索引（Index）可以用于提高数据库的查询性能；但是索引也需要进行读写，同时还会占用更多的存储空间；因此了解并适当利用索引对于数据库的优化至关重要。本篇我们就来介绍如何高效地使用 PostgreSQL 索引。
索引简介
假设存在以下数据表：
CREATE TABLE test ( id integer, name text ); insert into test select v,'val:'||v from generate_series(1, 10000000) v;
我们经常需要使用类似以下的查询返回结果：
SELECT name FROM test WHERE id = 10000;
如果没有索引，数据库需要扫描整个表才能找到相应的数据。利用EXPLAIN命令可以看到数据库的执行计划，也就是 PostgreSQL 执行 SQL 语句的具体步骤：
explain analyze SELECT name FROM test WHERE id = 10000; QUERY PLAN | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| Gather (cost=1000.00..107137.70 rows=1 width=11) (actual time=50.266..12082.777 rows=1 loops=1) | Workers Planned: 2 | Workers Launched: 2 | -> Parallel Seq Scan on test (cost=0.00..106137.60 rows=1 width=11) (actual time=7674.992..11553.964 rows=0 loops=3)| Filter: (id = 10000) | Rows Removed by Filter: 3333333 | Planning Time: 16.480 ms | Execution Time: 12093.016 ms |
Parallel Seq Scan 表示并行顺序扫描，执行消耗了 12 s；由于表中有包含大量数据，而查询只返回一行数据，显然这种方法效率很低。
此时，如果在 id 列上存在索引，则可以通过索引快速找到匹配的结果。我们先创建一个索引：
CREATE INDEX test_id_index ON test (id);
创建索引需要消耗一定的时间。然后再次查看数据库的执行计划：
explain analyze SELECT name FROM test WHERE id = 10000; QUERY PLAN | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| Index Scan using test_id_index on test (cost=0.43..8.45 rows=1 width=11) (actual time=20.410..20.412 rows=1 loops=1)| Index Cond: (id = 10000) | Planning Time: 14.989 ms | Execution Time: 20.521 ms |
Index Scan 表示索引扫描，执行消耗了 20 ms；这种方式类似于图书最后的关键字索引，读者可以相对快速地浏览索引并翻到适当的页面，而不必阅读整本书来找到感兴趣的内容。
索引不仅仅能够优化查询语句，某些包含WHERE条件的UPDATE、DELETE语句也可以利用索引提高性能，因为修改数据的前提是找到数据。
此外，索引也可以用于优化连接查询，基于连接条件中的字段创建索引可以提高连接查询的性能。索引甚至还能优化分组或者排序操作，因为索引自身是按照顺序进行组织存储的。
另一方面，系统维护索引需要付出一定的代价，从而增加数据修改操作的负担。所以，我们需要合理创建索引，一般只为经常使用到的字段创建索引。就像图书一样，不可能为书中的每个关键字都创建一个索引。
索引类型
PostgreSQL 提高了多种索引类型：B-树、哈希、GiST、SP-GiST、GIN 以及 BRIN 索引。每种索引基于不同的存储结构和算法，用于优化不同类型的查询。默认情况下，PostgreSQL 创建 B-树索引，因为它适合大部分情况下的查询。
B-树索引
B-树是一个自平衡树（self-balancing tree），按照顺序存储数据，支持对数时间复杂度（O(logN)）的搜索、插入、删除和顺序访问。举例来说，假如 100 条数据时需要 1 次磁盘 I/O，也就是说 N 等于 100；10000 条数据时只需要 2 次 I/O，1 亿数据时只需要 4 次 I/O。
对于索引列上的以下比较运算符，PostgreSQL 优化器都会考虑使用 B-树索引：
<
<=
=
>=
BETWEEN
IN
IS NULL
IS NOT NULL
另外，如果模式匹配运算符LIKE和~中模式的开头不是通配符，优化器也可以使用 B-树索引，例如：
col LIKE 'foo%' col ~ '^foo'
对于不区分大小的的ILIKE和~*运算符，如果匹配的模式以非字母的字符（不受大小写转换影响）开头，也可以使用 B-树索引。
B-树索引还可以用于优化排序操作，例如：
SELECT col1, col2 FROM t WHERE col1 BETWEEN 100 AND 200 ORDER BY col1;
col1 上的索引不仅能够优化查询条件，也可以避免额外的排序操作；因为基于该索引访问时本身就是按照排序返回结果。
哈希索引
哈希索引（Hash index）只能用于简单的等值查找（=），也就是说索引字段被用于等号条件判断。因为对数据进行哈希运算之后不再保留原来的大小关系。
创建哈希索引需要使用HASH关键字：
CREATE INDEX index_name
ON table_name USING HASH (column_name);
CREATE INDEX语句用于创建索引，USING子句指定索引的类型，具体参考下文。
GiST 索引
GiST 代表通用搜索树（Generalized Search Tree），GiST 索引单个索引类型，而是一种支持不同索引策略的框架。GiST 索引常见的用途包括几何数据的索引和全文搜索。GiST 索引也可以用于优化“最近邻”搜索，例如：
SELECT * FROM places ORDER BY location <-> point '(101,456)' LIMIT 10;
该语句用于查找距离某个目标地点最近的 10 个地方。
SP-GiST 索引
SP-GiST 代表空间分区 GiST，主要用于 GIS、多媒体、电话路由以及 IP 路由等数据的索引。
与 GiST 类似，SP-GiST 也支持“最近邻”搜索。
GIN 索引
GIN 代表广义倒排索引（generalized inverted indexes），主要用於单个字段中包含多个值的数据，例如 hstore、array、jsonb 以及 range 数据类型。一个倒排索引为每个元素值都创建一个单独的索引项，可以有效地查询某个特定元素值是否存在。Google、百度这种搜索引擎利用的就是倒排索引。
