postgres 索引

索引是一种特殊的查询表，可以使用搜索引擎的数据库以加快数据检索。简单地说，索引是表中的数据的一个指针，在一个数据库中的索引是非常相似，如：一本书的目录。

例如，如果想在一本书中引用的所有页面讨论某个话题，先参考索引按字母顺序列出所有目录主题，然后转到一个或多个特定的页码。 www.yiibai.com

索引有助于加快SELECT查询和WHERE子句，但它会减慢数据的输入，UPDATE和INSERT语句。索引可以创建或删除的数据没有影响。 www.yiibai.com

创建索引涉及CREATE INDEX语句，它允许命名的索引，索引指定表的一列或多列，并指示索引是否在升序或降序排列。

索引也可以是唯一的，类似UNIQUE约束，在列上有一个索引的列或组合索引防止重复项。

 

CREATE INDEX命令:

CREATE INDEX index_name ON table_name;

 

索引类型

PostgreSQL提供了几种索引类型：B-树，哈希，GIST，SP-GiST和GIN。每个索引类型使用不同的算法，是最适合于不同类型的查询。默认情况下，CREATE INDEX命令创建B-tree索引，适合最常见的情况。

1. B-Tree:

CREATE TABLE test1 (
        id integer,
        content varchar
    );
CREATE INDEX test1_id_index ON test1 (id);

 B-Tree索引主要用于等于和范围查询，特别是当索引列包含操作符" <、<=、=、>=和>"作为查询条件时，PostgreSQL的查询规划器都会考虑使用B-Tree索引。在使用BETWEEN、IN、IS NULL和IS NOT NULL的查询中，PostgreSQL也可以使用B-Tree索引。然而对于基于模式匹配操作符的查询，如LIKE、ILIKE、~和 ~*，仅当模式存在一个常量，且该常量位于模式字符串的开头时，如col LIKE 'foo%'或col ~ '^foo'，索引才会生效，否则将会执行全表扫描，如：col  LIKE  '%bar'。

2. Hash：

CREATE INDEX name ON table USING hash (column);

散列(Hash)索引只能处理简单的等于比较。当索引列使用等于操作符进行比较时，查询规划器会考虑使用散列索引。
    这里需要额外说明的是，PostgreSQL散列索引的性能不比B-Tree索引强，但是散列索引的尺寸和构造时间则更差。另外，由于散列索引操作目前没有记录WAL日志，因此一旦发生了数据库崩溃，我们将不得不用REINDEX重建散列索引。
 

3. GiST：
    GiST索引不是一种单独的索引类型，而是一种架构，可以在该架构上实现很多不同的索引策略。从而可以使GiST索引根据不同的索引策略，而使用特定的操作符类型。
    
4. GIN：
    GIN索引是反转索引，它可以处理包含多个键的值(比如数组)。与GiST类似，GIN同样支持用户定义的索引策略，从而可以使GIN索引根据不同的索引策略，而使用特定的操作符类型。作为示例，PostgreSQL的标准发布中包含了用于一维数组的GIN操作符类型，如：<@、@>、=、&&等。
 

 

 

单列索引:

单列索引是基于只有一个表的列上创建。基本语法如下：

CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);

是否要创建一个单列索引或多列索引，考虑使用非常频繁查询的WHERE子句中的列作为过滤条件。

应该有一列，单列索引应该是选择。如果有两个或多个列中经常使用的WHERE子句作为过滤器，多列索引将是最好的选择。

唯一索引:

不仅使用唯一索引的性能，同时也为数据的完整性。唯一索引不允许任何重复的值插入到表中。基本语法如下：

CREATE INDEX index_name on table_name (column_name);

 

部分索引：

部分索引是一个索引建在一个表的一个子集，该子集是一个条件表达式定义的（叫做部分索引的谓词）。该指数包含的条目只有那些满足谓词的表行。基本语法如下：

CREATE INDEX index_name on table_name (conditional_expression);

 

 

复合索引：

PostgreSQL中的索引可以定义在数据表的多个字段上，如：    
CREATE TABLE test2 (major int,minor int,name varchar)
CREATE INDEX test2_mm_idx ON test2 (major, minor);
在当前的版本中，只有B-tree、GiST和GIN支持复合索引，其中最多可以声明32个字段。

1. B-Tree类型的复合索引：
    在B-Tree类型的复合索引中，该索引字段的任意子集均可用于查询条件，不过，只有当复合索引中的第一个索引字段(最左边)被包含其中时，才可以获得最高效率。
2. GiST类型的复合索引：
    在GiST类型的复合索引中，只有当第一个索引字段被包含在查询条件中时，才能决定该查询会扫描多少索引数据，而其他索引字段上的条件只是会限制索引返回的条目。假如第一个索引字段上的大多数数据都有相同的键值，那么此时应用GiST索引就会比较低效。
3. GIN类型的复合索引：
  与B-Tree和GiST索引不同的是，GIN复合索引不会受到查询条件中使用了哪些索引字段子集的影响，无论是哪种组合，都会得到相同的效率。
使用复合索引应该谨慎。在大多数情况下，单一字段上的索引就已经足够了，并且还节约时间和空间。除非表的使用模式非常固定，否则超过三个字段的索引几乎没什么用处。
 

 表达式索引：

表达式索引主要用于在查询条件中存在基于某个字段的函数或表达式的结果与其他值进行比较的情况，如：
SELECT * FROM test1 WHERE lower(col1) = 'value';
    此时，如果我们仅仅是在col1字段上建立索引，那么该查询在执行时一定不会使用该索引，而是直接进行全表扫描。如果该表的数据量较大，那么执行该查询也将会需要很长时间。解决该问题的办法非常简单，在test1表上建立基于col1字段的表达式索引，如：
CREATE INDEX test1_lower_col1_idx ON test1 (lower(col1));
    如果我们把该索引声明为UNIQUE，那么它会禁止创建那种col1数值只是大小写有区别的数据行，以及col1数值完全相同的数据行。因此，在表达式上的索引可以用于强制那些无法定义为简单唯一约束的约束。现在让我们再看一个应用表达式索引的例子。
SELECT * FROM people WHERE (first_name || ' ' || last_name) = 'John Smith';
    和上面的例子一样，尽管我们可能会为first_name和last_name分别创建独立索引，或者是基于这两个字段的复合索引，在执行该查询语句时，这些索引均不会被使用，该查询能够使用的索引只有我们下面创建的表达式索引。
CREATE INDEX people_names ON people ((first_name || ' ' || last_name));
CREATE INDEX命令的语法通常要求在索引表达式周围书写圆括弧，就像我们在第二个例子里显示的那样。如果表达式只是一个函数调用，那么可以省略，就像我们在第一个例子里显示的那样。
    从索引维护的角度来看，索引表达式要相对低效一些，因为在插入数据或者更新数据的时候，都必须为该行计算表达式的结果，并将该结果直接存储到索引里。然而在查询时，PostgreSQL就会把它们看做WHERE idxcol = 'constant'，因此搜索的速度等效于基于简单索引的查询。通常而言，我们只是应该在检索速度比插入和更新速度更重要的场景下使用表达式索引。

索引应该是可以避免的？

虽然索引的目的在于提高数据库的性能，有时间时，应避免。使用索引时，应重新考虑下列准则：

• 索引不应该被用于小表上。

• 有频繁的，大批量的更新或插入操作的表。

• 索引不应使用含有大量的NULL值的列。 www.yiibai.com

• 频繁操作的列都将不建议使用索引。