PostGreSQL不一樣索引類型(btree & hash)的性能問題

在關係型數據庫調優中，查詢語句涉及到的索引類型是不得不考慮的一個問題。不一樣的類型的索引可能會適用不一樣類型的業務場景。這裏咱們所說的索引類型指的是訪問方法（Access Method），至於從其餘維度區分索引(Index)這裏暫不做考慮。sql

PostGreSQL數據庫默認的索引訪問方法是btree,其餘的數據庫如Oracle默認也是btree。那麼btree究竟是何方神聖呢？若是想要深刻理解btree的運行原理，須要瞭解一下數據結構相關的知識，特別是樹形數據結構。btree運用了b+ 樹數據結構，其能夠有效節省IO操做，在查詢時能夠提供查詢效率。數據庫

    咱們沿用以前文章用過的查詢語句來作測試，其中sort_test表有500萬行數據。表建立SQL和查詢語句以下：數據結構

CREATE TABLE public.sort_test(    id bigint NOT NULL,    salary numeric NOT NULL,    CONSTRAINT sort_test_pkey PRIMARY KEY (id))
TABLESPACE pg_default;

explain analyze select * from public."sort_test" where salary = 101;

 那麼執行計劃的細節以下圖所示：app

下面將在一樣的表字段上，刪除原來的索引，添加相應的hash索引。添加語句爲：
ide

CREATE INDEX index_sort_test_salary_hash    ON public.sort_test USING hash    (salary)    TABLESPACE pg_default;

添加完以後，以下圖所示：性能

一樣的查詢語句的執行計劃是怎樣的呢？以下圖：測試

能夠發現0.757 ms  vs. 0.022 ms仍是有數量級的差異,在這種狀況下，hash索引的效率比btree的效率要高不少。因爲hash索引結構的特殊性，其檢索效率很是高，能夠一步到位。而通常使用的B-tree索引須要從根節點->枝節點->頁節點。因此從工做模式上看，hash索引的效率要比btree索引要高。
spa

可是咱們你們都懂的，事務都有兩面性，hash索引有必定的限制和弊端，要否則這些經常使用的數據庫如Oracle, MySQL,PostGreSQL等也不會將btree access method設置爲默認選項了。具體有以下2點限制：3d

• Hash索引只能知足"=","IN"等，等值查詢，不能使用範圍查詢。code

• 在使用部分索引鍵查詢的時候，hash索引將不起做用。

因此在應用不一樣的索引類型時，要充分考慮具體的業務場景和實際狀況，才能獲得更優解。

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