云原生数据湖的架构与优化

19/25云原生数据湖的架构与优化第一部分云原生数据湖的架构模型 2第二部分数据湖存储层设计原则 4第三部分计算层优化策略 7第四部分数据保护与安全措施 8第五部分元数据管理与治理 11第六部分访问控制与授权机制 13第七部分性能优化与监控 17第八部分生态系统与集成 19

第一部分云原生数据湖的架构模型关键词关键要点主题名称：云原生数据湖的层次架构模型

1.分为存储层、计算层和服务层，实现数据存储、处理和访问的分离。

2.存储层负责数据持久化，采用对象存储、分布式文件系统等技术。

3.计算层负责数据处理和分析，使用容器化技术，如Kubernetes，提供弹性扩展和按需资源分配。

主题名称：数据生命周期管理

云原生数据湖的架构模型

前言

云原生数据湖是一种现代化数据管理架构，它利用云计算技术来存储、处理和分析数据。它提供了可扩展、弹性、成本效益和敏捷的数据管理解决方案。

架构组件

云原生数据湖的架构模型通常包含以下组件：

1.存储层

*对象存储：用于存储原始数据，例如文件、BLOB和JSON对象。

*块存储：用于存储结构化数据，例如数据库和表。

2.处理层

*数据集成：将数据从各种来源（如数据库、文件、传感器）提取和加载到数据湖中。

*数据转换：清理、转换和标准化数据以使其适合分析。

*数据处理：执行复杂的分析、机器学习和人工智能操作。

3.分析层

*交互式查询：使用交互式工具（如笔记本和数据可视化工具）快速探索和分析数据。

*批处理分析：使用批处理作业执行复杂且耗时的分析。

4.元数据管理

*数据目录：存储有关数据湖中数据的元数据信息，例如模式、所有权和使用情况。

*数据谱系：记录数据的来源和处理历史，以实现数据可追溯性。

5.安全和治理

*访问控制：限制对数据和操作的访问。

*加密：保护数据免遭未经授权的访问。

*数据保留：根据法规和业务需求管理数据的保留期限。

优化考虑因素

为了优化云原生数据湖的性能和成本，以下考虑因素至关重要：

*数据摄取和转换：优化数据摄取和转换过程以提高效率和可靠性。

*数据存储：选择适当的存储层以满足性能、成本和可用性需求。

*计算资源：根据数据湖中的数据量和分析需求，合理分配计算资源。

*数据编目：建立一个全面且准确的数据目录，以便轻松发现和访问数据。

*安全和治理：实施严格的安全措施并定义清晰的治理策略以保护数据和确保合规性。

结论

云原生数据湖提供了一个可扩展、弹性和敏捷的数据管理解决方案。通过采用上述架构模型和优化考虑因素，组织可以充分利用数据湖以满足当今现代化数据管理的需求。第二部分数据湖存储层设计原则关键词关键要点数据湖存储层分层

