PolarDB-X 的全局二级索引有哪些应用场景？

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简介：索引是数据库的基础组件，1970年代，System R通过增加索引来支持多维度的查询。在单机数据库中，索引主要根据使用目的和使用的数据结构分为B树索引、哈希索引和全文索引。

简介： 索引是数据库的基础组件，早在1970年代，SystemR 就已经通过增加索引来支持多维度查询。单机数据库中，索引主要按照用途和使用的数据结构分为 BTree 索引、Hash 索引、全文索引、空间索引等。通常，每张表中包含一个主键索引(Primary Index)，主键索引以外的索引，统称为二级索引(Secondary Index)。

背景

索引是数据库的基础组件，早在1970年代，SystemR 就已经通过增加索引来支持多维度查询。单机数据库中，索引主要按照用途和使用的数据结构分为 BTree 索引、Hash 索引、全文索引、空间索引等。通常，每张表中包含一个主键索引(Primary Index)，主键索引以外的索引，统称为二级索引(Secondary Index)。

采用存储计算分离和 shared-nothing 架构的分布式数据库具备良好的水平扩展能力，通过数据分区和无状态的计算节点，允许计算和存储独立扩缩容，大量分布式数据库都采用这种架构(Spanner, CockroachDB, YugabyteDB 等)。

全局索引解决什么问题？

shared-nothing 架构引入了 分区 的概念，数据需要按照固定的 分区键 进行切分，这导致包含分区键的查询可以快速定位到一个具体分区，而其它查询需要全分区扫描。这个情况类似单机数据库中按照主键进行查询可以快速定位到数据所在的page，而按照非主键查询需要全表扫描。

与单机数据库不同的是，全分区扫描对于分布式数据库，除了会增加慢查询数量降低系统吞吐，还可能导致系统丧失线性扩展能力。