GIN概念介绍：
GIN是Generalized Inverted Index的缩写。就是所谓的倒排索引。它处理的数据类型的值不是原子的，而是由元素构成。我们称之为复合类型。如(‘hank’, ‘15:3 21:4’)中，表示hank在15:3和21:4这两个位置出现过,下面会从具体的例子更加清晰的认识GIN索引。
全文搜索
GIN的主要应用领域是加速全文搜索，所以，这里我们使用全文搜索的例子介绍一下GIN索引。
如下，建一张表,doc_tsv是文本搜索类型，可以自动排序并消除重复的元素：
postgres=# create table ts(doc text, doc_tsv tsvector);
postgres=# insert into ts(doc) values
('Can a sheet slitter slit sheets?'),
('How many sheets could a sheet slitter slit?'),
('I slit a sheet, a sheet I slit.'),
('Upon a slitted sheet I sit.'),
('Whoever slit the sheets is a good sheet slitter.'),
('I am a sheet slitter.'),
('I slit sheets.'),
('I am the sleekest sheet slitter that ever slit sheets.'),
('She slits the sheet she sits on.');
postgres=# update ts set doc_tsv = to_tsvector(doc);
postgres=# create index on ts using gin(doc_tsv);
该GIN索引结构如下，黑色方块是TID编号，白色为单词,注意这里是单向链表，不同于B-tree的双向链表：
hank=# select ctid,doc, doc_tsv from ts;
ctid | doc | doc_tsv
--------+--------------------------------------------------------+---------------------------------------------------------
(0,1) | Can a sheet slitter slit sheets? | 'sheet':3,6 'slit':5 'slitter':4
(0,2) | How many sheets could a sheet slitter slit? | 'could':4 'mani':2 'sheet':3,6 'slit':8 'slitter':7
(0,3) | I slit a sheet, a sheet I slit. | 'sheet':4,6 'slit':2,8
(1,1) | Upon a slitted sheet I sit. | 'sheet':4 'sit':6 'slit':3 'upon':1
(1,2) | Whoever slit the sheets is a good sheet slitter. | 'good':7 'sheet':4,8 'slit':2 'slitter':9 'whoever':1
(1,3) | I am a sheet slitter. | 'sheet':4 'slitter':5
(2,1) | I slit sheets. | 'sheet':3 'slit':2
(2,2) | I am the sleekest sheet slitter that ever slit sheets. | 'ever':8 'sheet':5,10 'sleekest':4 'slit':9 'slitter':6
(2,3) | She slits the sheet she sits on. | 'sheet':4 'sit':6 'slit':2
(9 rows)
由上可见，sheet,slit,slitter出现在多行之中，所有会有多个TID，这样就会生成一个TID列表，并为之生成一棵单独的B-tree。
以下语句可以找出多少行出现过该单词。
hank=# select (unnest(doc_tsv)).lexeme, count(*) from ts
group by 1 order by 2 desc;
lexeme | count
----------+-------
sheet | 9
slit | 8
slitter | 5
sit | 2
upon | 1
mani | 1
whoever | 1
sleekest | 1
good | 1
could | 1
ever | 1
(11 rows)
所以执行以下语句，可以走用到GIN索引,:
--这里由于数据量较小，所以禁用全表扫描
hank=# set enable_seqscan TO off;
SET
hank=# explain(costs off)
select doc from ts where doc_tsv @@ to_tsquery('many & slitter');
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------
Bitmap Heap Scan on ts
Recheck Cond: (doc_tsv @@ to_tsquery('many & slitter'::text))
-> Bitmap Index Scan on ts_doc_tsv_idx
Index Cond: (doc_tsv @@ to_tsquery('many & slitter'::text))
(4 rows)
hank=# select amop.amopopr::regoperator, amop.amopstrategy
from pg_opclass opc, pg_opfamily opf, pg_am am, pg_amop amop
where opc.opcname = 'tsvector_ops'
and opf.oid = opc.opcfamily
and am.oid = opf.opfmethod
and amop.amopfamily = opc.opcfamily
and am.amname = 'gin'
and amop.amoplefttype = opc.opcintype;
amopopr | amopstrategy
-----------------------+--------------
@@(tsvector,tsquery) | 1 matching search query
@@@(tsvector,tsquery) | 2 synonym for @@ (for backward compatibility)
(2 rows)
下图分别找mani和slitter
mani — (0,2).
slitter — (0,1), (0,2), (1,2), (1,3), (2,2).
