PostgreSQL技术大讲堂 - 第28讲：索引内部结构
http://www.cuug.com.cn/uploadfile/2022-12/32793553242.jpgPostgreSQL从小白到专家，是从入门逐渐能力提升的一个系列教程，内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容，希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助，欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂，往期视频及文档，联系CUUG。
第28讲：索引内部结构
内容1 : PG数据库众多开放特性概述内容2 : 索引结构与生长内容3 : Autovacuum自动维护索引内容4：btree、hash索引应用场景
PostgreSQL 开放特性概述开放的数据类型接口，使得PG支持超级丰富的数据类型，除了传统数据库支持的类型，还支持GIS，JSON，RANGE，IP，ISBN，图像特征值，化学，DNA等等扩展的类型，用户还可以根据实际业务扩展更多的类型。开放的操作符接口，使得PG不仅仅支持常见的类型操作符，还支持扩展的操作符，例如 距离符，逻辑并、交、差符号，图像相似符号，几何计算符号等等扩展的符号，用户还可以根据实际业务扩展更多的操作符。开放的外部数据源接口，使得PG支持丰富的外部数据源，例如可以通过FDW读写MySQL, redis, mongo, oracle, sqlserver, hive, www, hbase, ldap, 等等只要你能想到的数据源都可以通过FDW接口读写。开放的语言接口，使得PG支持几乎地球上所有的编程语言作为数据库的函数、存储过程语言，例如plpython , plperl , pljava , plR , plCUDA , plshell等等。用户可以通过language handler扩展PG的语言支持。开放的索引接口，使得PG支持非常丰富的索引方法，例如btree , hash , gin , gist , sp-gist , brin , bloom , rum , zombodb , bitmap (greenplum extend)，用户可以根据不同的数据类型，以及查询的场景，选择不同的索引。PG内部还支持BitmapAnd, BitmapOr的优化方法，可以合并多个索引的扫描操作，从而提升多个索引数据访问的效率。
索引结构· PostgreSQL索引结构meta page和root page是一定有的，meta page需要一个页来存储，表示指向root page的page id。随着记录数的增加，一个root page可能存不下所有的heap item，就会有leaf page，甚至branch page，甚至多层的branch page。一共有几层branch 和 leaf，可以用btree page元数据的 level 来表示。
Btree索引· Btree索引http://www.cuug.com.cn/uploadfile/2023-08/34972386710.jpg
索引工具介绍· 如何访问索引结构1、create extension pageinspect2、查看meta块select * from bt_metap('tab1_pkey');3、查看root page的statsselect * from bt_page_stats('tab1_pkey',1);4、查看root(leaf)页里面的内容：select * from bt_page_items('tab1_pkey',1);5、根据ctid来访问表：select * from tab1 where ctid='(0,1)';
Btree索引· 一层结构有1层(0)结构，包括meta page, root page
1、环境准备：postgres=# create extension pageinspect;postgres=# create table tab1(id int primary key, info text);CREATE TABLEpostgres=# insert into tab1 select generate_series(1,100), md5(random()::text);INSERT 0 100postgres=# vacuum analyze tab1;VACUUM
2、查看meta块indx=# select * from bt_metap('tab1_pkey');magic | version | root | level | fastroot | fastlevel | oldest_xact | last_cleanup_num_tuples--------+---------+------+-------+----------+-----------+-------------+-------------------------340322 | 4 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 100此时level 0，root块为1。
3、根据root page id = 1，查看root page的statsndx=# select * from bt_page_stats('tab1_pkey',1);blkno | type | live_items | dead_items | avg_item_size | page_size | free_size | btpo_prev | btpo_next | btpo | btpo_flags-------+------+------------+------------+---------------+-----------+-----------+-----------+-----------+------+------------1 | l | 100 | 0 | 16 | 8192 | 6148 | 0 | 0 | 0 | 3(1 row)此时：btpo=0，说明处于第0层。btpo_flags=3，说明它既是leaf又是root页。即：root_page(2)+leaf_page(1)=3注：meta pageroot page ：表示为btpo_flags=2branch page ：表示为btpo_flags=0leaf page ：表示为btpo_flags=1
4、查看root(leaf)页里面的内容：itemoffset | ctid | itemlen | nulls | vars | data------------+---------+---------+-------+------+-------------------------1 | (0,1) | 16 | f | f | 01 00 00 00 00 00 00 002 | (0,2) | 16 | f | f | 02 00 00 00 00 00 00 003 | (0,3) | 16 | f | f | 03 00 00 00 00 00 00 004 | (0,4) | 16 | f | f | 04 00 00 00 00 00 00 005 | (0,5) | 16 | f | f | 05 00 00 00 00 00 00 00此时ctid就是指向表的行id，类似于oracle的rowid，PG中为tid。data就是索引列的值，16进制。
