62.1. Введение
BRIN расшифровывается как «Block Range Index» (Индекс зон блоков). BRIN предназначается для обработки очень больших таблиц, в которых определённые столбцы некоторым естественным образом коррелируют с их физическим расположением в таблице. Зоной блоков называется группа страниц, физически расположенных в таблице рядом; для каждой зоны в индексе сохраняется некоторая сводная информация. Например, в таблице заказов магазина может содержаться поле с датой добавления заказа, и практически всегда записи более ранних заказов и в таблице будут размещены ближе к началу; в таблице, содержащей столбец с почтовым индексом, также естественным образом могут группироваться записи по городам.
Индексы BRIN могут удовлетворять запросы, выполняя обычное сканирование по битовой карте, и будут возвращать все кортежи во всех страницах каждой зоны, если сводные данные, сохранённые в индексе, соответствуют условиям запроса. Исполнитель запроса должен перепроверить эти кортежи и отбросить те, что не соответствуют условиям запроса — другими словами, эти индексы неточные. Так как индекс BRIN очень маленький, сканирование индекса влечёт мизерные издержки по сравнению с последовательным сканированием, но может избавить от необходимости сканирования больших областей таблицы, которые определённо не содержат подходящие кортежи.
Конкретные данные, которые будут хранится в индексе BRIN, а также запросы, которые сможет поддержать этот индекс, зависят от класса операторов, выбранного для каждого столбца индекса. Например, типы данных с линейным порядком сортировки могут иметь классы операторов, хранящие минимальное и максимальное значение для каждой зоны блоков; для геометрических типов может храниться прямоугольник, вмещающий все объекты в зоне блоков.
Размер зоны блоков определяется в момент создания индекса параметром хранения pages_per_range. Число записей в индексе будет равняться размеру отношения в страницах, делённому на установленное значение pages_per_range. Таким образом, чем меньше это число, тем больше становится индекс (так как в нём требуется хранить больше элементов), но в то же время сводные данные могут быть более точными и большее число блоков данных может быть пропущено при сканировании индекса.
62.1.1. Обслуживание индекса
Во время создания индекса сканируются все существующие страницы, и в результате в индексе создаётся сводный кортеж для каждой зоны, в том числе, возможно неполной зоны в конце. По мере того, как данными наполняются новые страницы, если они оказываются в зонах, для которых уже есть сводная информация, она будет обновлена с учётом данных из новых кортежей. Если же создаётся новая страница, которая не попадает в последнюю зону, для новой зоны автоматически не рассчитывается сводная запись; кортежи на таких страницах остаются неучтёнными, пока позже не будет проведён расчёт сводных данных. Эта процедура может быть вызвана вручную, с помощью функции brin_summarize_new_values(regclass), или автоматически, когда таблицу будет обрабатывать VACUUM.
62.1. Introduction
BRIN stands for Block Range Index. BRIN is designed for handling very large tables in which certain columns have some natural correlation with their physical location within the table. A block range is a group of pages that are physically adjacent in the table; for each block range, some summary info is stored by the index. For example, a table storing a store's sale orders might have a date column on which each order was placed, and most of the time the entries for earlier orders will appear earlier in the table as well; a table storing a ZIP code column might have all codes for a city grouped together naturally.
BRIN indexes can satisfy queries via regular bitmap index scans, and will return all tuples in all pages within each range if the summary info stored by the index is consistent with the query conditions. The query executor is in charge of rechecking these tuples and discarding those that do not match the query conditions — in other words, these indexes are lossy. Because a BRIN index is very small, scanning the index adds little overhead compared to a sequential scan, but may avoid scanning large parts of the table that are known not to contain matching tuples.
The specific data that a BRIN index will store, as well as the specific queries that the index will be able to satisfy, depend on the operator class selected for each column of the index. Data types having a linear sort order can have operator classes that store the minimum and maximum value within each block range, for instance; geometrical types might store the bounding box for all the objects in the block range.
The size of the block range is determined at index creation time by the pages_per_range storage parameter. The number of index entries will be equal to the size of the relation in pages divided by the selected value for pages_per_range. Therefore, the smaller the number, the larger the index becomes (because of the need to store more index entries), but at the same time the summary data stored can be more precise and more data blocks can be skipped during an index scan.
62.1.1. Index Maintenance
At the time of creation, all existing index pages are scanned and a summary index tuple is created for each range, including the possibly-incomplete range at the end. As new pages are filled with data, page ranges that are already summarized will cause the summary information to be updated with data from the new tuples. When a new page is created that does not fall within the last summarized range, that range does not automatically acquire a summary tuple; those tuples remain unsummarized until a summarization run is invoked later, creating initial summaries. This process can be invoked manually using the brin_summarize_new_values(regclass) function, or automatically when VACUUM processes the table.