BRIN 索引
BRIN 代表块区间索引（block range indexes），存储了连续物理范围区间内的数据摘要信息。BRIN 也相比于 B-树索引要小很多，维护也更容易。对于不进行水平分区就无法使用 B-树索引的超大型表，可以考虑 BRIN。
BRIN 通常用于具有线性排序顺序的字段，例如订单表的创建日期。
创建索引
PostgreSQL 使用CREATE INDEX语句创建新的索引：
CREATE INDEX index_name ON table_name
[USING method]
(column_name [ASC | DESC] [NULLS FIRST | NULLS LAST]);
其中：
-
index_name 是索引的名称，table_name 是表的名称；
-
method 表示索引的类型，例如 btree、hash、gist、spgist、gin 或者 brin。默认为 btree；
-
column_name 是字段名，
ASC表示升序排序（默认值），DESC表示降序索引； -
NULLS FIRST和NULLS LAST表示索引中空值的排列顺序，升序索引时默认为NULLS LAST，降序索引时默认为NULLS FIRST。
如果我们经常使用 name 字段作为查询条件，可以为 test 表创建以下索引：
CREATE INDEX test_name_index ON test (name);
创建索引之后，优化器会自动选择是否使用索引，例如：
explain analyze SELECT * FROM test WHERE name IS NULL; QUERY PLAN | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| Index Scan using test_name_index on test (cost=0.43..5.77 rows=1 width=15) (actual time=0.036..0.037 rows=0 loops=1)| Index Cond: (name IS NULL) | Planning Time: 1.067 ms | Execution Time: 0.048 ms |
基于索引字段的IS NULL运算符同样可以利用索引进行优化。
唯一索引
在创建索引时，可以使用UNIQUE关键字指定唯一索引：
CREATE UNIQUE INDEX index_name
ON table_name (column_name [ASC | DESC] [NULLS FIRST | NULLS LAST]);
对于主键和唯一约束，PostgreSQL 会自动创建一个唯一索引，从而确保唯一性。
多列索引
PostgreSQL 支持基于多个字段的索引，也就是多列索引（复合索引）。默认情况下，一个多列索引最多可以使用 32 个字段。只有B-树、GIST、GIN 和 BRIN 索引支持多列索引。
CREATE [UNIQUE] INDEX index_name ON table_name
[USING method]
(column1 [ASC | DESC] [NULLS FIRST | NULLS LAST], ...);
对于多列索引，应该将最常作为查询条件使用的字段放在左边，较少使用的字段放在右边。例如，基于（c1, c2, c3）创建的索引可以优化以下查询：
WHERE c1 = v1 and c2 = v2 and c3 = v3; WHERE c1 = v1 and c2 = v2; WHERE c1 = v1;
但是以下查询无法使用该索引：
WHERE c2 = v2; WHERE c3 = v3; WHERE c2 = v2 and c3 = v3;
对于多列唯一索引，字段的组合值不能重复；但是如果某个字段是空值，其他字段可以出现重复值。
函数索引
函数索引，也叫表达式索引，是指基于某个函数或者表达式的值创建的索引。PostgreSQL 中创建函数索引的语法如下：
CREATE [UNIQUE] INDEX index_name
ON table_name (expression);
expression 是基于字段的表达式或者函数。
以下查询在 name 字段上使用了 upper 函数：
explain analyze SELECT * FROM test WHERE upper(name) ='VAL:10000'; QUERY PLAN | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| Gather (cost=1000.00..122556.19 rows=50001 width=15) (actual time=18.629..7310.422 rows=1 loops=1) | Workers Planned: 2 | Workers Launched: 2 | -> Parallel Seq Scan on test (cost=0.00..116556.09 rows=20834 width=15) (actual time=4746.266..7171.452 rows=0 loops=3)| Filter: (upper(name) = 'VAL:10000'::text) | Rows Removed by Filter: 3333333 | Planning Time: 0.100 ms | Execution Time: 7310.444 ms |
虽然 name 字段上存在索引 test_name_index，但是函数会导致优化器无法使用该索引。为了优化这种不分区大小写的查询语句，可以基于 name 字段创建一个函数索引：
drop index test_name_index;
create index test_name_index on test(upper(name));
再次查看该语句的执行计划：
explain analyze SELECT * FROM test WHERE upper(name) ='VAL:10000'; QUERY PLAN | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| Bitmap Heap Scan on test (cost=1159.93..57095.47 rows=50000 width=15) (actual time=17.046..17.047 rows=1 loops=1) | Recheck Cond: (upper(name) = 'VAL:10000'::text) | Heap Blocks: exact=1 | -> Bitmap Index Scan on test_name_index (cost=0.00..1147.43 rows=50000 width=0) (actual time=17.032..17.032 rows=1 loops=1)| Index Cond: (upper(name) = 'VAL:10000'::text) | Planning Time: 1.985 ms | Execution Time: 17.080 ms |
