pgsql模糊查询优化：使用索引与pg_trgm、pg_bigm提升性能

"本文主要探讨了在PostgreSQL (pgsql) 中如何优化模糊查询，特别是针对大规模数据表的场景。文章通过一个实际案例介绍了如何利用不同的索引策略来提高查询效率。首先，创建了一个基于btree的索引，但在面对LIKE语句的模糊匹配时并未生效。接着，作者介绍了text_pattern_ops、varchar_pattern_ops和bpchar_pattern_ops等操作符类，这些特殊的操作符类适用于非标准区域设置下的模式匹配查询。通过使用这些操作符类创建索引，查询性能得到了一定提升。然而，对于LIKE“%血常规%”这样的模糊查询，仍需要更高效的解决方案。文章进一步提到了`pg_trgm`和`pg_bigm`两个扩展包，它们提供了对trigram（三元组）和bigram（双元组）相似度的索引支持，从而更有效地处理全词匹配和部分匹配。" 在PostgreSQL中，模糊查询优化通常是一个挑战，特别是在处理大量数据时。传统的btree索引在处理LIKE查询中的模糊匹配时效率较低。文章通过一个具体的例子展示了这个问题，即创建了一个基于btree的索引，但当查询条件为LIKE “血常规%”时，索引并未被有效利用。 为了解决这个问题，文章提到了使用特定的操作符类，如text_pattern_ops、varchar_pattern_ops和bpchar_pattern_ops，这些操作符类改变了比较方式，使其更适合模糊匹配。通过应用这些操作符类创建索引，可以显著提高某些模糊查询的速度，例如，使用varchar_pattern_ops创建索引后，查询时间从213ms减少到125ms。 然而，对于像LIKE “%血常规%”这样的前缀模糊查询，上述方法仍然无法提供足够的优化。这时，文章引入了`pg_trgm`和`pg_bigm`扩展。这两个扩展提供了trigram和bigram索引，能够更高效地处理全词和部分匹配的模糊查询。`pg_trgm`是PostgreSQL官方提供的，而`pg_bigm`则是由日本开发者开发的，两者都致力于改善全文搜索和模糊匹配的性能。 `pg_trgm`扩展允许创建基于trigram相似度的索引，对于处理包含多个单词的部分匹配非常有效。而`pg_bigm`扩展则专注于处理更大的字符片段，适用于长字符串的相似度计算。这两种扩展通过计算字符串间的相似度来决定是否使用索引，从而在模糊查询中提供更好的性能。 通过合理选择和使用操作符类以及`pg_trgm`和`pg_bigm`扩展，可以在PostgreSQL中显著优化模糊查询，尤其是在大数据集上的查询效率。这对于那些需要频繁进行模糊搜索的应用来说是非常有价值的优化策略。