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阿裡雲最新釋出業界首款雲原生多模資料庫Lindorm，新使用者可享9.9元/3個月優惠，技術交流釘釘群：35977898，更多内容請
參考連結。
背景
作為面向大資料場景的半結構化、結構化存儲系統，Lindorm已經在阿裡發展了近十年，并始終保持着快速的能力更新和技術更新，其在功能、性能、穩定性等方面的諸多創新曆經了長時間的大規模實踐考驗，被全面應用于阿裡集團、螞蟻集團、菜鳥、大文娛等各個業務闆塊，成為目前為止公司内部資料體量最大、覆寫業務最廣的資料庫産品。
Lindorm作為雲原生多模資料庫，目前支援寬表、時序、搜尋、檔案等多種資料模型，各模型間資料互融互通，一處寫入處處可讀，以适應使用者在不同場景下的需求，使應用開發變得更加靈活、高效。更全面的Lindorm介紹，可參考：
存的起，看得見—雲原生多模資料庫Lindorm技術解析
Lindorm一直緻力于"讓企業資料存的起，看得見"，除了提供海量資料的低成本冷熱存儲，Lindorm也提供了豐富的索引支援，讓資料能夠實時可見，接下來我們将講述Lindorm為滿足企業客戶的多樣化查詢需求而開放的全文索引功能。
資料查詢的痛點
Lindorm Table引擎相容HBase、Phoenix(SQL)、Cassandra(CQL)等開源标準接口，它的資料模型是一種松散的寬表結構，通過唯一鍵Rowkey确定一條資料，并且支援多個列族，每個列族的多個列集中存儲。這樣的資料模型，适合的查詢場景主要有兩種：
1.主鍵查詢
SELECT * FROM table WHERE PK = ?; 2.字首範圍查詢
SELECT * FROM table WHERE PK >= ? AND PK <= ? LIMIT 10; 而面對非主鍵條件的查詢，一種方式是通過掃描主表來過濾出需要的資料，這會耗費過多的服務資源，造成系統的不穩定，另外一種方式是通過雙寫來維護多張表，但這會增加應用開發的複雜性，并且無法保證資料的一緻性和寫入效率。為此，Lindorm提供了強一緻的全局二級索引，目前已經廣泛應用在各個業務場景中。
除了這些通用查詢外，随着業務發展，更多的查詢需求随之而來：
- 随機多元查詢
- 通配符模糊查詢
- 文字檢索
- 排序統計
- 深度翻頁
- ......
主鍵查詢和二級索引已經無法滿足這樣的需求，那如何在原有資料庫基礎上支撐這些需求呢？
業界資料庫在面對這樣的問題時，通常有兩種做法：
1.DB核心内置搜尋引擎（Lucene)，提供全文索引能力。例如：MongoDB Atlas Search，Couchbase Search等。
2.DB+獨立的搜尋引擎，兩個系統互相融合提供全文索引的能力。例如：AWS的DynamoDB與CloudSearch，Azure的ComosDB與Search，Greenplum GPText，以及Datastax推出的Cassandra Search。
Lindorm作為一款多模資料庫，支援寬表、時序、搜尋、檔案四種模型，模型之間資料互相貫通，借助搜尋引擎可以天然為寬表提供全文索引的能力，這也與業界的通用實作不謀而合。
全文索引示例
針對上面的表資料，我們可以對表中的多個列建立一個全文索引：姓名(name)、年齡(age)、性别(sex)、城市(city)、位址(address)。
CREATE SEARCH INDEX index_name ON table_name WITH COLUMNS name, age, sex, city, address(text); 建立完索引後，可以同時支援下面的多種查詢需求：
模糊查詢：SELECT * FROM table_name WHERE name LIKE ‘小%’
多元查詢排序：SELECT * FROM table_name WHERE city='杭州' AND age>=18 ORDER BY age ASC
多元查詢翻頁：SELECT * FROM table_name WHERE name='小劉' AND sex=false OFFSET 100 LIMIT 10 ORDER BY age DESC
文字檢索：SELECT * FROM table_name WHERE address CONTAINS ‘西湖區’ 技術實作與功能介紹
Lindorm Search 搜尋引擎
Lindorm搜尋引擎是面向海量資料設計的分布式系統，相容開源Solr标準接口，同時可無縫作為寬表、時序引擎的索引存儲，加速檢索查詢。其整體架構與寬表引擎一緻，基于資料自動分區+分區多副本+Lucene的結構設計，具備全文檢索、聚合計算、複雜多元查詢等能力，支援水準擴充、一寫多讀、跨機房容災、TTL等，滿足海量資料下的高效檢索需求。
LindormSearch的資料持久化存儲在LindormStore中，通過自動Sharding的方式分散到多台SearchServer中，每一個分片擁有多個副本，支援一寫多讀，提升查詢聚合的效率，同時這些副本之間共享存儲，有效消除副本之間的存儲備援。
寬表與搜尋的融合
通過融合搜尋引擎，借助Lucene的反向索引和列式存儲能力，我們為寬表提供了全文索引功能，在使用體驗上類似二級索引，同時有更為豐富的文法支援，例如：分詞、高亮、統計聚合等。
CQL通路
CQL全稱Cassandra Query Language，是Cassandra社群提供的一套類SQL語言，熟悉SQL操作的開發人員可以很輕松的使用CQL。除了原生API通路全文索引外，Lindorm同樣也提供CQL通路全文索引的能力，借助CQL可以實作對索引的管理操作，通過DML語句可以實作對寬表資料的讀寫，内部會自動路由到全文索引。
典型場景
全文索引提供豐富的查詢能力，配合寬表引擎，可以廣泛應用在移動出行、電商/網站、系統分析、時空時序場景。
案例一：訂單詳情
案例二：使用者畫像
最後
體驗全文索引，請參考指導文檔：
Lindorm全文索引，更多的技術交流，可以通過釘釘掃描二維碼入群，可參考
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