1.热温冷分层：根据数据访问频率将数据划分为热数据（频繁访问）、温数据（偶尔访问）和冷数据（长期存档），并存储在不同级别的存储介质中。

2.异构存储：采用多种存储技术（例如对象存储、文件存储、块存储），以优化不同类型数据的存储成本和性能。

3.弹性扩展：存储层应能够根据不断增长的数据量自动扩缩容，以满足数据湖的弹性可扩展性要求。

数据生命周期管理

1.数据保留策略：定义不同类型数据的保留期限，以确保数据湖中数据的有效性。

2.自动数据迁移：根据数据生命周期策略，自动将数据从热层迁移到温层或冷层，以优化存储成本。

3.数据归档和删除：当数据达到其保留期限时，系统应自动将其归档或删除，以释放存储空间并防止数据冗余。

数据安全与合规

1.访问控制：定义精细的访问控制机制，以控制谁可以访问哪些数据，防止未经授权的访问。

2.数据加密：使用加密算法对存储中的数据进行加密，以保护数据免受未经授权的访问或泄露。

3.合规审计：记录数据访问、修改和删除的详细信息，以满足法律法规的合规要求。

数据湖元数据管理

1.集中式元数据存储：将所有数据湖元数据存储在一个集中式存储库中，以提供数据湖中的所有数据的完整视图。

2.元数据丰富：收集和维护有关数据湖中数据的元数据，包括数据类型、数据所有权、数据访问权限和数据质量。

3.元数据查询和发现：提供便捷的方式来查询和发现数据湖中的数据，以支持数据探索和分析。

数据湖存储成本优化

1.存储分层定价：利用云提供商提供的存储分层定价模型，将不经常访问的数据存储在成本较低的存储层中。

2.数据压缩：使用数据压缩技术（例如gzip、snappy）来减少数据大小，从而降低存储成本。

3.数据删除：定期删除不再需要的数据，以释放存储空间并减少存储成本。

云原生数据湖存储层新趋势

1.对象存储作为主要存储：对象存储（例如S3、GCS）已成为云原生数据湖的主要存储选择，因为它提供了高扩展性、低成本和高耐久性。

2.多云存储：数据湖采用多云存储策略，以提高可靠性、降低成本并避免供应商锁定。

3.数据湖文件系统（HDFS）：HDFS仍然在云原生数据湖中用于处理大规模数据集，但其正在被云原生分布式文件系统（例如HDFS兼容的S3）所取代。数据湖存储层设计原则

数据湖存储层是数据湖的核心，负责存储和管理大量非结构化和半结构化的数据。其设计应遵循以下原则：

1.可扩展性和灵活性：

数据湖应能够动态地处理不断增长的数据量。存储层应支持无缝扩展，添加或删除节点以满足容量和性能要求。同时，它应支持多种数据格式和架构，以容纳各种来源的不同数据。

2.成本优化：

数据湖存储成本可能很高，因此优化成本至关重要。存储层应提供分层存储选项，将经常访问的数据存储在高性能、高成本的介质中，而较少访问的数据则存储在低成本的介质中。

3.高可用性和灾难恢复：

数据湖应确保数据的可用性和完整性，即使在硬件故障或自然灾害等中断情况下也是如此。存储层应实现数据冗余，并提供备份和恢复机制，以最大程度地减少数据丢失的风险。

4.安全性和合规性：

数据湖存储的数据可能包含敏感信息，因此确保其安全至关重要。存储层应提供身份验证、授权和访问控制机制，以保护数据免受未经授权的访问。它还应遵守所有适用的法规和合规要求。

5.元数据管理：

数据湖存储着大量的元数据，用于描述和定位数据。存储层应提供一个健壮的元数据管理系统，使组织能够轻松发现、搜索和访问数据。元数据应准确且始终可用，以确保数据湖的有效使用。

6.性能优化：

数据湖性能对于实现快速查询和数据分析至关重要。存储层应针对数据湖的独特需求进行优化，例如处理大量小文件和并发访问。它应支持并行处理和数据压缩，以提高性能和减少存储开销。

7.可管理性和易于操作：

数据湖的存储层应易于管理和操作。它应提供直观的管理界面和工具，使组织能够轻松监控存储性能、管理数据和执行备份和恢复操作。自动化功能，例如数据生命周期管理，应简化维护过程并降低运营成本。

