海量、多维数据让人抓狂？高效搜索方法看这里

例如：

select * from test where  
 c1 ...  
 and crt_time between ? and ?  
 and test->> c1 in (?, ? ...); 

根据统计数据自动使用适当的索引。如果需要，bitmapAnd和bitmapOr将在多个索引上自动执行合并扫描。跳过不需要扫描的页面，重新检查命中的页面。

堆表存储分级和分区

存储可以分为一级分区或多级分区：

1. 单一分区

例如，按时间划分。

create table test(  
 id int8,  
 crt_time timestamp, -- Time  
 pos geometry, -- Location  
 obj jsonb -- Object description  
)  
PARTITION BY range (crt_time)  
;  
create table test_201701 PARTITION OF test for values FROM ( 2017-01-01 ) TO ( 2017-02-01 );  
...... 

2. 多层分区

例如，先按时间分区，然后按Geohash划分。

create table test_201701 PARTITION OF test for values  
FROM ( 2017-01-01 ) TO ( 2017-02-01 ) partition by range(st_geohash(pos,15));  
...  
create table test_201701_prefix1 PARTITION OF test for values  
FROM ( xxxx1 ) TO ( xxxx2 );  
-- Generate BOX (GRID) on a map, find corresponding boundaries and use  
-- boundaries as partitioning conditions 

使用分区时，如果查询条件包括分区键(如时间和空间范围)，相应的分区将自动定位，这即为需要扫描的数据量。

创建面向对象属性的GIN索引，以实现高效查询。

索引分级与分区

与数据一样，索引在不使用分区表的情况下也支持分区逻辑。

（编辑：源码网）

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