概述
GIN（Generalized Inverted Index）通用倒排索引，是首选的文本搜索索引类型。倒排索引对应的列上的数据类型通常是一个多值类型，索引中包含每个单词的索引条目，以及所匹配的位置的压缩列表。如果搜索条件是多个单词，可以先使用第一个单词进行匹配，再在找到的结果中使用其他单词删除不匹配的项。Gin 索引的 key 是多值类型中出现的单词，叶子节点中存储了每个单词出现的 TID 的列表。如果这个 TID 列表比较小，它可以和元素放在同一个页面中（称为 posting list）。如果列表比较大，就需要用到更高效的数据结构 B-tree，这样的 B-tree 位于单独的数据页上（称为 posting tree）。
索引结构
Gin 索引大的组织结构是一棵 B-tree 如图-1 所示
其中也有 meta-page、root-page 等 page，如果一个 key 对应的 tids 比较少可以和 key 放在同一个 page 中作为叶子节点； 如果对应的 tids 比较多(占用的空间的大小)，需要将这些 tids 放到单独的数据页上，并且以 B-tree 的形式组织方便快速查找，叶子节点中记录对应的 B-tree 的 root-page 的信息。
图 1 Gin 索引结构示意图
语法
CREATE INDEX name ON table USING GIN (column);
openGauss 中创建 gin 索引时，索引列的类型必须是 tsvector 类型。
Example:
postgres=# create table ts(doc text, doc_tsv tsvector);
postgres=# insert into ts(doc) values
('Can a sheet slitter slit sheets?'),
('How many sheets could a sheet slitter slit?'),
('I slit a sheet, a sheet I slit.'),
('Upon a slitted sheet I sit.'),
('Whoever slit the sheets is a good sheet slitter.'),
('I am a sheet slitter.'),
('I slit sheets.'),
('I am the sleekest sheet slitter that ever slit sheets.'),
('She slits the sheet she sits on.');
postgres=# update ts set doc_tsv = to_tsvector(doc);
postgres=# create index on ts using gin(doc_tsv);
查询一个既包含 many 又包含 slitter 的 doc 如下：
实现
Gin 索引的实现主要在 src/gausskernel/storage/access/gin 下，主要文件及功能如下：
表 1
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文件 |
功能 |
|---|---|
|
ginbtree.cpp |
倒排索引page处理相关函数 |
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ginarrayproc.cpp |
支持倒排索引处理各种数组类型的函数 |
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gindatapage.cpp |
倒排索引处理 posting tree page 相关实现 |
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gininsert.cpp |
倒排索引插入相关实现 |
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ginpostinglist.cpp |
倒排索引处理 posting list 相关实现 |
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ginscan.cpp |
倒排索引扫描相关实现 |
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ginget.cpp |
倒排索引scan过程中获取tuple相关实现 |
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ginxlog.cpp |
倒排索引xlog回放相关实现 |
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ginvacuum.cpp |
倒排索引delete和vacuum相关实现 |
查看 pg_am 中 Gin 索引相关处理函数:
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amname |
gin |
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aminsert |
gininsert |
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ambeginscan |
ginbeginscan |
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amendscan |
ginendscan |
|
amgetbitmap |
gingetbitmap |
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ambuild |
ginbuild |
|
… |
… |
构建 Gin 索引
ginbuild
{
...
// 初始化工作，如 创建 gin 索引的 meta 和 root，即 XLOG 等
buildInitialize(index, &buildstate);
// scan heap tuples 调用 ginBuildCallback 处理每个要加入索引的 tuple
// ginBuildCallback 会从 heap tuple 中提取 entries，如果有多个值
// 会对这些值进行去重和排序。得到去重及排完序的 entries 后，调用 ginInsertBAEntries
// 将这些 entries 及 对应的 tids 插入一棵RB-tree
reltuples = tableam_index_build_scan(heap, index, indexInfo, false, ginBuildCallback, (void*)&buildstate);
...
// 从RB-tree中把之前插入的 entries 和 tids scan 出来，插入到 gin index 中
while ((list = ginGetBAEntry(&buildstate.accum, &attnum, &key, &category, &nlist)) != NULL) {
/* there could be many entries, so be willing to abort here */
CHECK_FOR_INTERRUPTS();
// 如果 key 不存在，则新增一个 key entry，如果已经存在则更新对应的 tids
// 首先在gin索引中查找到对应 key 的叶子节点，如果 key 已经存在，更新对应的 tids
// 不存在则插入一个新的叶子节点
ginEntryInsert(&buildstate.ginstate, attnum, key, category, list, nlist, &buildstate.buildStats);
}
...