遵循这些原则有助于设计一个高效且可扩展的数据湖存储层，为组织提供一个可靠、安全和经济高效的基础，用于存储和管理大量数据。第三部分计算层优化策略计算层优化策略

云原生数据湖的计算层在数据分析和处理中扮演着至关重要的角色，其优化策略包括：

1.弹性资源分配

*使用自动伸缩功能，根据负载动态调整计算资源，避免资源过剩或不足。

*采用按需付费定价模型，仅为使用的资源付费，降低成本。

2.无服务器计算

*利用无服务器平台（如AWSLambda、AzureFunctions），在需要时按事件执行代码，无需管理服务器。

*降低运维成本，提高应用程序扩展性。

3.分布式处理

*将计算任务并行化到多个节点，以提高效率和吞吐量。

*使用分布式计算框架（如ApacheSpark、ApacheFlink），支持大规模并行处理。

4.缓存和预计算

*使用缓存机制存储经常访问的数据，减少对慢速存储介质的访问，提升查询性能。

*预先计算常见查询结果，加快后续查询的速度。

5.计算池

*创建计算池，预置计算资源供特定工作负载使用。

*确保资源可用性，提高计算效率。

6.容器化

*将计算代码打包在容器中，便于部署和管理。

*促进计算环境的隔离和一致性。

7.数据本地化

*将计算任务与数据存储在同一区域，减少数据传输时间和延迟。

*提升查询性能，降低成本。

8.利用云原生服务

*使用云提供的托管计算服务（如AWSEMR、AzureHDInsight），无需管理底层基础设施。

*降低运维负担，提高可靠性。

9.持续优化

*监控计算层的性能指标，如CPU使用率、内存使用率、查询延迟。

*根据监测结果，不断调整优化策略，以实现最佳性能。

10.最佳实践

*选择合适的虚拟机类型，满足特定工作负载的性能需求。

*使用高效的存储类型，如固态硬盘（SSD）。

*优化查询设计，减少数据扫描量。

*利用数据压缩和分片技术，提高查询效率。第四部分数据保护与安全措施关键词关键要点主题名称：数据加密

1.对存储和传输中的数据进行加密，防止未经授权的访问。

2.使用强大的加密算法，例如AES-256，以确保数据的机密性和完整性。

3.定期轮换加密密钥，以降低密钥泄露的风险。

主题名称：访问控制

数据保护与安全措施

云原生数据湖的安全对于保护敏感数据至关重要。以下措施有助于确保数据保护和安全：

1.访问控制

*基于角色的访问控制(RBAC)：根据角色和权限授予用户对数据湖资源的访问权限。

*访问控制列表(ACL)：指定特定用户或组对文件的读取、写入和执行权限。

*细粒度访问控制(FGAC)：使用标签或其他元数据来定义特定数据字段或记录的访问规则。

2.加密

*静态加密：加密存储在数据湖中的数据，防止未经授权的访问。

*动态加密：加密数据湖中传输中的数据，保护数据在网络上的传输。

*密钥管理：使用密钥管理服务管理加密密钥，确保密钥安全。

3.数据脱敏

*屏蔽：移除或替换敏感数据，例如个人身份信息(PII)。

*令牌化：用唯一标识符替换敏感数据，例如客户ID。

*加密：加密敏感数据，以便即使被泄露也不会被理解。

4.数据审计和日志记录

*审计日志：记录用户活动，例如登录、数据访问和数据更改。

*访问日志：记录对数据湖资源的请求，包括时间戳、用户ID和操作类型。

*安全信息和事件管理(SIEM)：集中收集和分析审计和日志数据，以检测安全事件。

5.威胁检测和响应

*入侵检测系统(IDS)：检测可疑活动，例如未经授权的访问尝试或恶意软件攻击。

*入侵防御系统(IPS)：阻止IDS检测到的威胁，例如关闭对受影响系统的访问。

*漏洞管理：识别和修补数据湖系统中的安全漏洞。

6.数据备份和恢复

*数据备份：定期备份数据湖中的数据，以在数据丢失或损坏时进行恢复。

*恢复计划：制定数据湖灾难恢复计划，定义恢复数据和服务的步骤。

*地理冗余：在多个地理位置存储数据备份，以提高数据可用性和耐用性。

7.合规性

*行业法规：遵循数据保护法规，例如通用数据保护条例(GDPR)和加州消费者隐私法案(CCPA)。

*安全标准：获得安全认证，例如ISO27001或SOC2，以证明对数据保护的承诺。

*内部政策：制定和实施组织内部的安全政策，以指导数据处理和保护。

通过实施这些数据保护和安全措施，云原生数据湖可以提供一个安全可信的环境，保护敏感数据免受未经授权的访问、泄露和损坏。第五部分元数据管理与治理元数据管理与治理

元数据是有关数据的数据，它描述了数据的结构、关系、数据位置和数据使用情况。在云原生数据湖中，元数据管理和治理对于有效和高效地管理大规模分布式数据至关重要。

元数据管理

元数据管理是指收集、存储、组织和维护元数据以及管理对元数据的访问和使用。在云原生数据湖中，元数据管理通常涉及以下任务：

*收集元数据：从各种数据源中收集元数据，包括文件系统、数据库和应用程序日志。

