啥是索引
一條數據存入到存儲引擎中，如果要查找到它，需要全量遍歷，但是如果我們有這條數據的索引，那么就能快速定位到這條數據，類似與書的目錄
時序數據庫的特點
一行數據是由time + tags +fields組成：
- time：時間數據，必須要有
- tags：不隨時間變化的tag數據，比如機器編號之類的
- fields：隨時間變化的數據
倒排索引
在多個文件中查找一個值，正常的查找流程是遍歷一遍所有文件，如果這個值正好在最后一個文件，那就需要消耗很多資源，倒排索引就是反過來，先知道這個值大概在哪個文件，返回這個文件，再在這個文件中查找，這就很快了，本文中的時序數據庫的索引設計就是倒排索引的思想。
索引引擎的設計
時序數據庫有個很重要的特點：tags，用tags來做索引列是最優的選擇，如何設計呢？
- 一行數據的索引serieskey組成：table_name + tags組成對應一個sid
- 這行數據的每個tag：table_name + tag 也對應這個sid
- 這個sid也可以對應這個serieskey，用于反向查詢；
這樣設計下，天然形成了一個聚合，因為tags是一般是固有信息，一般不變的，那么擁有相同tags的行都對應一個sid，sid再去對應field數據，因為每一行都有時間信息，根據時間得出這個sid對應的全部行的時間范圍，再根據時間先后組織數據讓數據按時間有序，我們看看這樣設計下的查詢操作（select * from table1 where time in (2023.01.01, 2023.02.02)）：
- 首先根據projection生成serieskey查找到sid；
- 再根據sid查找到對應的所有行的fields數據；
- 再根據時間范圍信息找到對應的數據。
這樣的查詢就非常的快了
索引的存儲
可以看到serieskey的前綴都是以table_name開始的，對于這種有相同前綴的存儲，最好的方式就是基數樹，可以提供很好的查詢效率和空間壓縮；
