各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享四问复合索引让您的数据查询速度飙升，以及的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！

2. 复合索引能做什么

复合索引有两种类型。一是标签索引，用于加速标签扫描。二是属性索引，用于加速属性过滤。

下面列出了一些常用接口（语句）和索引之间的关系

API接口

指数加速法

概括

扫描标签索引并统计每个标签的点数和边数

匹配（n:user）返回计数（*）

扫描点标签索引，统计标签为user的点的数量。

匹配()-[r:label]-() 返回count

扫描边缘标签索引并统计指定标签点的数量

匹配（n:user）返回n限制1

通过点标签索引快速找到带有标签用户的点

匹配(n:user) 其中n.age 10 返回n limit 1

当只有标签索引时，扫描标签索引，找到用户点，然后进行属性过滤。当存在年龄属性索引时，直接利用属性索引来定位目标点。

匹配(n:user) 其中n.age in [1, 10] 返回n limit 1

与上面相同

3. 无索引时如何查询

只有先了解没有索引的查询逻辑，才能在此基础上了解索引是做什么来加速查询的。查询逻辑主要涉及两个方面：数据结构、数据访问方式、查询场景。

a) 原始点结构

持久化版本中的所有数据均以KV（键值对）的形式存储在分布式KV数据库中。当没有创建索引时，数据库中只有原始的边KV。以点数据结构为例：

钥匙：

价值：

key的开头部分是kVType，它是一个固定的前缀，存在于所有数据中，用于区分不同类型的数据。那么Vid就是全局唯一的点id。 Labelid是标识标签的内置编码。值是属性的数据。

b) 数据访问方式

所有图数据查询最终都依赖于对KV数据库的访问。访问KV数据常用的方式有两种：

精准查询接口，指定完整的key查询值前缀查询接口，仅指定key的前缀部分，查询与所有key的前缀匹配的KV数据对。前缀查找相对来说使用得比较频繁。一个场景可能需要多个前缀搜索。前缀查询越多，得到的结果就越多，该场景对应的响应速度就会越慢。前缀搜索结果的大小与前缀的长度直接相关。前缀越长或越精确，前缀搜索结果就越少。需要更少的计算。响应速度会更快。

c) 查询场景：

常见查询场景对应的kv层接口调用：

场景

KV接口及调用次数

查询速度

对应的Cypher语句

按指定ID过滤

前缀检查*1

速度很快。由于KVType 和Vid 已知，因此可以拼出前缀。同时，一个ID一般不会有太多的标签，前缀搜索的结果也不会特别大。

match(n) 其中id(n)=‘0’ 返回n

指定标签过滤器

前缀检查

n+过滤器

米

慢的。由于Vid未知，我们只能先拼出只有KVType的前缀，然后通过前缀找出所有的点，然后对标签进行一一过滤。当点数据较多时，会有多次前缀检查，批量获取，然后过滤。

匹配（n:Label）返回n

指定标签+属性过滤

前缀检查

n+过滤器

米

慢的。查询前缀是KvType。它遍历所有图像点，先进行Label过滤，然后进行属性过滤。

匹配(n:Label) 其中n.prop=‘xx’ 返回n

指定属性过滤器

前缀检查

n+过滤器

米

非常慢。查询前缀为KvType，遍历所有地图点，对所有进行属性过滤

匹配(n) 其中n.prop=‘xx’ 返回n

可以看到，除了指定id的查询外，其他所有查询都非常慢。这些查询需要完整的地图点扫描和过滤才能获得结果。这与查询得到的结果数量无关。对于较大的图，这样的查询非常昂贵。

4. 复合索引如何加速

慢查询有两种场景：标签查询或属性查询。在没有索引的情况下，两个查询都是基于全局点扫描进行过滤。当有效数据比例较低时（例如1w个全局点，只有1个目标点），这种扫描方法的性价比就变得较低。

