Poza domyślnym B-tree, PostgreSQL oferuje kilka wyspecjalizowanych typów indeksów — GIN, GiST, BRIN, Hash — każdy dostosowany do różnych danych i wzorców zapytań, plus indeksy częściowe i wyrażeniowe dla elastyczności. Wybór właściwego typu indeksu może dramatycznie poprawić wydajność dla wyspecjalizowanych zapytań.
CREATE INDEX idx_users_email ON users(email); -- default = B-tree
-- great for: equality (=), ranges (<, >, BETWEEN), sorting (ORDER BY), most queries
B-tree to indeks domyślny i obsługuje większość przypadków — równość, zakresy i sortowanie na zwykłych kolumnach.
-- 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
Indeksy GIN są niezbędne dla JSONB, tablic i wyszukiwania pełnotekstowego — zapytań sprawdzających zawieranie lub przynależność.
-- 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
Indeksy częściowe (indeksuj tylko istotne wiersze — mniejsze, szybsze) i indeksy wyrażeniowe (indeksuj wartość obliczeniową — umożliwiając indeksowane zapytania oparte na funkcjach) to potężne, elastyczne narzędzia.
Zrozumienie różnorodności typów indeksów PostgreSQL to cenna wiedza dla optymalizacji wydajności, ponieważ właściwy typ indeksu dla danych i wzorca zapytań może dramatycznie przyspieszyć zapytania, które domyślny B-tree obsługuje słabo lub wcale.
Chociaż B-tree (domyślny) obejmuje większość przypadków (równość, zakresy, sortowanie), wyspecjalizowane typy odblokowują wydajność dla wyspecjalizowanych danych: GIN jest niezbędny dla JSONB, tablic i wyszukiwania pełnotekstowego (zapytań sprawdzających zawieranie/przynależność — ulepszając wydajność potężnych funkcji JSONB i tablic w Postgresie); GiST obsługuje zapytania geometryczne, zakresy i najbliższego sąsiada (PostGIS, geosprzestrzenne, typy zakresu); a BRIN zapewnia drobne, wydajne indeksy dla dużych naturalnie uporządkowanych tabel (jak dane szeregów czasowych/append-only — cenna opcja dla ogromnych tabel, gdzie pełny B-tree byłby kosztowny).
Wiedza o tym, który typ indeksu pasuje do którego scenariusza (GIN dla JSONB/tablic/wyszukiwania pełnotekstowego, GiST dla geometrii/zakresu, BRIN dla dużych danych uporządkowanych) jest kluczowa do optymalizacji zaawansowanych funkcji Postgresa.
Również wartościowe są indeksy częściowe (indeksowanie tylko istotnych wierszy — mniejsze i bardziej wydajne, gdy zapytasz podzbiór, jak aktywni użytkownicy) i indeksy wyrażeniowe (indeksowanie obliczonych wartości — umożliwiając szybkie wyszukiwania oparte na funkcjach, takie jak wyszukiwanie poczty e-mail bez rozróżniania wielkości liter, co zwykły indeks nie obsługuje).
Ponieważ wybór indeksu znacząco wpływa na wydajność zapytań, a wyspecjalizowane typy indeksów Postgresa (zwłaszcza GIN dla JSONB/tablic/wyszukiwania pełnotekstowego) to to, co sprawia, że jego zaawansowane typy danych są wydajne, zrozumienie typów indeksów i kiedy używać każdego z nich — w tym indeksów częściowych i wyrażeniowych — to cenna, często istotna wiedza dla optymalizacji baz danych PostgreSQL, wyróżniająca programistów, którzy potrafią uczynić Postgresa szybkim dla różnych wzorców zapytań i kluczowy aspekt wykorzystania pełnych możliwości wydajnościowych bazy danych.