最后，看一下找到的相关行，并且条件是and,所以只能返回(0,2)
| | | consistency
| | | function
TID | mani | slitter | slit & slitter
-------+------+---------+----------------
(0,1) | f | T | f
(0,2) | T | T | T
(1,2) | f | T | f
(1,3) | f | T | f
(2,2) | f | T | f
postgres=# select doc from ts where doc_tsv @@ to_tsquery('many & slitter');
doc
---------------------------------------------
How many sheets could a sheet slitter slit?
(1 row)
更新缓慢
GIN索引中的数据插入或更新非常慢。因为每行通常包含许多要索引的单词元素。因此，当添加或更新一行时，我们必须大量更新索引树。
另一方面，如果同时更新多个行，它们的某些单词元素可能是相同的，所以总的代价小于一行一行单独更新文档时的代价。
GIN索引具有«fastupdate»存储参数，我们可以在创建索引时指定它，并在以后更新：
postgres=# create index on ts using gin(doc_tsv) with (fastupdate = true);
启用此参数后，更新将累积在单独的无序列表中。当此列表足够大时或vacuum期间，所有累积的更新将立即对索引操作。这个“足够大”的列表由“ gin_pending_list_limit”配置参数或创建索引时同名的存储参数确定。
部分匹配搜索
查询包含slit打头的doc
hank=# select doc from ts where doc_tsv @@ to_tsquery('slit:*');
doc
--------------------------------------------------------
Can a sheet slitter slit sheets?
How many sheets could a sheet slitter slit?
I slit a sheet, a sheet I slit.
Upon a slitted sheet I sit.
Whoever slit the sheets is a good sheet slitter.
I am a sheet slitter.
I slit sheets.
I am the sleekest sheet slitter that ever slit sheets.
She slits the sheet she sits on.
(9 rows)
同样可以使用索引加速：
postgres=# explain (costs off)
select doc from ts where doc_tsv @@ to_tsquery('slit:*');
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------
Bitmap Heap Scan on ts
Recheck Cond: (doc_tsv @@ to_tsquery('slit:*'::text))
-> Bitmap Index Scan on ts_doc_tsv_idx
Index Cond: (doc_tsv @@ to_tsquery('slit:*'::text))
(4 rows)
频翻和不频繁
制造一些数据,下载地址http://oc.postgrespro.ru/index.php/s/fRxTZ0sVfPZzbmd/download
fts=# alter table mail_messages add column tsv tsvector;
fts=# update mail_messages set tsv = to_tsvector(body_plain);
fts=# create index on mail_messages using gin(tsv);
--这里不使用unnest统计单词出现在行的次数，因为数据量比较大，我们使用ts_stat函数来进行计算
fts=# select word, ndoc
from ts_stat('select tsv from mail_messages')
order by ndoc desc limit 3;
word | ndoc
-------+--------
re | 322141
wrote | 231174
use | 176917
(3 rows)
例如我们查询邮件信息里很少出现的单词，如“tattoo”：
fts=# select word, ndoc from ts_stat('select tsv from mail_messages') where word = 'tattoo';
word | ndoc
--------+------
tattoo | 2
(1 row)
两个单词同一行出现的次数，wrote和tattoo同时出现的行只有一行
fts=# select count(*) from mail_messages where tsv @@ to_tsquery('wrote & tattoo');
count
-------
1
(1 row)
我们来看看是如何执行的，如上所述，如果我们要获得两个词的TID列表，则搜索效率显然很低下：因为将必须遍历20多万个值，而只取一个值。但是通过统计信息，该算法可以了解到“wrote”经常出现，而“ tatoo”则很少出现。因此，将执行不经常使用的词的搜索，然后从检索到的两行中检查是否存在“wrote”。这样就可以快速得出查询结果：
fts=# \timing on
fts=# select count(*) from mail_messages where tsv @@ to_tsquery('wrote & tattoo');
count
