本篇内容介绍了“怎么使用PostgreSQL中Hash索引”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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逻辑结构
可以把Hash Index理解为一个Hash Table,每个Hash bucket存储根据Hash Function计算得到的对应的索引条目,为了节省空间,Hash索引条目只存储Hash Code(即Hash Value) + TID而不存储Hash Key(即索引键值),扫描索引后还必须读取相应的数据表行,因此Index Only Scan不适用于Hash Index.

testdb=# drop table if exists t_idx1;
DROP TABLE
testdb=# create table t_idx1(id int,c1 varchar(20));
CREATE TABLE
testdb=# create index idx_t_idx1_id on t_idx1 using hash(id);
CREATE INDEX
testdb=# insert into t_idx1 select generate_series(1,100000);
INSERT 0 100000
testdb=# analyze t_idx1;
ANALYZE
testdb=# explain verbose select * from t_idx1 where id = 1;
                                     QUERY PLAN                                     
------------------------------------------------------------------------------------
 Index Scan using idx_t_idx1_id on public.t_idx1  (cost=0.00..8.02 rows=1 width=62)
   Output: id, c1
   Index Cond: (t_idx1.id = 1)
(3 rows)
testdb=# -- 不能实现Index Only Scan
testdb=# explain verbose select id from t_idx1 where id = 100;
                                    QUERY PLAN                                     
-----------------------------------------------------------------------------------
 Index Scan using idx_t_idx1_id on public.t_idx1  (cost=0.00..8.02 rows=1 width=4)
   Output: id
   Index Cond: (t_idx1.id = 100)
(3 rows)

而普通的B-Tree索引是可以Index Only Scan的:

testdb=# create table t_idx2(id int,c1 varchar(20));
CREATE TABLE
testdb=# insert into t_idx2 select generate_series(1,100000);
INSERT 0 100000
testdb=# create index idx_t_idx2_id on t_idx2 using btree(id);
CREATE INDEX
testdb=# analyze t_idx2;
ANALYZE
testdb=# explain verbose select id from t_idx2 where id = 100;
                                       QUERY PLAN                                       
----------------------------------------------------------------------------------------
 Index Only Scan using idx_t_idx2_id on public.t_idx2  (cost=0.29..8.31 rows=1 width=4)
   Output: id
   Index Cond: (t_idx2.id = 100)
(3 rows)

有四种页面,分别是Meta page,Bucket Page,Overflow page和Bitmap page.

页面类型	说明
Meta page	page number zero, which contains information on what is inside the index.
Bucket pages	main pages of the index, which store data as «hash code — TID» pairs.
Overflow pages	structured the same way as bucket pages and used when one page is insufficient for a bucket
Bitmap pages	which keep track of overflow pages that are currently clear and can be reused for other buckets

使用pageinspect插件可查看index中的相关信息

testdb=# select hash_page_type(get_raw_page('idx_t_idx1_id',0));
 hash_page_type 
----------------
 metapage
(1 row)
testdb=# select hash_page_type(get_raw_page('idx_t_idx1_id',1));
 hash_page_type 
----------------
 bucket
(1 row)
testdb=# \x
Expanded display is on.
testdb=# select * from hash_page_stats(get_raw_page('idx_t_idx1_id',1));
-[ RECORD 1 ]---+-----------
live_items      | 189
dead_items      | 0
page_size       | 8192
free_size       | 4368
hasho_prevblkno | 256
hasho_nextblkno | 4294967295
hasho_bucket    | 0
hasho_flag      | 2
hasho_page_id   | 65408
testdb=# select * from hash_page_stats(get_raw_page('idx_t_idx1_id',2));
-[ RECORD 1 ]---+-----------
live_items      | 201
dead_items      | 0
page_size       | 8192
free_size       | 4128
hasho_prevblkno | 257
hasho_nextblkno | 4294967295
hasho_bucket    | 1
hasho_flag      | 2
hasho_page_id   | 65408

“怎么使用PostgreSQL中Hash索引”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联-成都网站建设公司网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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