*存储元数据：将元数据存储在分布式存储系统中，例如AmazonS3、AzureBlobStorage或GoogleCloudStorage。

*组织元数据：对元数据进行分类和组织以便于检索，例如按数据类型、数据源或数据所有者组织。

*管理元数据访问：实施访问控制措施以确保只有授权用户才能访问和使用元数据。

元数据治理

元数据治理涉及制定和执行政策和程序，以确保元数据准确、一致和可用。在云原生数据湖中，元数据治理通常涉及以下任务：

*定义元数据标准：制定元数据命名约定、数据类型规范和数据质量规则，以确保元数据的标准化和一致性。

*实施元数据验证：建立验证流程，以检查元数据的准确性、一致性和完整性。

*制定元数据生命周期管理策略：确定元数据的保留和删除策略，以管理元数据的增长和生命周期。

*确保元数据安全：实施安全措施，例如加密和访问控制，以保护元数据的机密性和完整性。

元数据管理和治理的优势

元数据管理和治理在云原生数据湖中提供了以下优势：

*数据发现和可访问性：组织和管理元数据使企业能够轻松发现、访问和使用数据。

*数据理解：元数据提供有关数据结构、关系和使用情况的信息，使企业能够更好地理解数据，从而做出更好的决策。

*数据质量和一致性：通过实施元数据标准和验证流程，企业可以确保元数据的准确性和一致性，从而提高数据质量和可靠性。

*数据合规性：元数据治理有助于确保企业遵守数据隐私和安全法规。

*运营效率：通过自动化元数据管理和治理任务，企业可以提高运营效率并降低管理开销。

元数据管理和治理的工具

有许多工具可用于云原生数据湖中的元数据管理和治理，包括：

*ApacheAtlas：一个开源元数据管理平台，提供数据发现、分类和治理功能。

*InformaticaEnterpriseMetadataManager：一个商业元数据管理平台，提供数据谱系、数据质量和数据安全功能。

*DataStaxAstraMetaDataService：一个云托管元数据服务，提供元数据的自动发现、分类和治理。

结论

元数据管理和治理对于有效和高效地管理云原生数据湖是至关重要的。通过收集、组织、管理和治理元数据，企业可以提高数据发现、可访问性、理解、质量、一致性和合规性。此外，通过使用适当的工具，企业可以自动化和简化元数据管理和治理任务，从而提高运营效率并降低管理开销。第六部分访问控制与授权机制关键词关键要点属性级访问控制（ABAC）

1.允许基于对象属性（例如创建者、所有者、标签）以及主体属性（例如角色、组成员资格）授予访问权限。

2.提高访问控制策略的粒度和灵活性，允许对细粒度数据对象进行授权。

3.支持基于上下文的授权决策，例如基于用户的位置或设备类型。

基于角色的访问控制（RBAC）

1.授予用户角色，并为每个角色分配一组权限。

2.简化访问控制管理，因为权限与角色相关联，而不是与单个用户相关联。

3.支持职责分离原则，允许将权限委派给具有不同职责的用户。

基于属性的访问控制（ABAC）

1.允许基于用户属性（例如部门、职称、技能）授予访问权限。

2.提供灵活的访问控制，可以适应动态属性更改。

3.支持基于上下文的授权决策，例如基于用户的当前项目或任务。

多因素认证（MFA）

1.要求用户在访问数据之前提供多个身份验证因素，例如密码和一次性密码。

2.提高数据访问的安全性，降低未经授权访问的风险。

3.符合行业安全标准和法规。

细粒度访问控制（FGAC）

1.允许对数据对象进行细粒度授权，例如行级或列级。

2.提高数据隐私和安全性，只允许用户访问他们有权访问的数据。

3.支持法规遵从性，例如健康保险可移植性和责任法案(HIPAA)和一般数据保护条例(GDPR)。

访问控制即服务（AccessControlasaService）

1.将访问控制管理外包给第三方供应商。

2.简化访问控制实施和管理。

3.利用供应商提供的最佳实践和安全功能。云原生数据湖的访问控制与授权机制

访问控制

访问控制是针对数据的访问行为进行限制的机制，其目的是确保只有经过授权的用户才能访问特定数据。数据湖中常用的访问控制机制包括：

*基于身份的访问控制(IBAC)：基于用户的身份（如用户名、组成员资格）授予访问权限。

*基于角色的访问控制(RBAC)：基于用户所扮演的角色来授予访问权限。

*属性型访问控制(ABAC)：基于用户属性（如地理位置、设备类型）来动态授予访问权限。

授权机制

授权机制是授予用户访问数据湖权限的过程。常见的授权机制有：

*显式授权:管理员手动将访问权限授予特定用户或组。

*隐式授权:系统自动授予访问权限，例如基于用户的组成员资格或角色。

*委托授权:用户将自己的访问权限授予其他用户，前提是他们拥有该权限。

云原生数据湖的访问控制与授权机制

云原生数据湖提供了多种机制来实现访问控制和授权。以下是一些常见的实现：

IAM(身份和访问管理)