-------
1
(1 row)
Time: 0,959 ms
查查wrote将话费更长的时间
fts=# select count(*) from mail_messages where tsv @@ to_tsquery('wrote');
count
--------
231174
(1 row)
Time: 2875,543 ms (00:02,876)
这种优化当然不只是两个单词元素搜索有效，其他更复杂的搜索也有效。
限制查询结果
GIN的一个特点是，结果总是以位图的形式返回：该方法不能按TID返回所需数据的TID。因此，本文中的所有查询计划都使用位图扫描。
因此，使用LIMIT子句限制索引扫描结果的效率不是很高。注意操作的预计成本（“limit”节点的“cost”字段）：
fts=# explain (costs off)
select * from mail_messages where tsv @@ to_tsquery('wrote') limit 1;
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------------------------------------
Limit (cost=1283.61..1285.13 rows=1)
-> Bitmap Heap Scan on mail_messages (cost=1283.61..209975.49 rows=137207)
Recheck Cond: (tsv @@ to_tsquery('wrote'::text))
-> Bitmap Index Scan on mail_messages_tsv_idx (cost=0.00..1249.30 rows=137207)
Index Cond: (tsv @@ to_tsquery('wrote'::text))
(5 rows)
估计成本为1285.13，比构建整个位图1249.30的成本（“Bitmap Index Scan”节点的“cost”字段）稍大。
因此，索引具有限制结果数量的功能。该阈值gin_fuzzy_search_limit配置参数中指定，并且默认情况下等于零（没有限制）。但是我们可以设置阈值：
fts=# set gin_fuzzy_search_limit = 1000;
fts=# select count(*) from mail_messages where tsv @@ to_tsquery('wrote');
count
-------
5746
(1 row)
fts=# set gin_fuzzy_search_limit = 10000;
fts=# select count(*) from mail_messages where tsv @@ to_tsquery('wrote');
count
-------
14726
(1 row)
我们可以看到，查询返回的行数对于不同的参数值是不同的（如果使用索引访问）。限制并不严格：可以返回多于指定行的行，这证明参数名称的“模糊”部分是合理的。
GIN索引比较小，不会占用太多空间。首先，如果在多行中出现相同的单词，则它仅在索引中存储一次。其次，TID以有序的方式存储在索引中，这使我们能够使用一种简单的压缩方式：列表中的下一个TID实际上与上一个TID是不同的；这个数字通常很小，与完整的六字节TID相比，所需的位数要小得多。
为了了解其大小，我们从消息文本构建B树：
- GIN建立在不同的数据类型（“ tsvector”而不是“ text”）上，该数据类型较小
- 同时，B树的消息大小必须缩短到大约2 KB。
fts=# create index mail_messages_btree on mail_messages(substring(body_plain for 2048));
创建一个gist索引
fts=# create index mail_messages_gist on mail_messages using gist(tsv);
分辨看一下gin,gist,btree的大小
fts=# select pg_size_pretty(pg_relation_size('mail_messages_tsv_idx')) as gin,
pg_size_pretty(pg_relation_size('mail_messages_gist')) as gist,
pg_size_pretty(pg_relation_size('mail_messages_btree')) as btree;
gin | gist | btree
--------+--------+--------
179 MB | 125 MB | 546 MB
(1 row)
由于GIN索引更节省空间，我们从Oracle迁移到postgresql过程中可以使用GIN索引来代替位图索引。通常，位图索引用于唯一值很少的字段，这对于GIN也是非常有效的。而且，PostgreSQL可以基于任何索引（包括GIN）动态构建位图。
使用GiST还是GIN
一般来说，GIN在准确性和搜索速度上均胜过GiST。如果数据更新不频繁并且需要快速搜索，则可以选择GIN。
另一方面，如果对数据进行密集更新，则更新GIN的开销成本可能太大。在这种情况下，我们将不得不比较这两种索引，并选择其相关特征更适合的索引。
数组
使用GIN的另一个示例是数组的索引。在这种情况下，数组元素进入索引，这可以加快对数组的许多操作：
postgres=# select amop.amopopr::regoperator, amop.amopstrategy
from pg_opclass opc, pg_opfamily opf, pg_am am, pg_amop amop
where opc.opcname = 'array_ops'
and opf.oid = opc.opcfamily
and am.oid = opf.opfmethod
and amop.amopfamily = opc.opcfamily
and am.amname = 'gin'
