首先，

以上两个博客（从AWS S 3 bucket导入到HANA Cloud、Data Lake和SAP HANA Cloud、Data Lake）中提供了可扩展数据的SAP HANA、Data Lake（以下简称Data Lake）。其中Data Lake告知了最古老的列存储体系结构的RDBMS产品SAP IQ为基础。已经在首映式上使用SAP IQ的人知道的事，因为在Data Lake第一次接触SAP IQ的架构这样的用户也在，所以想在这个博客上关于数据Lake的高速化重要的索引试着列举。

HANA Cloud、Data Lake的基本数据存储方式（默认索引）

Data Lake（与该基础技术通用的SAP IQ）采用的列存储架构，如图所示，淘客系统，采用了与以往RDBMS大不相同的数据存储方法。下面的图显示了简单的销售明细表存储在Data Lake时的模型。

该保存方式具有与表格中所有列的索引相似的效果。这是因为所有的数据都是由各列汇总而成的，并且在Data Lake内部自动生成的字典压缩算法（图中灰色的编码结构）对于识别列中包含的数据行是有效的。例如，以店铺名称的列为例。从这个明细表中只统计"永田町店"的销售额吧。这种情况下，和什么时候、什么样的商品、卖了几个没有关系。因此，只需参照金额列和店铺名称列即可，只处理整体数据中的两列即可，轻淘客，处理成本减半。并且，从店铺名的词典桌子（Lookop Table）可以看出"永田町店"内部编码为3比特的"001"。也就是说，可以对店铺名列中存储的3比特大小非常小的数据进行比较评价，提取适合的行。然后合计抽取的行的金额。原来的数据是varchar型的20Byte的"永田町店"数据（实际上是可变字符型的大小，所以12Byte）用3Bit（请注意不是Byte，而是Bit）来表示，在评价该列时，数据的大小大幅降低您知道吗。

由于Data Lake内部的数据会以这样的算法存储，因此该架构的特征是对表格的检索处理（select语句）的处理会变得非常快。另外，为了将FP索引化，返利宝，不需要特别的处理（步骤和操作）。如果进行通常的SQL语句的INSERT/UPDAATE、导入处理（批处理/批量插入），Data Lake会自动转换为该数据结构，所以用户不会在意。该存储方式为默认数据存储方式（默认索引），该索引方式称为Fast Projection（FP）索引。

对FP索引进行进一步说明。上述店铺名列显示了这里只有5家店铺的例子。在这种情况下，可以表现5种数据就可以了，所以在赋予ID的情况下需要3Bit。但是，3Bit可以表现的数据种类有8种（二进制的话是从000-111）。那么店铺数量增加，如果有9家店铺的话会怎么样呢。在这种情况下，Data Lake会自动增加ID所需的Bit数，并将其放大到4Bit，如果超过了4Bit可进一步表现的数据类型（二进制方法从0000到1111）的16，则会自动将数据尺寸扩大到5Bit和ID所需的数据尺寸（参照下表）。而且这个动作完全是内部处理，利用Data Lake的客人以及管理者都没有意识到（也没有必要知道是这样的动作）。

Bit数根据车辆规格的数量

那么，如果数据种类增加的话，ID用数据的尺寸就会无限变大，我想会产生这样的疑问。该ID用的数据尺寸以31比特为上限，如果需要更多ID用的数据尺寸，则不适用本辞典压缩，将保存实际数据本身。因为31Bit是4Byte中缺少1Bit的尺寸，所以这个ID的尺寸再大也不会超过4Byte的尺寸。那么，31Bit的ID用的数据尺寸要用完的话，数据的种类是多少（如果是刚才的店铺名的例子的话是几家）呢。回答是2147483647（约21亿）。也就是说，如果是含有约21亿个独特（不重复）数据的表，这个词典压缩会变得不有效，但是拥有这个规模独特值的表不多吧。请注意的不是桌子的件数约21亿，而是独特的值超过了21亿的情况。另外，即使有超过21亿的数据，默认索引所持有的字典压缩算法也只会被取消，而实际数据也会被保存，车险返现，因此数据库没有任何缺陷。仅无法应用使用字典压缩的非常有效的搜索（仅适用该列！）是的。而且，在这种情况下，如果能使用之后说明的追加索引的话，检索的高速化就可以了，所以不用担心。

追加索引

至此已经说明了默认数据的存储方式（FP索引），Data Lake为了实现更高的速度，准备了追加的索引（对于之前拥有超过21亿个独特值的列也有效）。可以添加的索引类型如下。

其中特别重要的追加索引是HG。所谓可乘性，是指包含在列中的数据种类有多少的词语，例如性别和都道府县的可乘性非常低，金额和ID的可乘性很高。HG索引显示了有效的索引和指针，如果添加到车辆质量大约超过1000的数据列中。在主关键字和外部关键字的列和where句搜索条件中使用的列中，且可将HG添加到车性能超过1000的列中。

另外，DATE、TIME、DATETIME、TIMESTAMP等日期数据类型也经常被用于检索条件，快云服务器，请加上这些索引。另外，也有将日期保存为char型的情况，请选择HG索引。