针对这两种场景，我们可以创建相应的索引。索引本身也是KV数据。因此，其按键的布局决定了其功能。

1、对于标签过滤场景，索引键的格式为：

对于每个点，都会有一个对应的Label索引KV。

当需要过滤特定Label时，可以拼出KVType+Label的前缀，利用kv数据库的前缀查询接口，直接过滤掉所有符合条件的点。

2、对于属性过滤场景，索引的key格式为：

属性索引仅针对过滤频率较高的单个属性创建。因此，属性索引kv 只会为包含该属性的点生成。与Label索引相比，只是多了一个属性字段。该字段填充Vid点对应的属性值。需要注意的是，属性字段并不包含所有点属性，仅包含要过滤的属性值。

在进行属性查询时，由于目标值是已知的（例如n.prop=1，则目标值为1）。直接拼出KVTypr+Label+Property，调用前缀查询接口。凡是符合条件的点都可以找到。

利用索引找出匹配的索引KV后，就可以轻松得到对应的VId。然后根据这个Vid，就可以快速查询到这个点的属性、邻居等信息。

用户评论

走过海棠暮

这个 TITLE 真是太棒了！我一直以来都觉得数据查询的速度实在太慢，这篇文章彻底解决了我的困惑。真的应该把这种方法推广到各个领域啊！

    有17位网友表示赞同！

红尘烟雨

我曾经也遇到过类似的问题，有时候需要查询大量的数据，查询速度让人崩溃！看了这篇博文后觉得复合索引这个概念很有意思，以后一定要学习一下怎么应用。

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花菲

说的没错，数据查询的速度确实关系到开发效率和用户体验。这款“四问复合索引”看起来很厉害的样子，可以加速我的代码运行？

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敬情

我一直不太理解这些技术指标，不知道有没有更通俗易懂的解释？感觉标题里的“飞起”有点夸大其词啊。

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自繩自縛

看了这篇文章后对复合索引有了一些了解，原来还有很多种不同的查询方式可以让我效率更高！这个东西太棒了，我马上就应用到我的项目中去！

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莫失莫忘

数据查询的速度确实非常重要，尤其是当要处理的数据量庞大的时候。但这篇文章感觉讲的有点浅，希望作者能详细讲解一下每一项复合索引，以及如何选择合适的索引类型。

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tina

这个标题吸引我了，我一直寻找高效数据查询的方法，这种“复合索引”听起来很有意思。文章内容很专业，我希望能够在实践中运用到这些技巧。

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嘲笑！

我目前在学习数据库设计，这篇文章的介绍正好符合我的需求！希望还有更多类似的文章来讲解一些更进阶的技术细节。

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栀蓝

说的的确是，数据查询速度对整个项目的性能有很大影响。复合索引是一个不错的解决方案，不过需要注意其维护成本和潜在的影响。需要根据实际情况进行评估和选择。

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喜欢梅西

感觉这篇文章有点理论性太强，缺少一些实用的案例分析。希望能看到更多具体的应用场景和代码实现。

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鹿先森，教魔方

我一直觉得数据查询的速度瓶颈很难突破，没想到还有这种“复合索引”这个方法存在！我要赶紧去试试看效果怎么样了。

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别伤我i

对数据库优化一直不太懂，看了这篇文章后有所了解，不过觉得内容有点复杂，需要多学习和实践才能掌握。

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别悲哀

文章介绍的四问复合索引听起来很方便实用，不知道实际运用中会有哪些需要注意的地方？

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眷恋

我一直很关心数据库的性能优化，这篇文章提到的“飞起”确实很吸引人！希望作者能进一步详细讲解这个效果是如何实现的。

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有一种中毒叫上瘾成咆哮i

这个想法很好，但是对于一些不太熟悉数据库的人来说，可能难以理解四问复合索引的概念。建议可以添加一些简单易懂的解释和案例，方便初学者入门。

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Hello爱情风

数据查询速度真的会影响到整个系统的体验，所以这种高效的数据存储和查询技术非常重要。期待看到更多类似的文章，分享更深入的数据库优化技巧！

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微信名字

感觉文章缺乏对不同数据结构和应用场景的区分，复合索引是否适用于所有情况？建议作者能针对不同的情况给出更具体的解决方案和指导。

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