and amop.amoplefttype = opc.opcintype;
amopopr | amopstrategy
-----------------------+--------------
&&(anyarray,anyarray) | 1 intersection
@>(anyarray,anyarray) | 2 contains array
<@(anyarray,anyarray) | 3 contained in array
=(anyarray,anyarray) | 4 equality
(4 rows)
还是以以前航班数据库为例：
demo=# select departure_airport_name, arrival_airport_name, days_of_week
from routes
where flight_no = 'PG0049';
departure_airport_name | arrival_airport_name | days_of_week
------------------------+----------------------+--------------
Vnukovo | Gelendzhik | {2,4,7}
(1 row)
新建一张表并创建索引：
demo=# create table routes_t as select * from routes;
demo=# create index on routes_t using gin(days_of_week);
现在，我们可以使用该索引来获取在星期二，星期四和星期日出发的所有航班：
demo=# explain (costs off) select * from routes_t where days_of_week = ARRAY[2,4,7];
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------
Bitmap Heap Scan on routes_t
Recheck Cond: (days_of_week = '{2,4,7}'::integer[])
-> Bitmap Index Scan on routes_t_days_of_week_idx
Index Cond: (days_of_week = '{2,4,7}'::integer[])
(4 rows)
可以看到出现六趟航班：
demo=# select flight_no, departure_airport_name, arrival_airport_name, days_of_week from routes_t where days_of_week = ARRAY[2,4,7];
flight_no | departure_airport_name | arrival_airport_name | days_of_week
-----------+------------------------+----------------------+--------------
PG0005 | Domodedovo | Pskov | {2,4,7}
PG0049 | Vnukovo | Gelendzhik | {2,4,7}
PG0113 | Naryan-Mar | Domodedovo | {2,4,7}
PG0249 | Domodedovo | Gelendzhik | {2,4,7}
PG0449 | Stavropol | Vnukovo | {2,4,7}
PG0540 | Barnaul | Vnukovo | {2,4,7}
(6 rows)
该查询的执行步骤分析：
- 首先从数组中取出元素2，4，7、
- 在元素树中，找到提取的键，并为每个键选择TID列表
- 在找到的TID中，从中选择与运算符匹配的TID。对于=运算符，只有那些TID匹配出现在所有三个列表中的TID（换句话说，初始数组必须包含所有元素）。但这还不够：数组还需要不包含任何其他值，并且我们无法使用索引检查此条件。因此，在这种情况下，访问方法要求索引引擎重新检查与表一起返回的所有TID。
但是有些策略（例如，“包含在数组中”）无法检查任何内容，而必须重新检查在表中找到的所有TID。
但是，如果我们需要知道周二，周四和周日从莫斯科起飞的航班怎么办？索引不支持附加条件，该条件将进入“filter”。
demo=# explain (costs off)
select * from routes_t where days_of_week = ARRAY[2,4,7] and departure_city = 'Moscow';
QUERY PLAN
-----------------------------------------------------------
Bitmap Heap Scan on routes_t
Recheck Cond: (days_of_week = '{2,4,7}'::integer[])
Filter: (departure_city = 'Moscow'::text)
-> Bitmap Index Scan on routes_t_days_of_week_idx
Index Cond: (days_of_week = '{2,4,7}'::integer[])
(5 rows)
在这里可以（索引只选择六行），但是在增加了其他条件选择能力的情况下，我们希望也同样支持。但是，我们不能直接创建联合索引：
demo=# create index on routes_t using gin(days_of_week,departure_city);
ERROR: data type text has no default operator class for access method "gin"
HINT: You must specify an operator class for the index or define a default operator class for the data type.
