Postgresql索引介绍

参考地址：PostgreSQL 9种索引的原理和应用场景-阿里云开发者社区 (aliyun.com)

1、btree

b-tree适合所有的数据类型，支持排序，支持大于、小于、等于、大于或等于、小于或等于的搜索。索引与递归查询结合，还能实现快速的稀疏检索。

2、hash

hash索引存储的是被索引字段VALUE的哈希值，只支持等值查询。hash索引特别适用于字段VALUE非常长（不适合b-tree索引，因为b-tree一个PAGE至少要存储3个ENTRY，所以不支持特别长的VALUE）的场景，例如很长的字符串，并且用户只需要等值搜索，建议使用hash index。

3、gin

gin是倒排索引，存储被索引字段的VALUE或VALUE的元素，以及行号的list或tree。

（1）、当需要搜索多值类型内的VALUE时，适合多值类型，例如数组、全文检索、TOKEN。（根据不同的类型，支持相交、包含、大于、在左边、在右边等搜索）

（2）、当用户的数据比较稀疏时，如果要搜索某个VALUE的值，可以适应btree_gin支持普通btree支持的类型。（支持btree的操作符）

（3）、当用户需要按任意列进行搜索时，gin支持多列展开单独建立索引域，同时支持内部多域索引的bitmapAnd, bitmapOr合并，快速的返回按任意列搜索请求的数据。

4、gist

 GiST是一个通用的索引接口，可以使用GiST实现b-tree, r-tree等索引结构。

不同的类型，支持的索引检索也各不一样。例如：

（1）、几何类型，支持位置搜索（包含、相交、在上下左右等），按距离排序。

（2）、范围类型，支持位置搜索（包含、相交、在左右等）。

（3）、IP类型，支持位置搜索（包含、相交、在左右等）。

（4）、空间类型（PostGIS），支持位置搜索（包含、相交、在上下左右等），按距离排序。

（5）、标量类型，支持按距离排序。

5、sp-gist

SP-GiST类似GiST，是一个通用的索引接口，但是SP-GIST使用了空间分区的方法，使得SP-GiST可以更好的支持非平衡数据结构，例如quad-trees, k-d tree, radis tree。

（1）、几何类型，支持位置搜索（包含、相交、在上下左右等），按距离排序。

（2）、范围类型，支持位置搜索（包含、相交、在左右等）。

（3）、IP类型，支持位置搜索（包含、相交、在左右等）。

6、brin

BRIN 索引是块级索引，有别于B-TREE等索引，BRIN记录并不是以行号为单位记录索引明细，而是记录每个数据块或者每段连续的数据块的统计信息。因此BRIN索引空间占用特别的小，对数据写入、更新、删除的影响也很小。

BRIN属于LOSSLY索引，当被索引列的值与物理存储相关性很强时，BRIN索引的效果非常的好。

例如时序数据，在时间或序列字段创建BRIN索引，进行等值、范围查询时效果很棒。

7、rum

rum 是一个索引插件，由Postgrespro开源，适合全文检索，属于GIN的增强版本。

增强包括：

（1）、在RUM索引中，存储了lexem的位置信息，所以在计算ranking时，不需要回表查询（而GIN需要回表查询）。

（2）、RUM支持phrase搜索，而GIN无法支持。

（3）、在一个RUM索引中，允许用户在posting tree中存储除ctid（行号）以外的字段VALUE，例如时间戳。

这使得RUM不仅支持GIN支持的全文检索，还支持计算文本的相似度值，按相似度排序等。同时支持位置匹配，例如（速度与激情，可以采用"速度" <2> "激情" 进行匹配，而GIN索引则无法做到）

8、bloom

bloom索引接口是PostgreSQL基于bloom filter构造的一个索引接口，属于lossy索引，可以收敛结果集(排除绝对不满足条件的结果，剩余的结果里再挑选满足条件的结果)，因此需要二次check，bloom支持任意列组合的等值查询。bloom存储的是签名，签名越大，耗费的空间越多，但是排除更加精准。有利有弊

9、zombodb

zombodb是PostgreSQL与ElasticSearch结合的一个索引接口，可以直接读写ES。与ES结合，实现SQL接口的搜索引擎，实现数据的透明搜索。