Kromě výchozího B-tree, PostgreSQL nabízí několik specializovaných typů indexů — GIN, GiST, BRIN, Hash — každý vhodný pro různá data a vzory dotazů, plus parciální a indexy na výrazy pro větší flexibilitu. Volba správného typu indexu může dramaticky zlepšit výkon pro specializované dotazy.
CREATE INDEX idx_users_email ON users(email); -- default = B-tree
-- great for: equality (=), ranges (<, >, BETWEEN), sorting (ORDER BY), most queries
B-tree je výchozí typ a řeší naprostou většinu případů — rovnost, rozsahy a řazení v běžných sloupcích.
-- GIN (Generalized Inverted Index) — for values CONTAINING multiple items
CREATE INDEX idx_attrs ON products USING GIN (attributes); -- JSONB
CREATE INDEX idx_tags ON posts USING GIN (tags); -- arrays
CREATE INDEX idx_search ON docs USING GIN (to_tsvector('english', body)); -- full-text
-- great for: JSONB containment, array membership, full-text search
GIN indexy jsou nezbytné pro JSONB, pole a fulltextové vyhledávání — dotazy kontrolující obsažení nebo členství.
-- GiST — geometric, range, nearest-neighbor (e.g. PostGIS, range types)
CREATE INDEX idx_geo ON places USING GiST (location);
-- BRIN (Block Range INdex) — tiny index for LARGE tables with naturally-ordered data
CREATE INDEX idx_time ON logs USING BRIN (created_at); -- great for huge time-series
-- tiny size, efficient for large append-only/ordered data
-- Hash — equality only (=); rarely needed (B-tree handles equality too)
CREATE INDEX idx_hash ON t USING HASH (col);
-- PARTIAL index — index only SOME rows (smaller, targeted)
CREATE INDEX idx_active ON users(email) WHERE active = true; -- only active users
-- EXPRESSION index — index a computed value
CREATE INDEX idx_lower_email ON users(LOWER(email)); -- for case-insensitive lookups
SELECT * FROM users WHERE LOWER(email) = '[email protected]'; -- uses the index
Parciální indexy (indexují pouze relevantní řádky — menší, rychlejší) a indexy na výrazy (indexují vypočítanou hodnotu — umožňují indexované dotazy založené na funkcích) jsou výkonné, flexibilní nástroje.
Rozmínění rozmanitosti typů indexů PostgreSQL je cenné znalosti pro optimalizaci výkonu, protože správný typ indexu pro daná data a vzor dotazu může dramaticky zrychlit dotazy, které výchozí B-tree zvládá špatně nebo vůbec ne.
Zatímco B-tree (výchozí) pokrývá většinu případů (rovnost, rozsahy, řazení), specializované typy odemykají výkon pro specializovaná data: GIN je nezbytný pro JSONB, pole a fulltextové vyhledávání (dotazy na obsažení/členství — činí výkonné výkonné funkce JSONB a polí Postgresu); GiST zvládá geometrické, rozsahové a dotazy na nejbližšího souseda (PostGIS geoprostorová, typy rozsahů); a BRIN poskytuje malé, efektivní indexy pro velké přirozeně seřazené tabulky (například data časových řad/append-only — cenná volba pro obrovské tabulky, kde by plný B-tree byl nákladný).
Znalost toho, který typ indexu se hodí na jaký scénář (GIN pro JSONB/pole/fulltextové vyhledávání, GiST pro geometrické/rozsahové, BRIN pro velká seřazená data), je klíčová pro optimalizaci pokročilých funkcí Postgresu.
Rovněž cenné jsou parciální indexy (indexování pouze relevantních řádků — menší a efektivnější, když se dotazujete na podmnožinu, jako aktivní uživatele) a indexy na výrazy (indexování vypočítaných hodnot — umožňují rychlé vyhledávání založené na funkcích, jako je vyhledávání e-mailu bez ohledu na velikost písmen, což prostý index nedokáže podporovat).
Protože volba indexu významně ovlivňuje výkon dotazů a protože specializované typy indexů Postgresu (zejména GIN pro JSONB/pole/fulltextové vyhledávání) jsou tím, co činí jeho pokročilé datové typy výkonnými, pochopení typů indexů a kdy každý použít — včetně parciálních a indexů na výrazy — je cenná, často relevantní znalost pro optimalizaci databází PostgreSQL, rozlišující vývojáře, kteří dokáží učinit Postgres rychlým pro různé vzory dotazů a klíčový aspekt využívání plných výkonnostních schopností databáze.