摘要： 标签 PostgreSQL , btree , hash , gin , gist , sp-gist , brin , bloom , rum , zombodb , bitmap 背景 PostgreSQL 拥有众多开放特性，例如 1、开放的数据类型接口，使得PG支持超级丰富的数据类型，除了传统数据库支持的类型，还支持GIS，JSON，RANGE，IP，ISBN，图像特征值，化学，DNA等等扩展的类型，用户还可以根据实际业务扩展更多的类型。
标签
PostgreSQL , btree , hash , gin , gist , sp-gist , brin , bloom , rum , zombodb , bitmap
背景
PostgreSQL 拥有众多开放特性，例如
1、开放的数据类型接口，使得PG支持超级丰富的数据类型，除了传统数据库支持的类型，还支持GIS，JSON，RANGE，IP，ISBN，图像特征值，化学，DNA等等扩展的类型，用户还可以根据实际业务扩展更多的类型。
2、开放的操作符接口，使得PG不仅仅支持常见的类型操作符，还支持扩展的操作符，例如 距离符，逻辑并、交、差符号，图像相似符号，几何计算符号等等扩展的符号，用户还可以根据实际业务扩展更多的操作符。
3、开放的外部数据源接口，使得PG支持丰富的外部数据源，例如可以通过FDW读写MySQL, redis, mongo, oracle, sqlserver, hive, www, hbase, ldap, 等等只要你能想到的数据源都可以通过FDW接口读写。
4、开放的语言接口，使得PG支持几乎地球上所有的编程语言作为数据库的函数、存储过程语言，例如plpython , plperl , pljava , plR , plCUDA , plshell等等。用户可以通过language handler扩展PG的语言支持。
5、开放的索引接口，使得PG支持非常丰富的索引方法，例如btree , hash , gin , gist , sp-gist , brin , bloom , rum , zombodb , bitmap (greenplum extend)，用户可以根据不同的数据类型，以及查询的场景，选择不同的索引。
6、PG内部还支持BitmapAnd, BitmapOr的优化方法，可以合并多个索引的扫描操作，从而提升多个索引数据访问的效率。
不同的索引接口针对的数据类型、业务场景是不一样的，接下来针对每一种索引，介绍一下它的原理和应用场景。
一、btree
原理
应用场景
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。
《PostgrSQL 递归SQL的几个应用 - 极客与正常人的思维》
例子
postgres=# create table t_btree(id int, info text);
CREATE TABLE
postgres=# insert into t_btree select generate_series(1,10000), md5(random()::text) ;
INSERT 0 10000
postgres=# create index idx_t_btree_1 on t_btree using btree (id);
CREATE INDEX
postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from t_btree where id=1;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Index Scan using idx_t_btree_1 on public.t_btree (cost=0.29..3.30 rows=1 width=37) (actual time=0.027..0.027 rows=1 loops=1)
Output: id, info
Index Cond: (t_btree.id = 1)
Buffers: shared hit=1 read=2
Planning time: 0.292 ms
Execution time: 0.050 ms
(6 rows)
二、hash
原理
src/backend/access/hash/README
（hash index entries store only the hash code, not the actual data value, for each indexed item. ）
应用场景
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。
例子
postgres=# create table t_hash (id int, info text);
CREATE TABLE
postgres=# insert into t_hash select generate_series(1,100), repeat(md5(random()::text),10000);
INSERT 0 100
-- 使用b-tree索引会报错，因为长度超过了1/3的索引页大小
postgres=# create index idx_t_hash_1 on t_hash using btree (info);
ERROR: index row size 3720 exceeds maximum 2712 for index "idx_t_hash_1"
HINT: Values larger than 1/3 of a buffer page cannot be indexed.
Consider a function index of an MD5 hash of the value, or use full text indexing.
postgres=# create index idx_t_hash_1 on t_hash using hash (info);
CREATE INDEX
postgres=# set enable_hashjoin=off;
SET
postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from t_hash where info in (select info from t_hash limit 1);
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Nested Loop (cost=0.03..3.07 rows=1 width=22) (actual time=0.859..0.861 rows=1 loops=1)
Output: t_hash.id, t_hash.info
Buffers: shared hit=11
-> HashAggregate (cost=0.03..0.04 rows=1 width=18) (actual time=0.281..0.281 rows=1 loops=1)
Output: t_hash_1.info
Group Key: t_hash_1.info
Buffers: shared hit=3
-> Limit (cost=0.00..0.02 rows=1 width=18) (actual time=0.012..0.012 rows=1 loops=1)
Output: t_hash_1.info
Buffers: shared hit=1
-> Seq Scan on public.t_hash t_hash_1 (cost=0.00..2.00 rows=100 width=18) (actual time=0.011..0.011 rows=1 loops=1)
Output: t_hash_1.info
Buffers: shared hit=1
-> Index Scan using idx_t_hash_1 on public.t_hash (cost=0.00..3.02 rows=1 width=22) (actual time=0.526..0.527 rows=1 loops=1)
Output: t_hash.id, t_hash.info
Index Cond: (t_hash.info = t_hash_1.info)
Buffers: shared hit=6
Planning time: 0.159 ms
Execution time: 0.898 ms