F.59. rum

F.59.1. Введение

Модуль rum предоставляет метод доступа RUM для работы с индексами. Он основан на коде методов доступа GIN.

Индекс GIN позволяет выполнять быстрый полнотекстовый поиск, используя типы tsvector и tsquery. Однако при этом применении он имеет следующие недостатки:

  • Медленное ранжирование. Для ранжирования необходима информация о позициях лексем, но в индексе GIN эта информация не сохраняется. Поэтому после сканирования индекса необходимо провести ещё одно сканирование собственно данных, чтобы получить позиции лексем.

  • Медленный поиск фраз. Эта проблема связана с предыдущей, так как и для поиска фраз необходима информация о позициях.

  • Медленное упорядочивание по меткам времени. Индекс GIN не может сохранять вместе с лексемами никакую дополнительную информацию, поэтому это требует сканирования кучи.

RUM решает эти проблемы, сохраняя дополнительную информацию в дереве идентификаторов. В частности, он сохраняет информацию о позиции лексем или метки времени.

Недостаток RUM состоит в том, что он строится и изменяется медленнее, чем GIN, потому что RUM хранит помимо ключей дополнительную информацию и использует унифицированные записи WAL.

F.59.2. Установка

rum — это обычное расширение Postgres Pro Enterprise без каких-либо особых предварительных требований.

Процедура установки выглядит следующим образом:

$ psql имя_бд -c "CREATE EXTENSION rum"

F.59.3. Общие операторы

Реализованные в модуле rum операторы перечислены в Таблице F.47:

Таблица F.47. Операторы rum

ОператорВозвращаетОписание
tsvector <=> tsqueryfloat4Возвращает расстояние между значениями tsvector и tsquery.
timestamp <=> timestampfloat8Возвращает расстояние между двумя значениями timestamp.
timestamp <=| timestampfloat8Возвращает расстояние только для возрастающих значений timestamp.
timestamp |=> timestampfloat8Возвращает расстояние только для убывающих значений timestamp.

F.59.4. Классы операторов

Расширение rum предоставляет следующие классы операторов:

rum_tsvector_ops

Сохраняет лексемы tsvector с информацией о позициях. Поддерживает упорядочивание с оператором <=> и поиск по префиксу.

rum_tsvector_hash_ops

Сохраняет хеш лексем tsvector с информацией о позициях. Поддерживает упорядочивание с оператором <=>, но не поддерживает поиск по префиксу.

rum_tsvector_addon_ops

Сохраняет лексемы tsvector с дополнительными данными любых типов, которые принимает RUM.

rum_tsvector_hash_addon_ops

Сохраняет лексемы tsvector с дополнительными данными любых типов, которые принимает RUM. Не поддерживает поиск по префиксу.

rum_tsquery_ops

Сохраняет ветви дерева запроса в дополнительной информации.

rum_anyarray_ops

Сохраняет элементы массива anyarray и длину массива. Поддерживает упорядочивание с оператором <=>.

Индексируемые операторы: && @> <@ = %

rum_anyarray_addon_ops

Сохраняет элементы anyarray с дополнительными данными любых типов, которые принимает RUM.

rum_type_ops

Сохраняет лексемы соответствующего типа с информацией о позициях. В качестве типа в имени класса должно подставляться одно из следующих имён типов: int2, int4, int8, float4, float8, money, oid, timestamp, timestamptz, time, timetz, date, interval, macaddr, inet, cidr, text, varchar, char, bytea, bit, varbit, numeric.

Класс операторов rum_type_ops поддерживает упорядочивание с операторами <=>, <=| и |=>. Его можно использовать совместно с классами операторов rum_tsvector_addon_ops, rum_tsvector_hash_addon_ops и rum_anyarray_addon_ops.

Поддержка индексируемых операторов зависит от типа данных:

  • Операторы < <= = >= > <=> <=| |=> поддерживаются для типов int2, int4, int8, float4, float8, money, oid, timestamp, timestamptz.

  • Операторы < <= = >= > поддерживаются для типов time, timetz, date, interval, macaddr, inet, cidr, text, varchar, char, bytea, bit, varbit, numeric.

Примечание

Следующие классы операторов теперь считаются устаревшими: rum_tsvector_timestamp_ops, rum_tsvector_timestamptz_ops, rum_tsvector_hash_timestamp_ops, rum_tsvector_hash_timestamptz_ops.

