postgres 索引方式

postgres 目前支持的索引种类有:B-Tree索引、Hash索引、GiST索引和GIN索引。

 

目前提供了5种索引方式:

1、唯一索引:只有B-Tree可以创建唯一索引

 

2、主键索引:表定义了主键,postgres会自动在主键属性上创建唯一索引,是特殊类型的唯一索引。

 

3、多属性索引:俗称的组合索引,建立在多个属性上面

 

4、部分索引:建立在表的子集上的索引,该子集由一个表达式定义,比如:

create index stuname on student(name) where (id>1 and id<256);

 

5、表达式索引:索引并非一定要建立在一个表的属性上面,还可以建立在一个函数或者从表中一个或者多个属性计算出来的标量表达式上面,比如:

创建:create index st_low_name_idx on student(lower(name));

查找:select * from student where lower(name)='jack';

 

表达式索引只有在查询时使用与创建时相同的表达式才会起作用,与部分索引类似,表达式索引的表达式是保存在pg_index系统表的indexprs属性中。在创建索引过程中,会根据表达式计算出实际索引的键值,这会导致插入或者更新数据时候效率变慢。

 

每种索引类型都分别适合某些特征的查询类型,因为它们用了不同的索引结构。create index命令可以用来创建索引,默认情况下该命令将创建一个B-Tree索引。

 

postgres sql里面的所有索引都是“从属索引”,也就是说,索引在物理上和它描述的表文件分离,作为数据库对象,每个索引都在pg_class表里面有记录,一个索引的内部结构与该索引的访问方法(索引类型)相关。

索引从本质来说就是一些数据的键值与元组标识符(TID)之间的映射,这些标识符确定了该索引键值在表中对应的元组。

### PostgreSQL 空间索引概述 PostgreSQL 支持多种类型的索引,对于地理空间数据而言,最常用的是 GiST (Generalized Search Tree) 和 SP-GiST (Space-Partitioned Generalized Search Tree)[^1]。这两种索引结构特别适合于多维数据的存储和检索。 #### 创建空间索引 为了有效地管理和查询地理空间对象,在创建表之后应当立即定义适当的空间索引: ```sql -- 假设有一个包含几何字段geom的表格spatial_table CREATE INDEX idx_spatial_geom ON spatial_table USING GIST(geom); ``` 此命令将在 `spatial_table` 表上的 `geom` 列上构建一个基于GiST的空间索引[^2]。 #### 使用场景 当涉及到复杂的地理位置关系判断时,比如查找某个区域内所有的点、线或面要素;计算两个位置之间的距离;或是执行缓冲区分析等操作时,合理运用空间索引能够极大提升查询速度。例如: ```sql SELECT * FROM spatial_table st, another_spatial_table ast WHERE ST_Contains(st.geom, ast.geom); -- 查找被st.geom包围的所有ast.geom记录 ``` 上述例子展示了如何利用空间索引来加速涉及多个地理实体之间拓扑关系的操作。 #### 性能优化 除了正确设置索引外,还需要注意以下几个方面来确保最佳性能表现: - **定期重建索引**: 随着时间推移以及频繁的数据更新,原有索引可能会变得低效甚至损坏。因此建议周期性地运行VACUUM FULL ANALYZE命令并重新创建重要的索引- **调整参数配置**: 修改postgresql.conf文件中的相关参数如work_mem、maintenance_work_mem等可改善大规模空间运算的表现[^3]. - **编写高效的SQL语句**: 尽量避免不必要的函数调用影响到索引的有效性,并遵循良好实践指导原则以减少潜在瓶颈[^4]. - **监控与诊断**: 运用pg_stat_user_indexes视图和其他内置统计工具跟踪索引利用率,借助EXPLAIN查看实际执行路径从而识别未命中预期的情况并作出相应改进措施[^5].
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