什么是正交指数？

正交指数（Orthogonal Index）是一种用于衡量多维数据集中的数据分布的指数。在数据库领域，正交指数常用于评估查询性能，特别是在面向列的数据库（如Google Bigtable、Apache Cassandra等）中。

正交指数的计算方式是基于数据集的正交性来衡量查询性能。正交性是指数据集中不同维度的数据分布是否独立，即一个维度的数据变化是否会影响其他维度的数据分布。在数据库中，正交性越高，查询性能越好，因为查询时可以更快地定位到所需的数据。

正交指数的计算公式为：

正交指数 = ∑(信息增益 / 属性的基数)

其中，信息增益是指一个属性的信息增益，基数是指该属性的取值数目。

正交指数的值越高，表示数据集中不同属性之间的正交性越好，查询性能越优越。

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