5、根据ctid来访问表：indx=# select * from tab1 where ctid='(0,1)';id | info----+----------------------------------1 | 7c3402d464509541c0d788e1afe2c90f
6、查看表的数据来验证：indx=# select * from tab1 limit 2;id | info----+----------------------------------1 | 7c3402d464509541c0d788e1afe2c90f2 | f19de3e3255b9f1f676584fd50ad73d9
· 二层结构有2层(0，1)结构，包括meta page, root page, leaf page准备工作：继续往表中插入数据，让索引生长。insert into tab1 select generate_series(101,10000), md5(random()::text) ;1、查看meta数据：indx=# select * from bt_metap('tab1_pkey');magic | version | root | level | fastroot | fastlevel | oldest_xact | last_cleanup_num_tuples--------+---------+------+-------+----------+-----------+-------------+-------------------------340322 | 4 | 3 | 1 | 3 | 1 | 0 | -1root块在第3块。
2、根据root page id 查看root page的stats：indx=# select * from bt_page_stats('tab1_pkey',3);blkno | type | live_items | dead_items | avg_item_size | page_size | free_size | btpo_prev | btpo_next | btpo | btpo_flags-------+------+------------+------------+---------------+-----------+-----------+-----------+-----------+------+------------3 | r | 28 | 0 | 15 | 8192 | 7596 | 0 | 0 | 1 | 2
3、查看root page存储的 leaf page items (指向leaf page)：indx=# select * from bt_page_items('tab1_pkey',3);itemoffset | ctid | itemlen | nulls | vars | data------------+--------+---------+-------+------+-------------------------1 | (1,0) | 8 | f | f |2 | (2,1) | 16 | f | f | 6f 01 00 00 00 00 00 003 | (4,1) | 16 | f | f | dd 02 00 00 00 00 00 00一共28个叶块。data存储的是这个leaf page存储的最小值。
4、查看第一个叶块统计：indx=# select * from bt_page_stats('tab1_pkey',1);blkno | type | live_items | dead_items | avg_item_size | page_size | free_size | btpo_prev | btpo_next | btpo | btpo_flags-------+------+------------+------------+---------------+-----------+-----------+-----------+-----------+------+------------1 | l | 367 | 0 | 16 | 8192 | 808 | 0 | 2 | 0 | 1btpo=0，说明是最底层，btpo_flags=1，即叶块。
5、查看其它叶块统计，当查询到第30块时，显示超出块的范围。indx=# select * from bt_page_stats('tab1_pkey',29);blkno | type | live_items | dead_items | avg_item_size | page_size | free_size | btpo_prev | btpo_next | btpo | btpo_flags-------+------+------------+------------+---------------+-----------+-----------+-----------+-----------+------+------------29 | l | 118 | 0 | 16 | 8192 | 5788 | 28 | 0 | 0 | 1
6、查看第一个叶块的内容：indx=# select * from bt_page_items('tab1_pkey',1);itemoffset | ctid | itemlen | nulls | vars | data------------+---------+---------+-------+------+-------------------------1 | (3,1) | 16 | f | f | 6f 01 00 00 00 00 00 002 | (0,1) | 16 | f | f | 01 00 00 00 00 00 00 003 | (0,2) | 16 | f | f | 02 00 00 00 00 00 00 00
7、根据CTID查看表中的行数据：select * from t_btree where ctid='(0,1)';id | info----+----------------------------------1 | 9892a864978b60abb3a30e9c23298967
· 三层结构记录数超过1层结构的索引所能够存储的记录数时，会**为2层结构，除了meta page和root page，还可能包含1层branch page以及1层leaf page。1、继续往tab1表插入新数据，导致btree增长一层：insert into tab1 select generate_series(10001,100000), md5(random()::text) ;postgres=# vacuum analyze tab1;
