概述
嬴图的索引（Index）在磁盘中为点、边属性创建索引树来提高点、边的检索或过滤速度。
嬴图原生开发的全文索引（Full-text Index）为文本类型的点、边属性值进行分词，并在磁盘中基于分词结果创建反向索引，从而进行高效的关键词搜索，适用于包含文本匹配的各类查询。
嬴图的LTE（引擎索引）将磁盘上的点、边属性或其索引加载到嬴图高性能图计算引擎中，通过减少磁盘I/O操作提高点、边的过滤速度。
索引 vs. LTE
索引和LTE一样，都是通过耗费磁盘空间、保证创建的内容可以被持久化来实现检索性能提升的，但二者仍存在一些区别：
加速对象 |
索引 | LTE |
|---|---|---|
点、边查询，即find().nodes()和find().edges() |
✓ | ✕ |
| 其他各类查询中（路径、K邻等）起点的过滤 | ✓（优先使用） | ✓ |
| 其他各类查询中（路径、K邻等）除起点外的点、边过滤 | ✓ | ✓（优先使用） |
| 算法中使用的属性 | ✕ | ✓ |
| 索引 | LTE | |
|---|---|---|
| 实现原理 | 创建索引树，直接使用持久化存储中的数据结构进行检索加速 | 将属性加载到嬴图计算引擎，引擎在搜索时直接使用属性或其索引，减少因磁盘I/O时耗 |
| 内存与磁盘使用 | 索引树占用磁盘空间 | 占用内存空间，所占空间取决于属性类型及数量；同时属性值本身会持久化存储于磁盘中，以便在实例重启后自动重新加载 |
一个属性可以既创建索引，同时进行LTE。创建的索引和LTE都会自动更新。