瀚高数据库----索引的使用

索引是把双刃剑，一方面，合理的索引可以大大提高数据库查询数据的效率；另一方面，索引也会增加数据库的管理负担。所以，如何使用索引是一件并不容易的事，我们需要根据实际场景决定使用什么样的索引。

简介

我们在数据库的使用中经常会遇到这种场景，查询一个有大量数据的表但返回结果只有一行数据或者几行数据，而不是要求返回全部结果。如果这个表没有索引，这条查询语句就会遍历整个表，然后查出需要的数据，这样效率太低。索引的建立相当于建立了一个目录，通过索引可以直接查询出需要的那几条数据，而不需要遍历全部数据。

使用

瀚高数据库提供多种索引的建立， B-tree、Hash、GiST、SP-GiST 、GIN 和 BRIN，每一种索引类型使用了一种不同的算法来适应不同类型的查询。这里我们重点说一下最常用的B-tree索引的建立。
一个索引可以定义在表的多个列上面，最多可以指定32个列（该限制可以在源代码文件pg_config_manual.h中修改，但是修改后需要重新编译PostgreSQL）。
例如：

create table test(
id integer,
name text,
sex char
)
create index testIndex on test(id,name);

当执行：select * from test where id=' ' and name = ' ' 时，此索引便会生效。而查询select * from test where id=' ' or name = ' '则不会生效。
PostgreSQL会自动为定义了一个唯一约束或主键的表创建一个唯一索引。
一个索引在每一个索引列上只能支持一种排序规则。如果需要多种排序规则，你可能需要多个索引。
例如：

CREATE TABLE test1c (
id integer,
content varchar COLLATE "x"
);

CREATE INDEX test1c_content_index ON test1c (content);

当执行SELECT * FROM test1c WHERE content > constant;时，上述索引将会加速查询。但对于有些查询条件，该索引则无效，比如下面这个查询：

SELECT * FROM test1c WHERE content > constant COLLATE "y";

可以新建一个对应的索引来提高查询效率：

CREATE INDEX test1c_content_y_index ON test1c (content COLLATE "y");