【PG 内核】BRIN 与其他索引：什么时候不建 B-Tree 反而更好
过一遍 BRIN 索引的范围摘要哲学——用每个 page range 一条摘要替代逐行索引，在 1TB 的表上创建时间从小时降到秒级。同时讨论两条"不建 B-Tree"的高性价比路径：Hash 索引在 PG 10+ 的 WAL 安全边界和 Bloom 索引的多列任意组合过滤。附带代价对比表和建索引决策树。
hash-index 标签归档
共 3 篇文章 · 返回首页
【存储工程】Bitcask 与日志结构哈希表
在存储引擎（Storage Engine）的设计谱系中，Bitcask 占据着一个独特而优雅的位置： 它用最简单的数据结构——哈希表（Hash Table）与追加日志（Append-Only Log）—— 组合出了一个在特定工作负载下性能极其出色的键值存储引擎。 本文将从核心思想出发，逐层拆解 Bitcask 的架构、…
【存储工程】索引结构：从 B+Tree 到倒排索引
数据库里存了一亿行数据，要找出 userid 42 的那一行。没有索引的做法是全表扫描（Full Table Scan）——从第一个数据页读到最后一个数据页，逐行比对。假设每个数据页 16 KB，一亿行占 20 GB，即使顺序读能跑到 500 MB/s，也需要 40 秒。加一个 B+Tree 索引，三次磁盘 I/O 就…