Index de filtre de Bloom (Obsolète)
N’utilisez pas d’index de filtre Bloom. Databricks a obsolété cette fonctionnalité. Databricks recommande de supprimer tous les index de filtre Bloom existants de vos tables.
Les index de filtre de Bloom constituent un mécanisme historique d’omission des données pour les tables Delta Lake. Ils ajoutent une surcharge d’écriture, sont difficiles à régler et sont remplacés par des alternatives plus efficaces. Les index de filtre de Bloom sont différents des filtres de Bloom définis dans le format de fichier Apache Parquet, et cette dépréciation ne s’applique pas aux filtres de Bloom Parquet. Voir Filtres de Bloom Parquet.
Si vos tables disposent d'index de filtre Bloom, remplacez-les par l'une des alternatives recommandées, puis supprimez les index.
Alternatives recommandées
Utilisez plutôt ces fonctionnalités :
- E/S prédictives : Sur un compute compatible Photon avec Databricks Runtime 12.2 et versions ultérieures, les E/S prédictives effectuent l'omission de fichiers sur toutes les colonnes automatiquement. Il remplace entièrement les index de filtre de Bloom, qui n'ajoutent une surcharge d'écriture que lorsque Photon est activé.
- Liquid clustering : Dans Databricks Runtime 13.3 et versions ultérieures, le liquid clustering améliore le saut de données en organisant les données en fonction des colonnes fréquemment filtrées.
Supprimer les index de filtre Bloom existants
Si vous avez des index de filtre Bloom existants sur vos tables, supprimez-les afin d'éliminer la surcharge d'écriture inutile :
DROP BLOOMFILTER INDEX ON TABLE table_name
Pour plus de détails sur la syntaxe, consultez DROP BLOOM FILTER INDEX.
Après avoir supprimé tous les index de filtre de Bloom, exécutez VACUUM pour nettoyer les fichiers d'index sous-jacents dans le répertoire _delta_index.