Индекс bloom принимает в своём предложении WITH следующие параметры:

Пример создания индекса bloom:

CREATE INDEX bloomidx ON tbloom USING bloom (i1,i2,i3)
       WITH (length=80, col1=2, col2=2, col3=4);

Эта команда создаёт индекс с длиной сигнатуры 80 бит, в которой атрибуты i1 и i2 отображаются в 2 бита, а атрибут i3 — в 4. Мы могли бы опустить указания length, col1 и col2, так как в них задаются значения по умолчанию.

Ниже представлен более полный пример определения и использования индекса Блума, а также приводится сравнение его с равнозначным индексом-B-деревом. Видно, что индекс Блума значительно меньше индекса-B-дерева, и при этом он может работать быстрее.

=# CREATE TABLE tbloom AS
   SELECT
     (random() * 1000000)::int as i1,
     (random() * 1000000)::int as i2,
     (random() * 1000000)::int as i3,
     (random() * 1000000)::int as i4,
     (random() * 1000000)::int as i5,
     (random() * 1000000)::int as i6
   FROM
  generate_series(1,10000000);
SELECT 10000000

Последовательное сканирование по этой большой таблице выполняется долго:

=# EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM tbloom WHERE i2 = 898732 AND i5 = 123451;
                                              QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------​-----------------------------------
 Seq Scan on tbloom  (cost=0.00..213744.00 rows=250 width=24) (actual time=357.059..357.059 rows=0 loops=1)
   Filter: ((i2 = 898732) AND (i5 = 123451))
   Rows Removed by Filter: 10000000
 Planning Time: 0.346 ms
 Execution Time: 357.076 ms
(5 rows)

Даже при наличии индекса btree сканирование остаётся последовательным:

=# CREATE INDEX btreeidx ON tbloom (i1, i2, i3, i4, i5, i6);
CREATE INDEX
=# SELECT pg_size_pretty(pg_relation_size('btreeidx'));
 pg_size_pretty
----------------
 386 MB
(1 row)
=# EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM tbloom WHERE i2 = 898732 AND i5 = 123451;
                                              QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------​-----------------------------------
 Seq Scan on tbloom  (cost=0.00..213744.00 rows=2 width=24) (actual time=351.016..351.017 rows=0 loops=1)
   Filter: ((i2 = 898732) AND (i5 = 123451))
   Rows Removed by Filter: 10000000
 Planning Time: 0.138 ms
 Execution Time: 351.035 ms
(5 rows)

Если же для таблицы создан индекс bloom, поиск такого рода выполняется эффективнее, чем с индексом btree:

=# CREATE INDEX bloomidx ON tbloom USING bloom (i1, i2, i3, i4, i5, i6);
CREATE INDEX
=# SELECT pg_size_pretty(pg_relation_size('bloomidx'));
 pg_size_pretty
----------------
 153 MB
(1 row)
=# EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM tbloom WHERE i2 = 898732 AND i5 = 123451;
                                                     QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------​--------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on tbloom  (cost=1792.00..1799.69 rows=2 width=24) (actual time=22.605..22.606 rows=0 loops=1)
   Recheck Cond: ((i2 = 898732) AND (i5 = 123451))
   Rows Removed by Index Recheck: 2300
   Heap Blocks: exact=2256
   ->  Bitmap Index Scan on bloomidx  (cost=0.00..178436.00 rows=1 width=0) (actual time=20.005..20.005 rows=2300 loops=1)
         Index Cond: ((i2 = 898732) AND (i5 = 123451))
 Planning Time: 0.099 ms
 Execution Time: 22.632 ms
(8 rows)

При таком подходе основная проблема поиска по B-дереву состоит в том, что B-дерево неэффективно, когда условия поиска не ограничивают ведущие столбцы индекса. Поэтому, применяя индексы типа B-дерево, лучше создавать отдельные индексы для каждого столбца. В этом случае планировщик построит примерно такой план:

=# CREATE INDEX btreeidx1 ON tbloom (i1);
CREATE INDEX
=# CREATE INDEX btreeidx2 ON tbloom (i2);
CREATE INDEX
=# CREATE INDEX btreeidx3 ON tbloom (i3);
CREATE INDEX
=# CREATE INDEX btreeidx4 ON tbloom (i4);
CREATE INDEX
=# CREATE INDEX btreeidx5 ON tbloom (i5);
CREATE INDEX
=# CREATE INDEX btreeidx6 ON tbloom (i6);
CREATE INDEX
=# EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM tbloom WHERE i2 = 898732 AND i5 = 123451;
                                                        QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------​--------------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on tbloom  (cost=9.29..13.30 rows=1 width=24) (actual time=0.032..0.033 rows=0 loops=1)
   Recheck Cond: ((i5 = 123451) AND (i2 = 898732))
   ->  BitmapAnd  (cost=9.29..9.29 rows=1 width=0) (actual time=0.047..0.047 rows=0 loops=1)
         ->  Bitmap Index Scan on btreeidx5  (cost=0.00..4.52 rows=11 width=0) (actual time=0.026..0.026 rows=7 loops=1)
               Index Cond: (i5 = 123451)
         ->  Bitmap Index Scan on btreeidx2  (cost=0.00..4.52 rows=11 width=0) (actual time=0.007..0.007 rows=8 loops=1)
               Index Cond: (i2 = 898732)
 Planning Time: 0.264 ms
 Execution Time: 0.047 ms
(9 rows)

Хотя этот запрос выполняется гораздо быстрее, чем с каким-либо одиночным индексом, мы платим за это увеличением размера индекса. Каждый индекс-B-дерево занимает 88.5 Мбайта, так что общий объём индексов составляет 531 Мбайт, что в более 3 раз больше размера индекса Блума.

Класс операторов для индексов Блума требует наличия только хеш-функции для индексируемого типа данных и оператора равенства для поиска. Этот пример демонстрирует соответствующее определение класса операторов для типа text:

CREATE OPERATOR CLASS text_ops
DEFAULT FOR TYPE text USING bloom AS
    OPERATOR    1   =(text, text),
    FUNCTION    1   hashtext(text);

Фёдор Сигаев <[email protected]>, Postgres Professional, Москва, Россия

Александр Коротков <[email protected]>, Postgres Professional, Москва, Россия

Олег Бартунов <[email protected]>, Postgres Professional, Москва, Россия