从 Postgres 13 开始，哈希索引是不是最适合精确文本匹配查询？

Posted 2023-02-16

【中文标题】从 Postgres 13 开始，哈希索引是不是最适合精确文本匹配查询？

【英文标题】：Are hash indexes the most optimal for exact text match queries as of Postgres 13?从 Postgres 13 开始，哈希索引是否最适合精确文本匹配查询？

【发布时间】：2021-08-14 00:38:23

【问题描述】：

示例（假）案例：索引包含电子邮件（文本类型）的列，当该列将专门查询精确字符串匹配时，例如。

SELECT * FROM mytable WHERE email = '[e-mail]'

在这些情况下，哈希索引是否提供了优于 B-TREE 而没有缺点的优势？

它们对插入/更新的性能有不同的影响吗？

（编辑：从未按此列排序）

【参考方案1】：

唯一明显的优点是要索引的文本字符串可以很长。然后哈希索引可以小得多，因此可以更好地缓存。在极端情况下，插入长度超过大约 2700 字节的值可能会与 btree 索引一起出错，但仍适用于哈希索引。

对于较短的字符串，哈希索引的缺点多于优点。除了不支持排序之外，它们也不支持唯一约束（因此不能在外键的接收端），并且在非唯一方面，如果某些值非常常见，它们往往会变得不平衡比其他值。此外，使用较少意味着它们的测试较少，因此更有可能存在未发现的错误；优化它们的工作量也减少了。

另外，我认为哈希索引的元页面仍然是插入的争论点，这会降低性能。

【参考方案2】：

如果你只是用相等运算符比较 email 列并且没有排序，那么哈希索引要快得多。

B-trees 可以处理对可以排序为某种顺序的数据的相等和范围查询。特别是，当索引列涉及使用以下运算符之一的比较时，PostgreSQL 查询计划器将考虑使用 B-tree 索引：=、>

哈希索引只能处理简单的相等比较。每当使用 = 运算符进行比较时，查询计划器将考虑使用哈希索引。

这是 mysql 文档中两种索引类型的比较，但也适用于 postgresql MySQl Comparison of B-Tree and Hash Indexes