08-PGIndex是什么，具体指什么内容？

Index 常用三种索引 特性 BTree GIN Hash 查询类型 等值、范围、排序 包含、存在、全文搜索 仅等值 数据结构 平衡树 倒排索引 哈希表 插入速度 中等 较慢 快 查询速度 快 非常快（特定查询） 极快（等值查询） 索引大小 中等 较大 中等 支持事务 是 是 是（10+） 并发控制 支持 支持 支持 NULL处理 支持 支持 支持 最常用 ✓ 默认选择 ✓ 多值类型 △ 特定场景 BTree 平衡树结构，支持范围查询和排序 PostgreSQL 的默认索引类型 支持 =, <, <=, >, >=, BETWEEN, IN, IS NULL, IS NOT NULL GIN 通用倒排索引，适用于多值类型 支持全文搜索、数组、JSON、范围类型 查询快，但插入和更新较慢 索引体积较大 Hash 哈希表结构，只支持等值查询 (=) 查询速度非常快（理论上 O(1)） 不支持范围查询、排序 在 PostgreSQL 10+ 支持 WAL 日志（崩溃安全） 通常不如 BTree 实用 简而言之，范围查询用BTree，数据，JSON用GIN，等值用Hash. 先创建一个有300w行数据的表，方便后面测试。 \help create view; Command: CREATE VIEW Description: define a new view Syntax: CREATE [ OR REPLACE ] [ TEMP | TEMPORARY ] [ RECURSIVE ] VIEW name [ ( column_name [, ...] ) ] [ WITH ( view_option_name [= view_option_value] [, ... ] ) ] AS query [ WITH [ CASCADED | LOCAL ] CHECK OPTION ] -- 创建表 create table table_index( id bigserial primary key, name varchar(64), phone varchar(64)[] ); -- 使用plsql插入300w行数据 do $$ declare i int := 0; begin while i < 3000000 loop insert into table_index (name,phone) values (md5(random()::text || current_timestamp::text)::uuid,array[random()::varchar(64),random()::varchar(64)]); i = i + 1; end loop; end; $$ language plpgsql; BTree索引 我们先测试没有添加任何索引的查询 postgres=# explain select * from table_index where id = 222222; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------ -------------- Index Scan using table_index_pkey on table_index (cost=0.43..8.45 rows =1 width=113) Index Cond: (id = 222222) (2 rows) postgres=# explain select * from table_index where name = 'd08adb6b-3f76-7baf-5118-cbbd62bfab63'; QUERY PLAN --------------------------------------------------------------------------------- Gather (cost=1000.00..141342.41 rows=1 width=113) Workers Planned: 2 -> Parallel Seq Scan on table_index (cost=0.00..140342.31 rows=1 width=113) Filter: ((name)::text = 'd08adb6b-3f76-7baf-5118-cbbd62bfab63'::text) JIT: Functions: 2 Options: Inlining false, Optimization false, Expressions true, Deforming true (7 rows) 可以看到，使用id等值查询走的是主键索引，而name的等值查询走的是全表扫描(Seq Scan)。 接下来创建name字段的索引 postgres=# create index table_index_name on table_index(name); CREATE INDEX 这时候我们再次进行查询，发现走的是索引 postgres=# explain select * from table_index where name = 'd08adb6b-3f76-7baf-5118-cbbd62bfab63'; QUERY PLAN -------------------------------------------------------------------------------------- Index Scan using table_index_name on table_index (cost=0.56..8.57 rows=1 width=113) Index Cond: ((name)::text = 'd08adb6b-3f76-7baf-5118-cbbd62bfab63'::text) (2 rows) GIN索引 postgres=# select * from table_index where phone @> array['0.4447699815441366'::varchar(64)]; id | name | phone --------+--------------------------------------+----------------------------------------- 222222 | d08adb6b-3f76-7baf-5118-cbbd62bfab63 | {0.4447699815441366,0.9998937575336129} (1 row) postgres=# explain select * from table_index where phone @> array['0.4447699815441366'::varchar(64)]; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------------------- Gather (cost=1000.00..144342.00 rows=30000 width=113) Workers Planned: 2 -> Parallel Seq Scan on table_index (cost=0.00..140342.00 rows=12500 width=113) Filter: (phone @> '{0.4447699815441366}'::character varying(64)[]) JIT: Functions: 2 Options: Inlining false, Optimization false, Expressions true, Deforming true (7 rows) 我们发现走的是全表扫描，接下来我们针对数组类型创建GIN索引(时间可能较长)。 create index table_index_phone_gin on table_index using gin(phone); CREATE INDEX 这时候我们再次查询，发现走的是gin索引（Bitmap Heap Scan） postgres=# explain select * from table_index where phone @> array['0.4447699815441366'::varchar(64)]; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------------------------ Bitmap Heap Scan on table_index (cost=228.62..67196.11 rows=30000 width=113) Recheck Cond: (phone @> '{0.4447699815441366}'::character varying(64)[]) -> Bitmap Index Scan on table_index_phone_gin (cost=0.00..221.12 rows=30000 width=0) Index Cond: (phone @> '{0.4447699815441366}'::character varying(64)[]) (4 rows) Hash索引