什么是表格存储的表引擎、全局二级索引、多元索引

表引擎

如上图所示，表格存储的数据模型采用宽行模型。不同的分区可以加载到不同的机器上，实现水平扩展。下面为您分析表格存储的模型特性以及基于模型的查询方式。

多主键
表格存储的宽表模型包含多个主键列，多列主键列按照顺序共同构成一个主键，类似MySQL的联合主键，也可以把多列主键列拼接起来看作HBase的RowKey，每一列其实都只是整体主键的一部分。采用多列主键主要原因如下。
- 业务常需要多个字段来构成主键，如果只支持一个主键列，业务需要进行拼接，多列主键列避免了业务层做主键拼接和拆解。
- 第一个主键列是分区键，保证了分区键相同的行一定在同一个分区上。分区键可以帮助实现分区内事务（Transaction）、分区内自增列等功能。
说明主键的范围查询（GetRange接口）是指整体主键的范围，而非单独某一列的范围。
模型优势
- 完全水平扩展，可支撑的读写并发和数据规模几乎无上限。表格存储可支持千万级的PTS/QPS，以及10PB级的存储量。当业务数据量大量上涨时，只要增加机器资源即可。同时，基于共享存储的架构也实现了动态负载均衡，不需要数据库层进行副本数据复制。
- 提供了表模型。相比纯粹的Key-value数据库，表格存储具有列和多版本的概念，可以单独对某列进行读写。表模型也是一种比较通用的模型，可以方便与其他系统进行数据模型映射。
- 表模型中，按照主键有序存储，而非Hash映射，因此支持主键的范围扫描。类似于HashMap与SortedMap的区别（此模型类似于SortedMap）。
- Schema Free，即每行可以有不同的属性列，数据列个数也不限制。适合存储半结构化的数据。业务在运行过程中，可以进行任意的属性列变更。
- 支持数据自动过期和多版本。每列都可以存储多个版本的值，每个值会有一个版本号，同时也是一个时间戳，如果设置了数据自动过期，就会按照这个时间戳来判断数据是否过期，后台对过期数据自动清理。
模型劣势
- 数据查询依赖主键
  表格存储的数据模型类似于SortedMap，只能做点查和顺/逆序扫描，例如以下查询方式。
  - 主键点查
    通过已知主键，精确读取表上的一行。
  - 主键范围查
    按照顺序从开始主键（StartPrimaryKey）扫描到结束主键（EndPrimaryKey），或者逆序扫描。即对表进行顺序或逆序遍历，支持指定起始位置和结束位置。
  - 主键前缀范围查
    等价于主键范围查，主键前缀的一个范围可以转换成主键的一个范围，在表上进行顺序扫描即可。
- 针对属性列的查询需要使用Filter
  Filter模式在过滤大量数据时效率有限，甚至变成全表扫描。数据查询的效率与底层扫描的数据量正相关，而底层扫描的数据量取决于数据分布和结构。数据默认仅按照主键有序存储，要按照某一属性列查询，符合条件的数据必然分布于全表的范围内，需要扫描后筛选。全表数据越多，扫描的数据量也就越大，效率也就越低。

在实际业务中，主键查询常常不能满足需求，而使用Filter在数据规模大的情况下效率很低，怎么解决这一问题呢？

数据查询的效率与底层扫描的数据量正相关，而Filter模式慢在符合条件的数据太分散，必须扫描大量的数据并从中筛选。解决这一问题有两种思路：

让符合条件的数据不再分散分布
使用全局二级索引，将某列或某几列作为二级索引的主键。相当于通过数据冗余，直接把符合条件的数据预先排在一起，查询时直接精确定位和扫描，效率极高。
加快筛选的速度
使用多元索引，多元索引底层提供了倒排索引、BKD-Tree等数据结构。以上面查询某属性列值为例，我们给这一列建立多元索引后，就会给这一列的值建立倒排索引，倒排索引实际上记录了某个值对应的所有主键的集合，即Value->List。那么要查询属性列为某个Value的所有记录时，直接通过倒排索引获取所有符合条件的主键，进行读取即可。本质上是加快了从海量数据中筛选数据的效率。

全局二级索引

全局二级索引采用的仍然是表引擎，主表建立了全局二级索引后，相当于多了一张索引表。索引表相当于给主表提供了另外一种排序的方式，即针对查询条件预先设计了一种数据分布，来加快数据查询的效率。索引的使用方式与主表类似，主要的查询方式仍然是上述的主键点查、主键范围查、主键前缀范围查。

例如我们有一张表存储文件的MD5和SHA1值，表结构如下。

通过这张表，我们可以查询文件对应的MD5和SHA1值，但是通过MD5或SHA1反查文件名却不容易。我们可以给这张表建立两张全局二级索引表，表结构分别为：

为了确保主键的唯一性，全局二级索引会将原主键的主键列也放到主键列中，例如上面的FilePath列。有了上面两张索引表，就可以通过主键前缀范围查的方式里精确定位某个MD5/SHA1对应的文件名了。

多元索引

多元索引引擎相比于表引擎，底层增加了倒排索引、多维空间索引等，支持多条件组合查询、模糊查询、地理空间查询，以及全文索引等，还提供一些统计聚合能力。

倒排索引不仅可以解决单列值的检索问题，还可以解决多条件组合查询的问题。例如下表为一个订单记录。

上面一共16个字段，需要按照任意多个字段组合查询，例如查询某一售货员、某一产品类型、单价在xx元之上的所有记录。这样的排列组合会有非常多种，因此不太可能预先将任何一种查询条件的数据放到一起，来加快查询的效率，这需要建立很多的全局二级索引。而如果采用Filter模型，又很可能需要扫描全表，效率不高。折中的方式是，可以先对某个字段建立二级索引，缩小数据范围，再对其中数据进行Filter。那么有没有更好的方式呢？

多元索引可以很好的解决这一问题，而且只需要建立一个多元索引，将所有可能查询的列加入到这个多元索引中即可，加入的顺序也没有要求。多元索引中的每一列默认都会建立倒排，倒排就记录了Value到List的映射。针对多列的多个条件，在每列的倒排表中找到对应的List，这个称为一个倒排链，而筛选符合多个条件的数据即为计算多个倒排链的交并集，这里底层有着大量的优化，可以高效的实现这一操作。因此多元索引在处理多条件组合查询方面效率很高。

此外，多元索引还支持全文索引、模糊查询、地理空间查询等，以地理空间查询为例，多元索引通过底层的BKD-Tree结构，支持高效地查询一个地理多边形内的点，也支持按照地理位置排序、聚合统计等。