一、BRIN索引原理

       本文我们继续学习下Postgresql中另外一个比较有特色的索引——BRIN索引。BRIN索引是Block Range Index索引的简写，它将数据在磁盘上的block按照一定的数目进行分组，这个数目可以通过创建BRIN时的参数pages_per_range进行设置，默认是128。分组之后，计算每组的取值范围。在 查找数据时，会遍历这些取值范围，排除掉不在范围之内的分组。

       与其它索引不同：

（1）BTree等其它索引在查找数据时是根据数据定位到数据行的位置，而BRIN索引是先排除不再范围内的数据块，一旦找到包含目标数据的数据块范围之后，采用位图扫描获取相应数据行。

（2）由于BRIN是将相邻的磁盘块组合，所以它适合在数值上线性增长的数据列建立索引，而且数据行应该不经常执行删除操作，否则就可能因为删除操作进行频繁的重建索引。

（3）BRIN按照一定数目将磁盘块整合，因此在占用空间上要比BTree小，但是因为采用遍历方式排除数据，性能上势必差于BTree。

下面，笔者结合实例，来验证下BRIN索引的这些特点。

二、BRIN索引和BTree索引空间比较

       首先，我们验证下，BRIN索引和BTree索引在存储空间上的区别。在此之前，我们还是需要先建立两个测试表t1和t2，两个表除了表名和建立的索引类型之外，其它完全相同，而且都插入1000W条数据。

      分别建立t1和t2：

stock_analysis_data=# create table t1 (id serial,name varchar(32)); CREATE TABLE stock_analysis_data=# create table t2 (id serial,name varchar(32)); CREATE TABLE

       分别向t1和t2表中插入1000W条数据：

stock_analysis_data=# insert into t1 (name) select 't1'||t.d from generate_series(1,) as t(d); INSERT 0  stock_analysis_data=# insert into t2 (name) select 't2'||t.d from generate_series(1,) as t(d); INSERT 0 

      在t1的id字段建立BTree索引：

stock_analysis_data=# create index t1_id_btree_inx on t1 using btree(id); CREATE INDEX Time: 13437.652 ms (00:13.438)

       我们看到，1000W条数据，建立过程花费了13秒的时间。然后在t2表上建立BRIN索引，先按照默认的pages_per_range（128）进行建立：

stock_analysis_data=# create index t2_id_brin_inx on t2 using brin(id); CREATE INDEX Time: 5037.331 ms (00:05.037)

       单单从建立索引的耗时来说，要小于BTree索引，1000W条数据建立BRIN索引，只需要5秒钟。我们来查看下两个索引的大小：

stock_analysis_data=# select relname,pg_size_pretty(pg_relation_size(oid)) from pg_class where relname ='t1_id_btree_inx'; relname | pg_size_pretty -----------------+---------------- t1_id_btree_inx | 214 MB (1 row) Time: 0.896 ms

stock_analysis_data=# select relname,pg_size_pretty(pg_relation_size(oid)) from pg_class where relname ='t2_id_brin_inx'; relname | pg_size_pretty ----------------+---------------- t2_id_brin_inx | 32 kB (1 row) Time: 0.557 ms

      可以看到，BRIN索引整整比BTree索引小了7000倍，下面我们在创建BRIN索引时尝试设置较小的pages_per_range：

stock_analysis_data=# create index t2_id_brin_inx on t2 using brin(id) WITH (pages_per_range=64, autosummarize=on); CREATE INDEX

      把pages_per_range设置为64，也就是现在按照64个磁盘叶为一组，查看此时的BRIN索引的大小，就会发现，整个索引占用的空间的确比以前大了。

stock_analysis_data=# select relname,pg_size_pretty(pg_relation_size(oid)) from pg_class where relname ='t2_id_brin_inx'; relname | pg_size_pretty ----------------+---------------- t2_id_brin_inx | 40 kB (1 row)

三、BRIN索引和BTree索引查询性能比较  

       上面，我们比较了BRIN索引和BTree索中所占空间的大小，接下来，我们比较下两者的查询性能，首先从t1表中查询id为100W的数据：

stock_analysis_data=# explain(analyze,verbose,costs,timing) select * from t1 where id=; QUERY PLAN ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Index Scan using t1_id_btree_inx on public.t1 (cost=0.43..8.45 rows=1 width=13) (actual time=0.026..0.028 rows=1 loops=1) Output: id, name Index Cond: (t1.id = ) Planning Time: 0.096 ms Execution Time: 0.059 ms (5 rows)

       然后，再从t2表中利用BRIN索引查询id为100W的数据：

stock_analysis_data=# explain(analyze,verbose,costs,timing) select * from t2 where id=; QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ Bitmap Heap Scan on public.t2 (cost=20.02..28620.29 rows=1 width=13) (actual time=16.657..26.042 rows=1 loops=1) Output: id, name Recheck Cond: (t2.id = ) Rows Removed by Index Recheck: 11839 Heap Blocks: lossy=64 -> Bitmap Index Scan on t2_id_brin_inx (cost=0.00..20.02 rows=11834 width=0) (actual time=0.247..0.247 rows=640 loops=1) Index Cond: (t2.id = ) Planning Time: 0.135 ms Execution Time: 26.076 ms (9 rows)

       可以看到，从查询效率上来说，BRIN索引的确不如BTree索引。

四、总结

       综上所述，我们可以得到如下结论：

（1）BRIN索引通过将磁盘块分组，在查询时遍历排除不包含目标数据的分组，每组的块数可以在创建BRIN索引时通过参数pages_per_range设置。

（2）BRIN索引适合在数值线性增长的列上使用，如时序性的记录类型数据等等，且要求数据不能频繁删除。

（3）BRIN索引和BTree索引比较，前者节省大量的存储空间，但是查询性能要逊于后者。在处理大数据时，为了节省存储成本，可以考虑使用BRIN索引。