前言

一直以來，對于搜索時模糊匹配的優化一直是個讓人頭疼的問題，好在強大pgsql提供了優化方案，下面就來簡單談一談如何通過索引來優化模糊匹配

案例

我們有一張千萬級數據的檢查報告表，需要通過檢查報告來模糊搜索某個條件，我們先創建如下索引：

CREATE INDEX lab_report_report_name_index ON lab_report USING btree (report_name);

然后搜個簡單的模糊匹配條件如 LIKE "血常規%"，可以發現查詢計劃生成如下，索引并沒有被使用上，這是因為傳統的btree索引并不支持模糊匹配

查閱文檔后發現，pgsql可以在Btree索引上指定操作符：text_pattern_ops、varchar_pattern_ops和bpchar_pattern_ops，它們分別對應字段類型text、varchar和char，官方解釋為“它們與默認操作符類的區別是值的比較是嚴格按照字符進行而不是根據區域相關的排序規則。這使得這些操作符類適合于當一個數據庫沒有使用標準“C”區域時被使用在涉及模式匹配表達式（LIKE或POSIX正則表達式）的查詢中。”， 有些抽象，我們先試試看。創建如下索引并查詢剛才的條件 LIKE"血常規%"：（參考pgsql的文檔https://www.postgresql.org/docs/10/indexes-opclass.html）

CREATE INDEX lab_report_report_name_index ON lab.lab_report (report_name varchar_pattern_ops);

發現確實可以走索引掃描 ，執行時間也從213ms優化到125ms，但是，如果搜索LIKE "%血常規%"就又會走全表掃描了！ 這里我們引入本篇博客的主角"pg_trgm"和"pg_bigm"。

創建這兩個索引前分別需要引入如下兩個擴展包 ：

CREATE EXTENSION pg_trgm;CREATE EXTENSION pg_bigm;

這兩個索引的區別是：“pg_tigm”為pgsql官方提供的索引，"pg_tigm"為日本開發者提供。下面是詳細的對比：（參考pg_bigm的文檔http://pgbigm.osdn.jp/pg_bigm_en-1-2.html）

Comparison with pg_trgm

Thepg_trgmcontrib module which provides full text search capability using 3-gram (trigram) model is included in PostgreSQL. The pg_bigm was developed based on the pg_trgm. They have the following differences:

(*1) You can use full text search for non-alphabetic language by commenting out KEEPONLYALNUM macro variable in contrib/pg_trgm/pg_trgm.h and rebuilding pg_trgm module. But pg_bigm provides faster non-alphabetic search than such a modified pg_trgm.

(*2) Because, in this search, only sequential scan or index full scan (not normal index scan) can run.

pg_bigm 1.1 or later can coexist with pg_trgm in the same database, but pg_bigm 1.0 cannot.

如無特殊要求推薦使用"pg_bigm"，我們測試一下效果：

可以使用位圖索引掃描，對于本次案例，使用pg_trgm效果同pg_bigm。

以上

本文只是簡單的介紹許多細節并未做深入的分析，歡迎留言指教或者討論

總結

以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，謝謝大家對武林網的支持。