2、查看meta page，可以看到root page id = 412, 索引的level=2，即包括1级 branch 和 1级 leaf。postgres=# select * from bt_metap('tab1_pkey');magic | version | root | level | fastroot | fastlevel--------+---------+------+-------+----------+-----------340322 | 2 | 412 | 2 | 412 | 2
3、根据root page id 查看root page的statsindx=# select * from bt_page_stats('tab1_pkey', 412);blkno | type | live_items | dead_items | avg_item_size | page_size | free_size | btpo_prev | btpo_next | btpo | btpo_flags-------+------+------------+------------+---------------+-----------+-----------+-----------+-----------+------+------------412 | r | 11 | 0 | 15 | 8192 | 7936 | 0 | 0 | 2 | 2btpo = 2 当前在第二层，另外还表示下层是1。btpo_flags = 2 说明是root page
4、查看root page存储的 branch page items (指向branch page)postgres=# select * from bt_page_items('tab1_pkey', 412);itemoffset | ctid | itemlen | nulls | vars | data------------+----------+---------+-------+------+-------------------------1 | (3,1) | 8 | f | f |2 | (2577,1) | 16 | f | f | e1 78 0b 00 00 00 00 003 | (1210,1) | 16 | f | f | ec 3a 18 00 00 00 00 004 | (2316,1) | 16 | f | f | de 09 25 00 00 00 00 00
5、根据branch page id查看statsindx=# select * from bt_page_stats('tab1_pkey', 3);blkno | type | live_items | dead_items | avg_item_size | page_size | free_size | btpo_prev | btpo_next | btpo | btpo_flags-------+------+------------+------------+---------------+-----------+-----------+-----------+-----------+------+------------3 | i | 316 | 0 | 15 | 8192 | 1836 | 0 | 2247 | 1 | 0
6、查看branch page存储的 leaf page ctid (指向leaf page)indx=# indx=# select * from bt_page_items('tab1_pkey', 3);itemoffset | ctid | itemlen | nulls | vars | data------------+----------+---------+-------+------+-------------------------1 | (1748,1) | 16 | f | f | 32 56 0c 00 00 00 00 002 | (1,0) | 8 | f | f |3 | (3519,1) | 16 | f | f | 47 08 00 00 00 00 00 00只要不是最右边的页，第一条都代表右页的起始item。第二条才是当前页的起始ctid注意所有branch page的起始item对应的data都是空的。也就是说它不存储当前branch page包含的所有leaf pages的索引字段内容的最小值。
7、根据ctid 查看leaf page的统计：indx=# select * from bt_page_stats('tab1_pkey', 1);blkno | type | live_items | dead_items | avg_item_size | page_size | free_size | btpo_prev | btpo_next | btpo | btpo_flags-------+------+------------+------------+---------------+-----------+-----------+-----------+-----------+------+------------1 | l | 234 | 0 | 16 | 8192 | 3468 | 0 | 2952 | 0 | 1btpo = 0 当前在第0层，即最底层，这里存储的是heap ctidbtpo_flags = 1 说明是leaf page第0层叶块，第1层枝块，第2层root块。
8、查看leaf页的指向表的ctid：indx=# select * from bt_page_items('tab1_pkey', 1);itemoffset | ctid | itemlen | nulls | vars | data------------+------------+---------+-------+------+-------------------------1 | (1509,1) | 16 | f | f | 25 09 00 00 00 00 00 002 | (4072,81) | 16 | f | f | 05 00 00 00 00 00 00 003 | (1035,12) | 16 | f | f | 07 00 00 00 00 00 00 00
9、通过ctid查看表的数据：indx=# select * from tab2 where ctid='(1748,1)';id | info---------+----------------------------------2222345 | aa2555d335e54892040bf20843ee71af
索引案例应用利用查看索引数据块的变化，去证明Autovacuum是否会维护索引。1、环境搭建create table tbl_test (id int, info text, c_time timestamp);insert into tbl_test select generate_series(1,100000),md5(random()::text),clock_timestamp();create index tbl_test_id_ind on tbl_test (id);