F.59.5. Примеры

F.59.5.1. Пример с rum_tsvector_ops

Предположим, что у нас есть таблица:

CREATE TABLE test_rum(t text, a tsvector);

CREATE TRIGGER tsvectorupdate
BEFORE UPDATE OR INSERT ON test_rum
FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE tsvector_update_trigger('a', 'pg_catalog.english', 't');

INSERT INTO test_rum(t) VALUES ('The situation is most beautiful');
INSERT INTO test_rum(t) VALUES ('It is a beautiful');
INSERT INTO test_rum(t) VALUES ('It looks like a beautiful place');

Затем мы можем создать новый индекс:

CREATE INDEX rumidx ON test_rum USING rum (a rum_tsvector_ops);

И выполнять следующие запросы:

SELECT t, a <=> to_tsquery('english', 'beautiful | place') AS rank
    FROM test_rum
    WHERE a @@ to_tsquery('english', 'beautiful | place')
    ORDER BY a <=> to_tsquery('english', 'beautiful | place');
                t                |   rank
---------------------------------+-----------
 The situation is most beautiful | 0.0303964
 It is a beautiful               | 0.0303964
 It looks like a beautiful place | 0.0607927
(3 rows)

SELECT t, a <=> to_tsquery('english', 'place | situation') AS rank
    FROM test_rum
    WHERE a @@ to_tsquery('english', 'place | situation')
    ORDER BY a <=> to_tsquery('english', 'place | situation');
                t                |   rank
---------------------------------+-----------
 The situation is most beautiful | 0.0303964
 It looks like a beautiful place | 0.0303964
(2 rows)

F.59.5.2. Пример с rum_tsvector_addon_ops

Предположим, что у нас есть таблица:

CREATE TABLE tsts (id int, t tsvector, d timestamp);

\copy tsts from 'rum/data/tsts.data'

CREATE INDEX tsts_idx ON tsts USING rum (t rum_tsvector_addon_ops, d)
    WITH (attach = 'd', to = 't');

С ним мы можем выполнять подобные запросы:

EXPLAIN (costs off)
    SELECT id, d, d <=> '2016-05-16 14:21:25' FROM tsts WHERE t @@ 'wr&qh' ORDER BY d <=> '2016-05-16 14:21:25' LIMIT 5;
                                    QUERY PLAN                                     
-----------------------------------------------------------------------------------
 Limit
   ->  Index Scan using tsts_idx on tsts
         Index Cond: (t @@ '''wr'' & ''qh'''::tsquery)
         Order By: (d <=> 'Mon May 16 14:21:25 2016'::timestamp without time zone)
(4 rows)

SELECT id, d, d <=> '2016-05-16 14:21:25' FROM tsts WHERE t @@ 'wr&qh' ORDER BY d <=> '2016-05-16 14:21:25' LIMIT 5;
 id  |                d                |   ?column?    
-----+---------------------------------+---------------
 355 | Mon May 16 14:21:22.326724 2016 |      2.673276
 354 | Mon May 16 13:21:22.326724 2016 |   3602.673276
 371 | Tue May 17 06:21:22.326724 2016 |  57597.326724
 406 | Wed May 18 17:21:22.326724 2016 | 183597.326724
 415 | Thu May 19 02:21:22.326724 2016 | 215997.326724
(5 rows)

F.59.5.3. Пример с rum_tsquery_ops

Предположим, что у нас таблица:

CREATE TABLE query (q tsquery, tag text);

INSERT INTO query VALUES ('supernova & star', 'sn'),
    ('black', 'color'),
    ('big & bang & black & hole', 'bang'),
    ('spiral & galaxy', 'shape'),
    ('black & hole', 'color');

CREATE INDEX query_idx ON query USING rum(q);

Мы можем выполнить следующий быстрый запрос:

SELECT * FROM query
    WHERE to_tsvector('black holes never exists before we think about them') @@ q;
        q         |  tag  
------------------+-------
 'black'          | color
 'black' & 'hole' | color
(2 rows)

F.59.5.4. Пример с rum_anyarray_ops

Предположим, что у нас есть таблица:

CREATE TABLE test_array (i int2[]);

INSERT INTO test_array VALUES ('{}'), ('{0}'), ('{1,2,3,4}'), ('{1,2,3}'), ('{1,2}'), ('{1}');

CREATE INDEX idx_array ON test_array USING rum (i rum_anyarray_ops);

Теперь мы можем выполнить следующий запрос, используя сканирование индекса:

SET enable_seqscan TO off;

EXPLAIN (COSTS OFF) SELECT * FROM test_array WHERE i && '{1}' ORDER BY i <=> '{1}' ASC;
                QUERY PLAN
------------------------------------------
 Index Scan using idx_array on test_array
   Index Cond: (i && '{1}'::smallint[])
   Order By: (i <=> '{1}'::smallint[])
(3 rows)

SELECT * FROM test_array WHERE i && '{1}' ORDER BY i <=> '{1}' ASC;
     i
-----------
 {1}
 {1,2}
 {1,2,3}
 {1,2,3,4}
(4 rows)

F.59.6. Авторы

Александр Коротков

Олег Бартунов

Фёдор Сигаев