1. BRIN 인덱스란? ▪ Block range index의 약자 ▪ Page 검색에 도움 되는 메타 데이터를 뽑아서 인덱스를 구성 (ex, 특정컬럼의 최대/최솟값) ▪ 특정 컬럼이 물리 주소의 일정한 상관관계를 가지는 매우 큰 테이블을 다루기 위해 설계 (타임시쿼스한 대용량 데이터 조회에 유용) Block range는 테이블 내에서 근접한 물리주소를 가진 page 그룹을 의미한다. 각 Block range 에 대해 일부 요약 정보가 인덱스로 저장된다. 예를 들어 상점의 판매 주문을 저장하는 테이블에는 각 주문이 배치된 날짜 열이 있을 수 있으며 대부분의 경우 이전 주문시점에 맞게 순차적으로 주문정보가 들어갈 것이고, ZIP 코드 열을 저장하는 테이블에는 도시에 대한 모든 코드가 자연스럽게 그룹화되어 있을 것이다. ...

1. GIN 인덱스란? Generalized Inverted Index의 약자이다. 이전 포스트인 full text search에서 사용하는 인덱스의 유형. 기본 구조는 B-tree와 유사하지만, 저장 형태가 다르다. 저장된 요소 자제에 대한 검색이 아닌 인덱스 컬럼의 값을 split 한 token인 lexeme 배열에 대해서 검색을 한다. array_ops, tsvector_ops, jsonb_ops, jsonb_path_ops 등 의 built-in operators를 통해 접근이 가능하다. 2. full text search에서의 적용 2-1. 샘플 테이블 및 데이터 생성 create table ts(doc text, doc_tsv tsvector); 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.'); update ts set doc_tsv = to_tsvector(doc); create index on ts using gin(doc_tsv); select doc from ts where doc_tsv @@ to_tsquery('many & slitter'); 2-2. 조회 결과 및 플랜 확인 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) ...

1. SP-GiST 인덱스란? Space-Partitioned Generalized Search Tree의 약자이다. GiST인덱스와 같이 지리, 좌표, ip주소 데이터 등 복잡한 유형의 데이터를 처리하는 인덱스 유형이다. GiST가 B-tree 인덱스를 통해 보관 데이터를 세분화할 때, 위계적 순서를 따라야 하기에, 이를 보완하기 위해 만들어진 유형으로, GiST로 분리된 공간을 다시 한번 공간 단위로 나누어 관리하는 개념이다. SP-GiST는 겹치지 않는 영역으로 재귀적 분할을 할 수 있는 구조에 적합하다. 기본적으로 SP-GiST는 다양한 데이터 유형, 복잡한 쿼리를 지원하도록 설계되었다. 1-1. SP-GiST 인덱스 생성 CREATE INDEX idx_spgist_example ON example_table USING spgist (column1); 1-2. 장점 다양한 종류의 데이터 타입에 사용 가능 : 기하학, IP, 다른 복잡한 데이터 타입 복잡한 쿼리에 사용 가능 : 복잡한 데이터구조, 쿼리에 사용 적합하도록 설계 빠른 검색 효율 ...

1. GiST 인덱스란? Generalized Search Tree의 약자이며 B-tree와 같은 balanced search tree의 형태이다. B-tree인덱스는 정렬된 채로 비교&일치의 연산에 최적화된 채로 연결되어있다. 하지만 현대의 다양한 데이터 종류 (기하학적, 텍스트문서, 이미지 등)를 연산하는 데는 적합하지 않다. GiST 인덱스는 이러한 데이터 타입의 인덱싱을 위해 설계되었다. GiST 인덱스는 각 유형의 데이터를 Balanced tree 형태로 구성하게하고, tree에 접근하는 연산자를 정의해 준다. 각각 leaf node는 table row(TID)와 boolean 형태의 predicate를 가지고 있고 인덱스 데이터(key)는 이 predicate와 부합한다. 그 후는 일반적인 tree search처럼, 루트노드에서 시작하여, 어떤 child node로 진입할지를 결정한다. 그러다가 leaf node를 발견하면, 그 결과들을 반환한다. ...

1. Hash 인덱스란? 해쉬 인덱스의 기본 아이디어는, hash function을 통해 작은 숫자를 데이터와 조합하여 integer 형태의 해쉬값 (최대 2^32 = 4B)을 생성하고 해쉬값을 테이블 행 정보(TID)가 저장될 배열의 인덱스 값으로 사용하는 것이다. 이 배열의 각 요소를 해시 테이블 버킷(hash table bucket)이라고 한다. 데이터 조회 시, hash function을 통해 생성된 key가 포함된 bucket을 찾고, 그 bucket만 확인하면 실제 데이터의 위치를 바로 확인할 수 있다. 데이터의 크기에 상관없이 인덱스의 크기가 작고 검색이 빠르다. 1개의 데이터를 조회하는 시간은 O(1)로 빠르지만 해쉬 테이블 내의 값들은 정렬이 되어있지 않기 때문에 범위 비교나 부정형 비교가 포함된 조건에서는 인덱스를 사용할 수 없다. Hash function이 버킷 단위로 소스 값을 더 균일하게 분배할수록 효율이 좋다. ...