Добрый день! В документации в пункте 11.2.6 указано, что BRIN-индексы (сокращение от Block Range INdexes, Индексы зон блоков) хранят обобщенные сведения о значениях, находящихся в физически последовательно расположенных блоках таблицы. Этот вид индекса наиболее эффективен для столбцов, значения которых хорошо коррелируют с физическим порядком в таблице. В пункте 7.5 также говорится, что после выполнения запроса результаты можно отсортировать. Если сортировка не задана, строки возвращаются в неопределенном порядке, который зависит от плана соединения, сканирования и порядка данных на диске, что делает невозможным полагаться на него без явного указания ORDER BY. Как можно определить, расположены ли данные в таблице физически последовательно для применения BRIN-индекса, учитывая, что документ не предоставляет гарантий относительно порядка строк без применения ORDER BY?
Добрый день! При использовании BRIN-индексов в PostgreSQL их эффективность зависит от того, насколько хорошо значения в столбце коррелируют с физическим порядком строк в таблице. Однако, как вы правильно заметили, в документации отсутствует полная гарантия по поводу того, как физически расположены данные в таблице без применения явного указания `ORDER BY`. Вот несколько моментов, которые стоит учесть для определения, находится ли порядок данных в таблице в соответствии с ожиданиями BRIN-индрекса: 1. **Создание таблицы и последовательные вставки**: Если вы создаете таблицу и затем последовательно вставляете данные (например, в порядке их генерации), данные, скорее всего, будут находиться в физически последовательном порядке. BRIN-индекс будет эффективен в этом случае. 2. **Мониторинг вставок и обновлений**: Если вы постоянно добавляете данные в таблицу без удаления и изменения существующих записей, то порядок данных должен оставаться последовательным, что также позволяет использовать BRIN-индекс. Однако, если записи обновляются или удаляются, это может разрушить порядок. 3. **Команда `VACUUM`**: Иногда использование команды `VACUUM` (особенно `VACUUM FULL`) может также повлиять на порядок строк в таблице. После выполнения такой команды данные будут реплицированы в новый порядок, что может сделать BRIN-индекс более эффективным. 4. **Использование функции `pg_column_size`**: Вы можете использовать некоторые инструменты и функции, такие как `pg_column_size`, чтобы анализировать, как хранится информация на уровне страниц и блоков, и оценить распределение данных. Однако этот подход требует глубокого анализа и понимания работы PostgreSQL. 5. **Использование `pg_stats`**: Можно обратиться к системе статистики PostgreSQL, используя таблицу `pg_stats`. Она содержит информацию о рассредоточении и частоте значений в столбцах, что дает возможность оценить, насколько хорошо данные упорядочены. 6. **Тестирование производительности**: Если BRIN-индекс используется в запросах, вы можете тестировать производительность относительно времени выполнения запросов и планов выполнения запросов, чтобы понять, насколько эффективен индекс в конкретной ситуации. В конечном итоге, BRIN-индексы наиболее эффективны для больших таблиц с последовательным порядком данных. Если физический порядок данных разрушается (например, из-за частых обновлений), возможно, стоит перейти на другие виды индексов, такие как B-tree, которые могут лучше справляться с неупорядоченными данными.
Пункт 7.5 говорит о порядке строк в результатах конкретного запроса, ни к физическому порядку, ни к BRIN индексам это отношения не имеет. <br/> <br/> BRIN индекс вы всегда сможете применить (в смысле создать). Будет ли он использоваться, определяет планировщик, исходя из статистики данных и структуры запроса. Будет ли такой индекс эффективен, зависит действительно от данных. <br/> <br/> Наверно, лучше описать простыми словами, как работает BRIN, а вы уж сами думайте дальше. <br/> <br/> BRIN хранит небольшую выжимку об нескольких последовательных (в смысле размещения на диске) блоках данных таблицы. Поэтому он, как правило, очень эффективен по объему: по сравнению с B-tree и другими индексами он очень невелик. <br/> При запросе такой индекс отвечает на вопрос: совместима ли выжимка с условиями запроса, т.е. могут ли в блоках данных на диске быть подходящие под запрос строки. Например, для сортируемых типов данных индекс может хранить MIN и MAX значения колонки в пределах блоков, которые описывает выжимка. <br/> Индекс может выдавать ложноположительный ответ, но не может ложноотрицательный. Допустим, его спрашивают: <b>"найди строки с x = 5"</b> , он видит у себя группу блоков с MIN=3 и MAX=20 и отвечает: <b>"тут может быть строка с x = 5"</b> . А для группы с MIN=13 и MAX=88, например, он ничего не ответит, т.к. 5 там содержаться не может. СУБД, получив данные по такому индексу, обязана перепроверить строки на предмет ложноположительных результатов. <br/> <br/> Такой индекс лучше всего работает на данных, которые физически определенным образом расположены на диске (например, отсортированы по нужной колонке). Данные на диске лежат обычно в том порядке, как их положили (если потом их активно не стирали и перезаписывали). <br/> Допустим, если у вас есть архивная таблица с колонкой, содержащей дату создания, или с автоинкрементым полем, BRIN по этим полям будет эффективен. <br/> <br/> Если данные не отсортированы, BRIN будет выдавать слишком много блоков-кандидатов, в которых будет, скорее всего, сравнительно немного подходящих строк.