函数索引的维护成本比较高，因为插入和更新时都需要进行函数计算。
部分索引
部分索引（partial index）是只针对表中部分数据行创建的索引，通过一个WHERE子句指定需要索引的行。例如，对于订单表 orders，绝大部的订单都处于完成状态；我们只需要针对未完成的订单进行查询跟踪，可以创建一个部分索引：
create table orders(order_id int primary key, order_ts timestamp, finished boolean); create index orders_unfinished_index on orders (order_id) where finished is not true;
该索引只包含了未完成的订单 id，比直接基于 finished 字段创建的索引小很多。它可以用于优化未完成订单的查询：
explain analyze select order_id from orders where finished is not true; QUERY PLAN | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| Bitmap Heap Scan on orders (cost=4.38..24.33 rows=995 width=4) (actual time=0.010..0.010 rows=0 loops=1) | Recheck Cond: (finished IS NOT TRUE) | -> Bitmap Index Scan on orders_unfinished_index (cost=0.00..4.13 rows=995 width=0) (actual time=0.004..0.004 rows=0 loops=1)| Planning Time: 0.130 ms | Execution Time: 0.049 ms |
覆盖索引
PostgreSQL 中的索引都属于二级索引，意味着索引和数据是分开存储的。因此通过索引查找数据即需要访问索引，又需要访问表，而表的访问是随机 I/O。
为了解决这个性能问题，PostgreSQL 支持 Index-Only 扫描，只需要访问索引的数据就能获得需要的结果，而不需要再次访问表中的数据。例如：
CREATE TABLE t (a int, b int, c int); CREATE UNIQUE INDEX idx_t_ab ON t USING btree (a, b) INCLUDE (c);
以上语句基于字段 a 和 b 创建了多列索引，同时利用INCLUDE在索引的叶子节点存储了字段 c 的值。以下查询可以利用 Index-Only 扫描：
explain analyze select a, b, c from t where a = 100 and b = 200; QUERY PLAN | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------| Index Only Scan using idx_t_ab on t (cost=0.15..8.17 rows=1 width=12) (actual time=0.007..0.007 rows=0 loops=1)| Index Cond: ((a = 100) AND (b = 200)) | Heap Fetches: 0 | Planning Time: 0.078 ms | Execution Time: 0.021 ms |
以上查询只返回索引字段（a、b）和覆盖的字段（c），可以仅通过扫描索引即可返回结果。
B-树索引支持 Index-Only 扫描，GiST 和 SP-GiST 索引支持某些运算符的 Index-Only 扫描，其他索引不支持这种方式。
查看索引
PostgreSQL 提供了一个关于索引的视图 pg_indexes，可以用于查看索引的信息：
select * from pg_indexes where tablename = 'test'; schemaname|tablename|indexname |tablespace|indexdef | ----------|---------|---------------|----------|---------------------------------------------------------------------| public |test |test_id_index | |CREATE INDEX test_id_index ON public.test USING btree (id) | public |test |test_name_index| |CREATE INDEX test_name_index ON public.test USING btree (upper(name))|
该视图包含的字段依次为：模式名、表名、索引名、表空间以及索引的定义语句。
如果使用 psql 客户端连接，可以使用\d table_name命令查看表的结构，包括表中的索引信息。
维护索引
PostgreSQL 提供了一些修改和重建索引的方法：
ALTER INDEX index_name RENAME TO new_name;
ALTER INDEX index_name SET TABLESPACE tablespace_name;
REINDEX [ ( VERBOSE ) ] { INDEX | TABLE | SCHEMA | DATABASE | SYSTEM } index_name;
两个ALTER INDEX语句分别用于重命名索引和移动索引到其他表空间；REINDEX用于重建索引数据，支持不同级别的索引重建。
另外，索引被创建之后，系统会在修改数据的同时自动更新索引。不过，我们需要定期执行ANALYZE命令更新数据库的统计信息，以便优化器能够合理使用索引。
删除索引
如果需要删除一个已有的索引，可以使用以下命令：
DROP INDEX index_name [ CASCADE | RESTRICT ];
CASCADE 表示级联删除其他依赖该索引的对象；RESTRICT 表示如果存在依赖于该索引的对象，将会拒绝删除操作。默认为 RESTRICT。
我们可以使用以下语句删除 test 上的索引：
DROP INDEX test_id_index, test_name_index;
转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/457860359