IAM是云平台提供的集中式访问控制服务。它允许管理员管理用户、组和角色，并授予他们对数据湖资源的访问权限。IAM同时支持IBAC、RBAC和ABAC。

ACL(访问控制列表)

ACL是附加在数据湖资源（如数据集、表）上的元数据。它指定了哪些用户或组具有对该资源的访问权限。ACL通常用于细粒度的访问控制。

标签

标签是一种元数据，可以附加到数据湖资源上。标签可以用于分类和组织数据，并可以与ABAC策略结合使用，以基于标签授予访问权限。

加密

加密是一种防止未经授权的访问数据的方法。在云原生数据湖中，可以对数据进行加密，以确保只有具有正确密钥的用户才能访问。

审计

审计功能使管理员能够跟踪对数据湖的访问活动。审计日志可以用于识别未经授权的访问并进行安全取证。

优化访问控制和授权

以下是一些优化云原生数据湖访问控制和授权的最佳实践：

*使用中央身份管理系统:将IAM用于集中管理用户和权限。

*采用零信任原则:始终验证用户并限制访问，即使来自受信任的网络。

*最小特权原则:仅授予用户执行其职责所需的最低访问权限。

*定期审查权限:定期查看和更新用户的访问权限，以确保其仍然是必要的。

*实现细粒度的访问控制:使用ACL或标签来实现对单个资源的细粒度访问控制。

*使用加密:对敏感数据进行加密，以防止未经授权的访问。

*启用审计:启用审计功能以跟踪访问活动并进行安全取证。第七部分性能优化与监控性能优化与监控

数据存储优化

*选择合适的存储格式：Parquet、ORC和Avro等列式存储格式对于数据分析性能至关重要，因为它们允许快速访问特定列，减少扫描量。

*分区和分桶：使用分区和分桶将数据划分成较小的块，从而加快对特定数据子集的查询。

*数据压缩：压缩数据可以显著减少存储空间和网络开销，从而提高性能。

计算优化

*选择合适的计算引擎：Spark、Presto和Flink等计算引擎提供了不同的处理能力和性能特征。选择最适合工作负载的引擎对于优化性能至关重要。

*并行化处理：将计算任务并行化到多个执行器或工作器节点可以显著缩短处理时间。

*优化查询：通过使用索引、预计算表和避免不必要的联接来优化查询，可以提高计算效率。

网络优化

*使用高速网络：确保使用高带宽网络以最大限度地减少数据传输时间。

*优化数据传输：使用数据压缩和分块传输等技术来最小化网络开销。

*负载均衡：在多个节点之间负载均衡数据传输，以避免瓶颈和提高吞吐量。

监控

指标监控

*数据存储监控：监控存储空间使用情况、读写吞吐量和延迟。

*计算引擎监控：监控计算任务的执行时间、资源利用率和作业状态。

*网络监控：监控网络带宽利用率、延迟和丢包率。

日志监控

*应用程序日志：从应用程序和服务中收集日志以识别错误、警告和性能问题。

*系统日志：收集操作系统和基础设施组件的日志以了解系统性能和健康状况。

警报和通知

*设置阈值：为关键指标设置阈值，在超出阈值时触发警报。

*配置通知：将警报配置为通过电子邮件、短信或其他渠道发送通知。

性能剖析

*使用性能分析工具：使用Profiling工具（例如SparkUI和FlinkWebUI）来识别性能瓶颈和优化机会。

*分析慢查询：识别和分析执行缓慢的查询，以确定根源并进行优化。第八部分生态系统与集成生态系统与集成

云原生数据湖生态系统是围绕数据湖平台及其相关工具和服务的集合体。该生态系统是一个动态的环境，不断发展和演进，以满足数据驱动的组织的需求。

关键参与者

*数据湖供应商：提供数据湖平台，包括存储、处理、治理和分析功能。

*合作伙伴：提供与数据湖平台集成的工具和服务，如数据集成、数据准备和分析工具。

*社区：用户、开发人员和贡献者组成的社区，提供支持、共享最佳实践和推动创新。

集成策略

为了充分利用云原生数据湖的潜力，需要与各种系统和工具集成。

