索引
Doris 支持比较丰富的索引结构来减少数据的扫描和提高查询效率，目前支持的索引类型有：
Sorted Compound Key Index，可以最多指定三个列组成复合排序键，通过该索引，能够有效进行数据裁剪，从而能够更好支持高并发的报表场景 。
Z-order Index ：可以高效对数据模型中的任意字段组合进行范围查询。
Min/Max ：有效过滤数值类型的等值和范围查询。
Bloom Filter ：对高基数列的等值过滤裁剪非常有效。
Invert Index ：能够对任意字段实现快速检索。
不同于传统的数据库设计，Doris 不支持在任意列上创建索引。Doris 这类 MPP 架构的 OLAP 数据库，通常都是通过提高并发来处理大量数据的。
排序列（Sort Key）
为了提高查询性能，Doris 优化了数据存储的组织结构。本质上，Doris 的数据存储在类似 SSTable（Sorted String Table）的数据结构中。该结构是一种有序的数据结构，可以按照指定的列进行排序存储（可以是一列或者多列），这些列即称为排序列。在这种数据结构上，以排序列作为条件进行查找，会非常的高效。
在 Aggregate、Unique 和 Duplicate 三种数据模型中。底层的数据存储，是按照各自建表语句中，AGGREGATE KEY、UNIQUE KEY 和 DUPLICATE KEY 中指定的列进行排序存储的。Rollup 可以指定自己的排序列，但排序列必须是 Rollup 列顺序的前缀。
注意
在建表语句中的列定义中，排序列的定义必须出现在其他列的定义之前。
排序列的顺序是由 create table 语句中的列顺序决定的。
前缀索引
即在排序的数据结构（SSTable）基础上，实现的一种根据给定前缀列，快速查询数据的索引方式。对于能使用上排序结构的查询，Doris 采用二分查找算法定位到目标数据的区间。但如果表中数据行数很多，直接对排序列进行二分查找需要把所有 filter 列的数据都加载到内存中，这会消耗大量内存空间。为优化这个细节，Doris 在 Sort Key 的基础上引入稀疏的 Shortkey Index（前缀索引），Sortkey Index 的内容会比数据量少1024倍（Doris 把每1024行数据组成一个逻辑数据块 (称作 Data Block)，每个 Data Block 在前缀索引中存储一行索引），因此会全量缓存在内存中，实际查找的过程中可以有效加速查询。
当 Sort Key 列数非常多时，会占用大量内存，为了性能考虑，对前缀索引项做了限制：
最多可选取 3 列作为 Shortkey 列。
不能使用 FLOAT / DOUBLE 类型的列。
只能按排序键的顺序来构造前缀索引。
VARCHAR / CHAR 类型列只能出现一次，并且只能是最后位置。
所有列字节数不超过36字节，VARCHAR / CHAR 列按剩余字节数折断。
当用户在建表语句中指定 short_key 属性时，例如"short_key" = "4"指定4个列作为 short_key， 可突破上述限制。
示例
1. 以下表结构的前缀索引为 user_id(8 Bytes) + age(4 Bytes) + message(prefix 20 Bytes)。
2. 以下表结构的前缀索引为 user_name(20 Bytes)。即使没有达到 36 个字节，因为遇到 VARCHAR，所以直接截断，不再往后继续。
当我们的查询条件是前缀索引的前缀时，可以极大的加快查询速度。例如在第一个例子中，我们执行如下查询：
SELECT * FROM table WHERE user_id=1829239 and age=20；
该查询的效率会远高于如下查询：
SELECT * FROM table WHERE age=20；
所以在建表时，正确的选择列顺序，能够极大地提高查询效率。
最佳实践
通过 ROLLUP 来调整前缀索引
因为建表时已经指定了列顺序，所以一个表只有一种前缀索引。这对于使用其他不能命中前缀索引的列作为条件进行的查询来说，效率上可能无法满足需求。因此，我们可以通过创建 ROLLUP 来人为的调整列顺序。
优化排序列的先后顺序来提高查询性能
当 Sort Key 涉及多个列的时候，需要注意先后顺序，区分度高、经常查询的列建议放在前面。
注意排序列的数量：
1. 如果选择了大量的列用于排序列，那么数据导入时排序的开销会增大整个导入过程的耗时。
2. 设计良好的少量排序列也能快速定位到数据行所在的位置，增加更多列进行排序也不会带来查询的提升。