
  • maxExpectedFpp:将 Bloom 筛选器写入磁盘的最大预期误报概率。 如果预期 FPP 大于此阈值,则 Bloom 筛选器的选择性太低;使用 Bloom 筛选器所花费的时间和资源超过了其有用性。 该值必须介于 0 和 1 之间。 默认值为 1.0(已禁用)。

这些选项仅在写入数据时才起作用。 可以在不同的层次结构级别(写入操作、表级别和列级别)配置这些属性。 列级别优先于表级别和操作级别,表级别优先于操作级别。

请参阅 Bloom 筛选器索引