// 更新 meta-page 中的信息, 记 XLOG
ginUpdateStats(index, &buildstate.buildStats);
...
返回结果
}
在向 gin 索引中插入数据时，首先和 B-tree 索引一样，首先需要查找对应的 key 是否存在；
如果 key 已经存在，则查看现在叶子节点中 key 对应的 tids 是 posting tree 还是 posting list，更新 tids;
posting list 如果由于更新导致 tids 比较多，可能变为 posting tree
如果 key 不存在，则在叶子节点中插入这个新的 key 以及对应的 tids。
void ginEntryInsert(GinState *ginstate, OffsetNumber attnum, Datum key, GinNullCategory category,
ItemPointerData *items, uint32 nitem, GinStatsData *buildStats)
{
GinBtreeData btree;
GinBtreeEntryInsertData insertdata;
GinBtreeStack *stack = NULL;
IndexTuple itup;
Page page;
insertdata.isDelete = FALSE;
/* During index build, count the to-be-inserted entry */
if (buildStats != NULL)
buildStats->nEntries++;
ginPrepareEntryScan(&btree, attnum, key, category, ginstate);
// 在 B-tree 中找到叶子节点
stack = ginFindLeafPage(&btree, false);
page = BufferGetPage(stack->buffer);
// 如果 key 已经存在
if (btree.findItem(&btree, stack)) {
/* found pre-existing entry */
itup = (IndexTuple)PageGetItem(page, PageGetItemId(page, stack->off));
// 如果是 posting tree 结构
if (GinIsPostingTree(itup)) {
/* add entries to existing posting tree */
BlockNumber rootPostingTree = GinGetPostingTree(itup);
/* release all stack */
LockBuffer(stack->buffer, GIN_UNLOCK);
freeGinBtreeStack(stack);
/* insert into posting tree */
ginInsertItemPointers(ginstate->index, rootPostingTree, items, nitem, buildStats);
return;
}
// 如果是 posting list
/* modify an existing leaf entry */
itup = addItemPointersToLeafTuple(ginstate, itup, items, nitem, buildStats);
insertdata.isDelete = TRUE;
} else { // 对应的 key 不存在， 需要新建一个叶子节点里的对象
/* no match, so construct a new leaf entry */
itup = buildFreshLeafTuple(ginstate, attnum, key, category, items, nitem, buildStats);
}
/* Insert the new or modified leaf tuple */
insertdata.entry = itup;
ginInsertValue(&btree, stack, &insertdata, buildStats);
pfree(itup);
itup = NULL;
}
gin 的 B-tree 也会涉及分裂等问题，和 B-tree 的分裂类似，因此在使用过程中也会有与 B-tree 索引使用过程中 moveright 类似的动作，本文不展开介绍分裂相关内容了。
相关数据结构：
// 用于表示一个 key 及 与其关联的 tids 的数据结构
typedef struct GinEntryAccumulator {
RBNode rbnode;
Datum key;
GinNullCategory category;
OffsetNumber attnum;
bool shouldSort;
ItemPointerData *list;
uint32 maxcount; /* allocated size of list[] */
uint32 count; /* current number of list[] entries */
} GinEntryAccumulator;
// Gin 索引整体结构为 B-tree 结构
// B-tree 中的一个节点
typedef struct GinBtreeStack {
BlockNumber blkno;
Buffer buffer;
OffsetNumber off;
ItemPointerData iptr;
/* predictNumber contains predicted number of pages on current level */
uint32 predictNumber;
struct GinBtreeStack *parent; // 父节点
} GinBtreeStack;
typedef struct GinBtreeData *GinBtree;
gin 索引的查找和插入的流程在构建 gin 索引的流程中都有涉及，和 B-tree 有些类似，本文不展开介绍了。
另外需要注意的一点是，gin 索引是行存表和列存表都支持的索引类型，但是在 pg_am 中行存表的 gin 和 列存表的 gin 是两条记录，cgin pg_am 中相关处理函数如下所示：
表 2
|
amname |
cgin |
|
aminsert |
gininsert |
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ambeginscan |
ginbeginscan |
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amendscan |
ginendscan |
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amgetbitmap |
cgingetbitmap |
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ambuild |
cginbuild |
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… |
… |
可以看出列存表的 gin 索引大部分处理函数和行存表是共用的，但索引构建的实现和行存不同，主要差异点是行存表和列存表底层存储及访问方式的差异，gin 索引本身的实现并没有太大差别。
索引删除和 vacuum 相关的内容不在本文讨论，这块内容后面单独叙述。
