Природа инвертированного индекса такова, что обновление GIN обычно медленная операция: при добавлении или изменении одной строки данных может потребоваться выполнить множество добавлений записей в индекс (для каждого ключа, извлечённого из индексируемого объекта). GIN может отложить большой объём этой работы, вставляя новые кортежи во временный, несортированный список записей, ожидающих индексации. Когда таблица очищается, автоматически анализируется, вызывается функция gin_clean_pending_list или размер этого списка временного списка становится больше чем gin_pending_list_limit, записи переносятся в основную структуру данных GIN теми же методами массового добавления данных, что и при начальном создании индекса. Это значительно увеличивает скорость обновления индекса GIN, даже с учётом дополнительных издержек при очистке. К тому же эту дополнительную работу можно выполнить в фоновом процессе, а не в процессе, непосредственно выполняющем запросы.

Основной недостаток такого подхода состоит в том, что при поиске необходимо не только проверить обычный индекс, но и просканировать список ожидающих записей, так что если этот список большой, поиск значительно замедляется. Ещё один недостаток состоит в том, что хотя в основном изменения производятся быстро, изменение, при котором этот список оказывается «слишком большим», влечёт необходимость немедленной очистки и поэтому выполняется гораздо дольше остальных изменений. Минимизировать эти недостатки можно, правильно организовав автоочистку.

Если выдержанность времени операций важнее скорости обновления, применение списка ожидающих записей можно отключить, выключив параметр хранения fastupdate для индекса GIN. За подробностями обратитесь к CREATE INDEX.

GIN может поддерживать проверки «частичного соответствия», когда запрос выявляет не точное соответствие одному или нескольким ключам, а возможные соответствия, попадающие в достаточно узкий диапазон значений ключей (при порядке сортировки ключей, определённым опорным методом compare). В этом случае метод extractQuery возвращает не значение ключа, которое должно соответствовать точно, а значение, определяющее нижнюю границу искомого диапазона, и устанавливает флаг pmatch. Затем диапазон ключей сканируется методом comparePartial. Метод comparePartial должен вернуть ноль при соответствии ключа индекса, отрицательное значение, если соответствия нет, но нужно продолжать проверку диапазона, и положительное значение, если ключ индекса оказался за искомым диапазоном.

Updating a GIN index tends to be slow because of the intrinsic nature of inverted indexes: inserting or updating one heap row can cause many inserts into the index (one for each key extracted from the indexed item). GIN is capable of postponing much of this work by inserting new tuples into a temporary, unsorted list of pending entries. When the table is vacuumed or autoanalyzed, or when gin_clean_pending_list function is called, or if the pending list becomes larger than gin_pending_list_limit, the entries are moved to the main GIN data structure using the same bulk insert techniques used during initial index creation. This greatly improves GIN index update speed, even counting the additional vacuum overhead. Moreover the overhead work can be done by a background process instead of in foreground query processing.

The main disadvantage of this approach is that searches must scan the list of pending entries in addition to searching the regular index, and so a large list of pending entries will slow searches significantly. Another disadvantage is that, while most updates are fast, an update that causes the pending list to become “too large” will incur an immediate cleanup cycle and thus be much slower than other updates. Proper use of autovacuum can minimize both of these problems.

If consistent response time is more important than update speed, use of pending entries can be disabled by turning off the fastupdate storage parameter for a GIN index. See CREATE INDEX for details.

GIN can support “partial match” queries, in which the query does not determine an exact match for one or more keys, but the possible matches fall within a reasonably narrow range of key values (within the key sorting order determined by the compare support method). The extractQuery method, instead of returning a key value to be matched exactly, returns a key value that is the lower bound of the range to be searched, and sets the pmatch flag true. The key range is then scanned using the comparePartial method. comparePartial must return zero for a matching index key, less than zero for a non-match that is still within the range to be searched, or greater than zero if the index key is past the range that could match.