DDL索引
同主键一样，分析型数据库中索引的概念也是弱化的。在前文中介绍分析型数据库拥有高度智能的自动化索引机制，所以通常用户无需亲自为自己的数据表配置索引。但是有一种情况例外：暨0.8版本下用户需要对某列进行HashJoin时，无论是事实表之间的Join还是事实表和维度表的Join，都需要为事实表的该列建立索引（公共云当前版本无需）。
建立索引的语句如下：
- ALTER TABLE tbl_name ADD INDEX [index_name] [index_type] (index_col_name) [comment=’’];
其中，[index_type] 为索引类型，需要指定为HashMap，index_col_name 为被索引列的列名。例如：
- ALTER TABLE db_name.table_name
- ADD INDEX user_id_index HashMap (user_id)
批量导入表索引修改后，需要重新导入数据后生效。实时写入表一般在24小时内自动生效，或如果要加速这个过程，可以执行optimize table命令：
- optimize table <tablename>;
执行成功一段时间后，新的索引会生效。
0.9及以后版本中分析型数据库会自动处理Hash Join时的索引构建，故无需用户自行创建HashMap索引也可以进行HashJoin，因此HashMap索引被废弃。
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您提到的分析型数据库自动索引机制和特定版本下的索引创建要求，确实反映了在使用阿里云MaxCompute（原名ODPS，一种大数据分析服务）或类似分析型数据库时的一些特点。MaxCompute设计用于处理大规模数据仓库和复杂的分析查询，它通过高度优化的执行引擎和智能的索引管理来提升查询性能。
自动化索引机制
MaxCompute拥有智能化的系统，能够根据查询模式自动管理和优化索引，从而减少用户手动配置索引的需求。这使得数据分析师和开发人员可以更专注于业务逻辑和数据分析，而不是底层数据库优化。
特定场景下的手动索引创建
在您描述的0.8版本中，当需要进行Hash Join操作以提高特定类型联接查询的效率时，如果涉及到的事实表没有合适的索引，用户可能需要手动创建HashMap类型的索引。这是因为Hash Join通常依赖于两个表中关联列的高效查找，而HashMap索引能提供这种快速访问能力。
索引创建命令示例
您给出的ALTER TABLE命令展示了如何为表中的某一列添加HashMap索引：
ALTER TABLE db_name.table_name ADD INDEX user_id_index HashMap (user_id);
这个命令会在指定表的user_id列上创建一个HashMap索引，名为user_id_index。
索引生效与优化
- 批量导入表修改索引后，需要重新导入数据才能使新索引生效。
- 对于实时写入表，索引更改通常在24小时内自动应用，但可以通过执行
optimize table命令加速这一过程。
新版本的变化
从0.9及以后版本开始，MaxCompute进一步优化了其内部机制，自动处理Hash Join相关的索引构建，这意味着用户不再需要手动创建HashMap索引来支持Hash Join操作。系统会自动识别并优化这类查询，废弃了手动创建HashMap索引的做法，简化了用户的操作流程，同时保持了查询性能的优化。
综上所述，随着技术的进步和产品迭代，阿里云MaxCompute持续优化其自动化管理和优化功能，减轻了用户在数据库管理上的负担，特别是对于复杂查询场景的支持更加智能化和高效。
