索引查看
SELECT
A.SCHEMANAME,
A.TABLENAME,
A.INDEXNAME,
A.TABLESPACE,
A.INDEXDEF,
B.AMNAME,
C.INDEXRELID,
C.INDNATTS,
C.INDISUNIQUE,
C.INDISPRIMARY,
C.INDISCLUSTERED,
D.DESCRIPTION
FROM
PG_AM B
LEFT JOIN PG_CLASS F ON B.OID = F.RELAM
LEFT JOIN PG_STAT_ALL_INDEXES E ON F.OID = E.INDEXRELID
LEFT JOIN PG_INDEX C ON E.INDEXRELID = C.INDEXRELID
LEFT OUTER JOIN PG_DESCRIPTION D ON C.INDEXRELID = D.OBJOID,
PG_INDEXES A
WHERE
A.SCHEMANAME = E.SCHEMANAME AND A.TABLENAME = E.RELNAME AND A.INDEXNAME = E.INDEXRELNAME
AND E.SCHEMANAME = 'public' AND E.RELNAME = 'obj4' ;
索引类型及应用
1、btree
应用场景
b-tree适合所有的数据类型，支持排序，支持大于、小于、等于、大于或等于、小于或等于的搜索。
索引与递归查询结合，还能实现快速的稀疏检索。
2、hash
应用场景
hash索引存储的是被索引字段VALUE的哈希值，只支持等值查询。
hash索引特别适用于字段VALUE非常长（不适合b-tree索引，因为b-tree一个PAGE至少要存储3个ENTRY，所以不支持特别长的VALUE）的场景，例如很长的字符串，并且用户只需要等值搜索，建议使用hash index。
3、gin
原理
gin是倒排索引，存储被索引字段的VALUE或VALUE的元素，以及行号的list或tree。
应用场景
1、当需要搜索多值类型内的VALUE时，适合多值类型，例如数组、全文检索、TOKEN。（根据不同的类型，支持相交、包含、大于、在左边、在右边等搜索）
2、当用户的数据比较稀疏时，如果要搜索某个VALUE的值，可以适应btree_gin支持普通btree支持的类型。（支持btree的操作符）
3、当用户需要按任意列进行搜索时，gin支持多列展开单独建立索引域，同时支持内部多域索引的bitmapAnd, bitmapOr合并，快速的返回按任意列搜索请求的数据。
create table t_gin1 (id int, arr int[]);
do language plpgsql $$
declare
begin
for i in 1..10000 loop
insert into t_gin1 select i, array(select random()*1000 from generate_series(1,10));
end loop;
end;
$$;
select * from t_gin1 limit 30;
create index idx_t_gin1_1 on t_gin1 using gin (arr);
select * from t_gin1 where arr && array[1,999];
4、gist
应用场景
GiST是一个通用的索引接口，可以使用GiST实现b-tree, r-tree等索引结构。
不同的类型，支持的索引检索也各不一样。例如：
1、几何类型，支持位置搜索（包含、相交、在上下左右等），按距离排序。
2、范围类型，支持位置搜索（包含、相交、在左右等）。
3、IP类型，支持位置搜索（包含、相交、在左右等）。
4、空间类型（PostGIS），支持位置搜索（包含、相交、在上下左右等），按距离排序。
5、标量类型，支持按距离排序。
5、sp-gist
SP-GiST类似GiST，是一个通用的索引接口，但是SP-GIST使用了空间分区的方法，使得SP-GiST可以更好的支持非平衡数据结构，例如quad-trees, k-d tree, radis tree.
应用场景
1、几何类型，支持位置搜索（包含、相交、在上下左右等），按距离排序。
2、范围类型，支持位置搜索（包含、相交、在左右等）。
3、IP类型，支持位置搜索（包含、相交、在左右等）。
6、brin
7、rum
8、bloom
9、zombodb
原理
zombodb是PostgreSQL与ElasticSearch结合的一个索引接口，可以直接读写ES。
https://github.com/zombodb/zombodb
应用场景
与ES结合，实现SQL接口的搜索引擎，实现数据的透明搜索。
10、bitmap
原理
bitmap索引是Greenplum的索引接口，类似GIN倒排，只是bitmap的KEY是列的值，VALUE是BIT（每个BIT对应一行），而不是行号list或tree。
应用场景
当某个字段的唯一值个数在100到10万之间(超出这个范围，不建议使用bitmap)时，如果表的记录数特别多，而且变更不频繁（或者是AO表），那么很适合BITMAP索引，bitmap索引可以实现快速的多个或单个VALUE的搜索。因为只需要对行号的BITMAP进行BIT与或运算，得到最终的BITMAP，从最终的BITMAP映射到行进行提取。
bitmap与btree一样，都支持 等于，大于，小于，大于等于，小于等于的查询。