Greenplum管理索引


Greenplum管理索引
 
鉴于OLAP系统的特性，应该谨慎并保守地使用索引。避免在频繁更新的列上使用索引；在高选择性的列上使用B-tree索引；在低选择性的列上使用Bitmap索引。
通常来说在传统数据库中使用索引可以有效的提高数据访问效率，特别是在OLTP系统中，往往只是需要从大表中获取几行或者部分的数据记录，这个情况下索引确实是特别有效的提高数据获取速度的方法。但是在gp中未必如此，因为首先数据都是均匀最大可能的均匀分布到segs的，这意味着每个instances只是扫描整体数据的一部分，而且如果使用了分区技术，需要扫描的数据可能会更少，最后不同于OLTP的是在大数据环境中往往获取的都是大部分的记录集，在这个情况下使用索引未必是有效的提高数据获取速度的方法，应该保守使用索引。正确的方式应该是在不创建任何索引的情况下测试下性能，而后再做出正确的决定。
如果使用了主键，则会自动为之创建索引；在压缩只读表中使用索引，索引只会解压所需要部分的数据而不是整张表；避免在频繁更新的列上创建索引；在高选择性的列上使用b-tree索引，在低选择性的列上使用位图索引；未外键或者关联键创建索引；为经常使用的过滤词创建索引；避免在同一个列上重复创建索引，这是不必要的冗余；在load数据之前删除掉索引，之后再创建索引，这通常比update索引更快；使用类似cluster索引的技术创建索引。
含有以下类型的索引：
B-tree、GiST、Bitmap
不支持hash和gin索引，默认创建的是B-tree索引；唯一索引必须包含在分布键中（可以是全部或者部分列，在第1个索引中可以部分列，之后必须全部列），唯一索引不支持ao表，唯一索引不会跨越分区起作用，只是针对独立的分区；位图索引比普通索引占用更小的空间，在不同键值在100到100000之间都能发挥很好的效果，位图索引不应在经常更新的表中使用。
 create index idx1 on t3 (id);
 create index idx2 on t3 using bitmap (id);
 drop index idx1;
 通过explain命令来检验是否使用索引：index scan、bitmap heap scan、bitmap index scan、BitmapAnd or BitmapOr 
重建索引
reindex idx1;
重建索引将会使用已有索引上的数据信息，这将会比删除重建索引要快的多。删除和更新操作不会更新位图索引，因此需要手工reindex bitmap index。
gtlions=# select * from pg_indexes where tablename='t1';
 schemaname | tablename | indexname | tablespace  |                      indexdef                      
------------+-----------+-----------+-------------+----------------------------------------------------
 gtlions    | t1        | t1_pkey   | gtlions_ts2 | CREATE UNIQUE INDEX t1_pkey ON t1 USING btree (id)
(1 row)
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