这个时候可以使用btree_gin来帮助我们,它添加了GIN运算符来模拟常规B树来工作：
demo=# create extension btree_gin;
demo=# create index on routes_t using gin(days_of_week,departure_city);
demo=# explain (costs off)
select * from routes_t where days_of_week = ARRAY[2,4,7] and departure_city = 'Moscow';
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------------
Bitmap Heap Scan on routes_t
Recheck Cond: ((days_of_week = '{2,4,7}'::integer[]) AND
(departure_city = 'Moscow'::text))
-> Bitmap Index Scan on routes_t_days_of_week_departure_city_idx
Index Cond: ((days_of_week = '{2,4,7}'::integer[]) AND
(departure_city = 'Moscow'::text))
(4 rows)
JSONB
内置GIN支持的复合数据类型的另一个示例是JSON。为了使用JSON值，PG定义了许多运算符和函数，其中一些可以使用索引加快访问速度：
postgres=# select opc.opcname, amop.amopopr::regoperator, amop.amopstrategy as str
from pg_opclass opc, pg_opfamily opf, pg_am am, pg_amop amop
where opc.opcname in ('jsonb_ops','jsonb_path_ops')
and opf.oid = opc.opcfamily
and am.oid = opf.opfmethod
and amop.amopfamily = opc.opcfamily
and am.amname = 'gin'
and amop.amoplefttype = opc.opcintype;
opcname | amopopr | str
----------------+------------------+-----
jsonb_ops | ?(jsonb,text) | 9 top-level key exists
jsonb_ops | ?|(jsonb,text[]) | 10 some top-level key exists
jsonb_ops | ?&(jsonb,text[]) | 11 all top-level keys exist
jsonb_ops | @>(jsonb,jsonb) | 7 JSON value is at top level
jsonb_path_ops | @>(jsonb,jsonb) | 7
(5 rows)
可见有两类运算符jsonb_ops和jsonb_path_ops。默认情况下，使用第一个运算符jsonb_ops。所有的键，值和数组元素都将作为初始JSON文档的元素到达索引。属性将会添加到每个元素中，指定该元素是否为键（“存在”策略需要此属性，以区分键和值）。
demo=# create table routes_jsonb as
select to_jsonb(t) route
from (
select departure_airport_name, arrival_airport_name, days_of_week
from routes
order by flight_no limit 4
) t;
demo=# select ctid, jsonb_pretty(route) from routes_jsonb;
ctid | jsonb_pretty
-------+-------------------------------------------------
(0,1) | { +
| "days_of_week": [ +
| 1 +
| ], +
| "arrival_airport_name": "Surgut", +
| "departure_airport_name": "Ust-Ilimsk" +
| }
(0,2) | { +
| "days_of_week": [ +
| 2 +
| ], +
| "arrival_airport_name": "Ust-Ilimsk", +
| "departure_airport_name": "Surgut" +
| }
(0,3) | { +
| "days_of_week": [ +
| 1, +
| 4 +
| ], +
| "arrival_airport_name": "Sochi", +
| "departure_airport_name": "Ivanovo-Yuzhnyi"+
| }
(0,4) | { +
| "days_of_week": [ +
| 2, +
| 5 +
| ], +
| "arrival_airport_name": "Ivanovo-Yuzhnyi", +
| "departure_airport_name": "Sochi" +
| }
(4 rows)
demo=# create index on routes_jsonb using gin(route);
索引结构如下：
以下示例可以使用索引：
demo=# explain (costs off)
select jsonb_pretty(route)
from routes_jsonb
where route @> '{"days_of_week": [5]}';
QUERY PLAN
---------------------------------------------------------------
Bitmap Heap Scan on routes_jsonb
Recheck Cond: (route @> '{"days_of_week": [5]}'::jsonb)
-> Bitmap Index Scan on routes_jsonb_route_idx