*数据集成：将数据从各种来源（例如数据库、应用程序和传感器）集成到数据湖中。

*数据准备：清洗、转换和准备数据以供分析和机器学习。

*分析工具：提供交互式数据探索、可视化和高级分析功能。

*机器学习工作流：支持机器学习模型的开发、训练和部署。

*数据治理工具：实施数据治理实践，确保数据质量、安全性、合规性。

架构考虑因素

*开放式API：允许合作伙伴和第三方应用程序与数据湖平台集成。

*数据编录：提供数据资产的元数据注册表，促进数据发现和可访问性。

*事件机制：通知应用程序和工具有关数据湖操作和事件。

*可扩展性和弹性：能够处理各种数据负载和处理需求。

*安全性：实施安全措施，以保护数据免受未经授权的访问和数据泄露。

优势

*数据访问：无缝访问来自不同来源的数据，提供对组织数据的全面视图。

*可扩展性：按需扩展数据湖以满足不断增长的存储和处理需求。

*灵活性：集成各种工具和服务，以满足特定用例和业务需求。

*成本效益：在云计算环境中，按需使用资源，从而降低成本。

*创新：通过与外部合作伙伴和社区的合作，促进创新和新功能的开发。

最佳实践

*遵循开放式标准：采用Hadoop生态系统等开放式标准，以确保与第三方工具和服务的互操作性。

*建立数据治理框架：实施数据治理实践，以确保数据质量、安全性和合规性。

*使用容器和编排工具：利用容器化和编排工具（如Kubernetes）简化数据湖组件的部署和管理。

*监控和优化：定期监控数据湖的性能并进行优化，以确保最佳利用和效率。

*与合作伙伴合作：与合作伙伴合作以扩展数据湖功能并满足特定要求。关键词关键要点【计算层优化策略】

关键词关键要点元数据管理与治理

主题名称：元数据标准化

关键要点：

-建立统一的数据元数据标准，包括数据类型、格式、命名约定和治理规则。

-采用行业标准，如元数据管理参考模型（MDRM）和信息管理知识库（IMK），以确保元数据的互操作性和可移植性。

-定义数据分类和标签，以便于数据的发现、访问控制和合规性管理。

主题名称：元数据提取和转换

关键要点：

-实施元数据发现和提取工具，从各种数据源自动收集和提取元数据。

-使用数据转换技术，将元数据转换为统一的可操作格式，以便于分析和治理。

-采用数据质量规则，以确保元数据的准确性和完整性。

主题名称：元数据存储和访问

关键要点：

-选择合适的元数据存储解决方案，例如关系数据库、图数据库或NoSQL数据库。

-优化元数据存储，以实现快速的数据访问、可扩展性和高可用性。

-实施安全措施，以保护元数据的机密性和完整性。

主题名称：元数据治理

关键要点：

-定义元数据治理策略，包括数据所有权、责任和审批流程。

-建立流程，以审查和批准元数据更改，并确保其与业务需求保持一致。

-采用数据治理工具，以自动化元数据治理任务并确保对其进行持续监控。

主题名称：元数据利用

关键要点：

-利用元数据进行数据发现和可访问性，使利益相关者能够轻松查找和访问所需数据。

-使用元数据进行数据质量评估，识别和纠正数据错误和不一致性。

-将元数据与机器学习算法相结合，以支持高级数据分析和预测模型。

主题名称：元数据管理的趋势和前沿

关键要点：

-数据编织：使用数据编织技术整合元数据，创建统一的跨域数据视图。

-数据目录：采用数据目录工具，使利益相关者能够发现和了解数据资产。

-元数据自动化：通过自动化元数据管理任务，如发现、提取和转换，减少运营开销。关键词关键要点性能优化与监控

关键要点：

1.采用纵向扩展和横向扩展相结合的架构：利用纵向扩展提高单节点性能，同时通过横向扩展增加整体吞吐量，满足高并发场景下的性能需求。

2.数据压缩和编码：对数据进行压缩和编码可以减少存储空间和网络带宽占用，从而提高数据处理效率和成本效益。

3.分区和索引：通过对数据进行分区和索引，可以快速定位和检索所需数据，避免全表