2、索引信息--查看索引元数据select * from bt_metap('tbl_test_id_ind');--查看索引root根统计select * from bt_page_stats('tbl_test_id_ind',3);--查看索引叶块内容(此时没有发生数据更新)indx=# select * from bt_page_items('tbl_test_id_ind',1);itemoffset | ctid | itemlen | nulls | vars | data------------+---------+---------+-------+------+-------------------------1 | (3,1) | 16 | f | f | 6f 01 00 00 00 00 00 002 | (0,1) | 16 | f | f | 01 00 00 00 00 00 00 003 | (0,2) | 16 | f | f | 02 00 00 00 00 00 00 004 | (0,3) | 16 | f | f | 03 00 00 00 00 00 00 00
3、更新表数据，导致autovacuum触发update tbl_test set info=md5(random()::text) where id < 20060;
4、查看索引叶块的内容变化(autovacuum前)indx=# select * from bt_page_items('tbl_test_id_ind',1);itemoffset | ctid | itemlen | nulls | vars | data------------+-----------+---------+-------+------+-------------------------1 | (1,1) | 16 | f | f | a3 00 00 00 00 00 00 002 | (0,1) | 16 | f | f | 01 00 00 00 00 00 00 003 | (934,63) | 16 | f | f | 01 00 00 00 00 00 00 004 | (0,2) | 16 | f | f | 02 00 00 00 00 00 00 005 | (934,64) | 16 | f | f | 02 00 00 00 00 00 00 006 | (0,3) | 16 | f | f | 03 00 00 00 00 00 00 007 | (934,65) | 16 | f | f | 03 00 00 00 00 00 00 00注意红色的为被更新的索引行。
5、查看索引叶块的内容变化(autovacuum后)indx=# select * from bt_page_items('tbl_test_id_ind',1);itemoffset | ctid | itemlen | nulls | vars | data------------+-----------+---------+-------+------+-------------------------1 | (1,1) | 16 | f | f | a3 00 00 00 00 00 00 002 | (934,63) | 16 | f | f | 01 00 00 00 00 00 00 003 | (934,64) | 16 | f | f | 02 00 00 00 00 00 00 004 | (934,65) | 16 | f | f | 03 00 00 00 00 00 00 005 | (934,66) | 16 | f | f | 04 00 00 00 00 00 00 00观察后发现索引块的信息更新了，原来的索引行被删除。说明autovacuum会自动维护索引信息。
索引维护· 索引维护testdb=# reindex INDEX id_data_ind2;Reindex后索引的relfilenode就发生变化：testdb=# select relname,oid,relfilenode from pg_classwhere relname='id_data_ind2';relname | oid | relfilenode--------------+-------+-------------id_data_ind2 | 65538 | 65546
Btree索引应用场景· PostgreSQL B-Tree是一种变种(高并发B树管理算法)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。示例postgres=# create table t_btree(id int, info text);CREATE TABLEpostgres=# insert into t_btree select generate_series(1,10000), md5(random()::text) ;INSERT 0 10000postgres=# create index idx_t_btree_1 on t_btree using btree (id);CREATE INDEXpostgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from t_btree where id=1;
· Hash索引结构哈希索引项只存储每个索引项的哈希代码，而不是实际的数据值应用场景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个索引行，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。示例postgres=# create table t_hash (id int, info text);CREATE TABLEpostgres=# insert into t_hash select generate_series(1,100), repeat(md5(random()::text),10000);INSERT 0 100-- 使用b-tree索引会报错，因为长度超过了1/3的索引页大小postgres=# create index idx_t_hash_1 on t_hash using btree (info);ERROR: index row size 3720 exceeds maximum 2712 for index "idx_t_hash_1"HINT: Values larger than 1/3 of a buffer page cannot be indexed.Consider a function index of an MD5 hash of the value, or use full text indexing.postgres=# create index idx_t_hash_1 on t_hash using hash (info);CREATE INDEX
postgres=# explain (analyze,verbose,timing,costs,buffers) select * from t_hash where info in (select info from t_hash limit 1);
页:
[1]