Hazelcast：是否需要查询缓存索引？
Hazelcast: is Index on query Cache required?
短代码示例：
HazelcastInstance client = HazelcastClient.newHazelcastClient(clientConfig);
IMap<Integer, Integer> clientMap = client.getMap(mapName);
clientMap.addIndex("user.id", false);
QueryCache<Integer, Integer> cache = clientMap.getQueryCache(cacheName);
cache.addIndex("user.id", false);
索引应该添加到缓存和 IMap 还是只添加到两者之一？
QueryCache 或支持 IMap 不需要索引，但根据您的用例，索引可能有助于提高解决方案的性能。例如：
如果查询缓存的 Predicate 可以利用索引，地图上的索引可能会缩短初始填充 QueryCache 所花费的时间。您可以查看 this trivial benchmark 来比较初始化 QueryCache 所花费的时间（在我的本地地图被索引时，初始查询缓存填充速度快几个数量级，但显然是 YMMV）。
如果您的用例涉及过滤查询缓存（例如通过 QueryCache.values(Predicate)），那么 QueryCache 上的索引将有助于加快您的查询速度。尽管如此，考虑到这是以 QueryCache 中更昂贵的写入为代价的，因为索引维护的开销。
短代码示例：
HazelcastInstance client = HazelcastClient.newHazelcastClient(clientConfig);
IMap<Integer, Integer> clientMap = client.getMap(mapName);
clientMap.addIndex("user.id", false);
QueryCache<Integer, Integer> cache = clientMap.getQueryCache(cacheName);
cache.addIndex("user.id", false);
索引应该添加到缓存和 IMap 还是只添加到两者之一？
QueryCache 或支持 IMap 不需要索引，但根据您的用例，索引可能有助于提高解决方案的性能。例如：
如果查询缓存的
Predicate可以利用索引，地图上的索引可能会缩短初始填充QueryCache所花费的时间。您可以查看 this trivial benchmark 来比较初始化QueryCache所花费的时间（在我的本地地图被索引时，初始查询缓存填充速度快几个数量级，但显然是 YMMV）。如果您的用例涉及过滤查询缓存（例如通过
QueryCache.values(Predicate)），那么QueryCache上的索引将有助于加快您的查询速度。尽管如此，考虑到这是以QueryCache中更昂贵的写入为代价的，因为索引维护的开销。