Index Cond: (route @> '{"days_of_week": [5]}'::jsonb)
(4 rows)
从JSON文档的根位置开始，@>运算符检查是否发生了指定的路由（“ days_of_week”：[5]）。以下查询将返回一行：
demo=# select jsonb_pretty(route) from routes_jsonb where route @> '{"days_of_week": [5]}';
jsonb_pretty
------------------------------------------------
{ +
"days_of_week": [ +
2, +
5 +
], +
"arrival_airport_name": "Ivanovo-Yuzhnyi",+
"departure_airport_name": "Sochi" +
}
(1 row)
这个查询执行过程如下：
- 搜索查询（“ days_of_week”：[5]）提取元素（搜索关键字）：«days_of_week»和«5»。
- 在元素的树中找到提取的键，并为每个键选择TID列表：对于5对应的TID为（0,4），对于days_of_week对应的TID为（0,1），（0,2 ），（0,3），（0,4）。
- 在已经找到的TID中，一致性函数从查询中选择与运算符匹配的TID。对于@>运算符，肯定不能包含不包含搜索查询中所有元素的文档，因此仅保留（0,4）。但是，我们仍然需要重新检查保留的TID，因为从索引中无法清楚找到的元素在JSON文档中的出现顺序。
内部结构
使用pageinspect查看内部情况
fts=# create extension pageinspect;
meta页面显示了常规的统计信息
fts=# select * from gin_metapage_info(get_raw_page('mail_messages_tsv_idx',0));
页面的结构提供了一个特殊的区域，这个区域存放了访问方法的存储信息。对于普通的程序，如vacuum，则该区域“不透明”。 «gin_page_opaque_info»函数可以显示GIN数据。如，我们可以了解索引页面的集合：
fts=# select flags, count(*)
from generate_series(1,22967) as g(id), -- n_total_pages
gin_page_opaque_info(get_raw_page('mail_messages_tsv_idx',g.id))
group by flags;
flags | count
------------------------+-------
{meta} | 1 meta page
{} | 133 internal page of element B-tree
{leaf} | 13618 leaf page of element B-tree
{data} | 1497 internal page of TID B-tree
{data,leaf,compressed} | 7719 leaf page of TID B-tree
(5 rows)
gin_leafpage_items函数可以展示页面（data,leaf,compressed）上TID的信息：
fts=# select * from gin_leafpage_items(get_raw_page('mail_messages_tsv_idx',2672));
-[ RECORD 1 ]---------------------------------------------------------------------
first_tid | (239,44)
nbytes | 248
tids | {"(239,44)","(239,47)","(239,48)","(239,50)","(239,52)","(240,3)",...
-[ RECORD 2 ]---------------------------------------------------------------------
first_tid | (247,40)
nbytes | 248
tids | {"(247,40)","(247,41)","(247,44)","(247,45)","(247,46)","(248,2)",...
...
GIN的一些属性
GIN的访问方法如下：
--可以创建多列索引
amname | name | pg_indexam_has_property
--------+---------------+-------------------------
gin | can_order | f
gin | can_unique | f
gin | can_multi_col | t
gin | can_exclude | f
这个可以看到，GIN支持创建多列索引。但是，与常规B树不同，多列索引仍将存储单个元素，而不是复合键，并且会为每个元素指示列号。
索引层面的属性：
--支持bitmap scan
name | pg_index_has_property
---------------+-----------------------
clusterable | f
index_scan | f
bitmap_scan | t
backward_scan | f
注意，不支持按TID（索引扫描）返回结果的TID；因为GIN只能进行位图扫描。
以下是列层面的属性：
name | pg_index_column_has_property
--------------------+------------------------------
asc | f
desc | f
nulls_first | f
nulls_last | f
orderable | f
distance_orderable | f
returnable | f
search_array | f
search_nulls | f
其他的一些插件也支持类似GIN的功能：
1.如pg_trgm可以模糊匹配。它支持各种运算符，包括通过LIKE和正则表达式进行比较。我们可以使用此插件和GIN配合使用。
2.btree_gin上面介绍过，可以支持GIN创建多列复合索引。
来源：CSDN
作者：dazuiba008
链接：https://blog.csdn.net/dazuiba008/article/details/103985791