云上 Index：简墨新招，为云原生打造全能索引

当我们谈论云原生数据库时，索引是一个绕不开的话题。它就像高速公路上的路标，帮助数据库快速找到并取回所需的数据。在云原生时代，传统索引面临着巨大的挑战。随着数据量的爆炸式增长和应用场景的多样性，传统索引的性能和扩展性都遇到了瓶颈。

正因如此，云原生数据库厂商们开始探索新的索引技术。本文将带你走近云原生数据库 PieCloudDB 的存储和索引设计与打造过程，并通过示例来演示 PieCloudDB 如何使用 Data Skipping 索引加速查询的效率。

存储引擎：MVStore，为云原生而生

PieCloudDB 的存储引擎基于 MVStore，它是一个专为云原生环境设计的存储引擎。MVStore 采用 LSM（Log-Structured Merge-Tree）架构，具有以下特点：

• 高性能： MVStore 将数据写入 WAL（Write-Ahead Log），然后合并到 SST（Sorted String Table）中，从而实现高性能写入。
• 高可用： MVStore 采用 Raft 协议保证数据的一致性和高可用性。
• 可扩展： MVStore 可以轻松扩展到多个节点，满足海量数据存储的需求。

索引：百花齐放，各显神通

在存储引擎之上，PieCloudDB 提供了多种索引类型，满足不同场景的需求：

• B+ 树索引： 一种平衡树，适合范围查询和顺序扫描。
• Hash 索引： 一种基于哈希表的索引，适合等值查询。
• 位图索引： 一种基于位图的索引，适合对大量数据进行快速筛选。

Data Skipping 索引：加速查询，一招鲜吃遍天

Data Skipping 索引是 PieCloudDB 独创的一种索引技术。它通过在 SST 中存储额外的信息，使查询引擎能够跳过不相关的数据块，从而大幅提升查询效率。

让我们来看一个示例。假设我们有一个表，其中包含用户 ID 和用户名。现在我们想查询所有用户名以 "j" 开头的用户。传统索引需要扫描整个表，而 Data Skipping 索引只需要扫描 SST 中存储的用户名首字母为 "j" 的数据块，从而大幅减少了扫描的数据量。

云上 Index：简墨新招，打造全新索引

PieCloudDB 的存储和索引设计为云原生数据库量身打造。它充分利用了云原生的特性，提供了高性能、高可用、可扩展的存储和索引解决方案。Data Skipping 索引更是 PieCloudDB 的独门秘笈，它可以大幅提升查询效率，为云原生应用提供强有力的支持。