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source/_drafts/PostgreSQL中文检索与性能优化.md

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-检索数据库中的条目在大多数系统都会用到，实现的方法也很多，常见的包括：
+检索数据库中的条目是很基本常见的功能，实现的方法也很多，常见包括：
 
 1. 基于[Elasticsearch](https://www.elastic.co/cn/elasticsearch) 或 [Lucene](https://lucene.apache.org)这类专业独立的检索引擎实现
 2. 基于数据库自带的检索功能实现
@@ -101,8 +101,35 @@ CREATE EXTENSION pg_trgm
 
 
 ## 如何优化检索性能
+在PostgresSQL里提升查询性能最有效地方式是使用索引，针对不同检索方式需要用不同索引来优化，先来看下内置的各种索引和其特点：
+
+### B树（B-tree，Balanced tree）索引
+B树索引是使用范围最广的索引，也是执行`CREATE INDEX`时默认使用的索引，几乎所有的数据库都支持B树索引。
+B树索引可以有效地用于等值和范围查询，并且也可以用于检索NULL值，排序。
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+B树索引适用于前匹配的LIKE检索，例如`权力的%`，但不能用于`%权力的`或`%权力的%`，原因在于只有前匹配才能建立B-tree。
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+### 哈希（Hash）索引
+哈希索引原理就像map一样对数据进行KV映射，因此只在等值比较时才有用，但它性能非常好。
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+### 倒排（GIN，Generalized Inverted Indexes）索引
+倒排索引以字或词为关键字进行索引，表中关键字所对应的记录表项记录了出现这个字或词的所有文档，一个表项就是一个字表段，它记录该文档的ID和字符在该文档中出现的位置情况。
+倒排索引的结构图如下图：
+![倒排索引的结构图](http://p1.meituan.net/scarlett/c1e37cd57d638f3a18a76510c8fb016b17980.png)
+由于每个字或词对应的文档数量在动态变化，所以倒排表的建立和维护都较为复杂，但是在查询的时候由于可以一次得到查询关键字所对应的所有文档，所以非常适用用于索引数组值。
+
+### 广义搜索树（GiST，Generalized Search Tree）索引
+
 - PostgresSQL常用索引和适用场景
 - 不同检索方式该用什么索引
+通用搜索树索引允许你建立普通平衡树结构，也能用于等值和范围比较之外的操作。它们用于索引几何数据类型，也可用于全文搜索。
 
 ## 四种检索方法对比与适用场景总结
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+|  索引类型   | 适用场景  |
+|  ----  | ----  |
+| B-tree  | 单元格 |
+| Hash  | 单元格 |
+| GIN  | 单元格 |
+| GiST  | 单元格 |