PostgreSQL何以支持丰富的NoSQL特性？

　　在上一篇文章《PostgreSQL用户应掌握的高级SQL特性》我们介绍了PostgreSQL的典型高级SQL特性。PostgreSQL不仅是关系型数据库，同时支持丰富的NoSQL特性，所以本文将介绍PostgreSQL的NoSQL特性，分以下三部分来介绍：

　　PostgreSQL的JSON和JSONB数据类型简介；

　　JSON与JSONB读写性能测试；

　　PostgreSQL全文检索支持JSON和JSONB（PosgreSQL 10新特性）。

　　一、JSON和JSONB数据类型

　　PostgreSQL支持非关系数据类型json (JavaScript Object Notation)，本节介绍json类型、json与jsonb差异、json与jsonb操作符和函数以及jsonb键值的追加、删除、更新。

　　1、JSON类型简介

　　PotgreSQL早在9.2版本已经提供了json类型，并且随着大版本的演进，PostgreSQL对json的支持趋于完善，例如提供更多的json函数和操作符方便应用开发，一个简单的json类型例子如下：

　　mydb=> SELECT '{"a":1,"b":2}'::json;

　　json

　　---------------

　　{"a":1,"b":2}

　　为了更好演示json类型，接下来创建一张表，如下所示：

　　mydb=> CREATE TABLE test_json1 (id serial primary key,name json);

　　CREATE TABLE

　　以上示例定义字段name为json类型，插入表数据，如下所示：

　　mydb=> INSERT INTO test_json1 (name)

　　VALUES ('{"col1":1,"col2":"francs","col3":"male"}');

　　INSERT 0 1

　　mydb=> INSERT INTO test_json1 (name)

　　VALUES ('{"col1":2,"col2":"fp","col3":"female"}');

　　INSERT 0 1

　　查询表test_json1数据：

　　mydb=> SELECT * FROM test_json1;

　　id | name

　　----+------------------------------------------

　　1 | {"col1":1,"col2":"francs","col3":"male"}

　　2 | {"col1":2,"col2":"fp","col3":"female"}

　　2、查询JSON数据

　　通过->操作符可以查询json数据的键值，如下所示：

　　mydb=> SELECT name -> 'col2' FROM test_json1 WHERE id=1;

　　?column?

　　----------

　　"francs"

　　(1 row)

　　如果想以文本格式返回json字段键值可以使用->>符，如下所示：

　　mydb=> SELECT name ->> 'col2' FROM test_json1 WHERE id=1;

　　francs

　　(1 row)

　　3、JSONB与JSON差异

　　PostgreSQL支持两种JSON数据类型：json和jsonb，两种类型在使用上几乎完全相同，主要区别如下：

　　json存储格式为文本，而jsonb存储格式为二进制，由于存储格式的不同使得两种json数据类型的处理效率不一样，json类型以文本存储并且存储的内容和输入数据一样，当检索json数据时必须重新解析，而jsonb以二进制形式存储已解析好的数据，当检索jsonb数据时不需要重新解析，因此json写入比jsonb快，但检索比jsonb慢，后面会通过测试验证两者读写性能差异。

　　除了上述介绍的区别之外，json与jsonb在使用过程中还存在差异，例如jsonb输出的键的顺序和输入不一样，如下所示：

　　mydb=> SELECT '{"bar": "baz", "balance": 7.77, "active":false}'::jsonb;

　　jsonb

　　--------------------------------------------------

　　{"bar": "baz", "active": false, "balance": 7.77}

　　(1 row)

　　而json的输出键的顺序和输入完全一样，如下所示：

　　mydb=> SELECT '{"bar": "baz", "balance": 7.77, "active":false}'::json;

　　json

　　-------------------------------------------------

　　{"bar": "baz", "balance": 7.77, "active":false}

　　(1 row)

　　另外，jsonb类型会去掉输入数据中键值的空格，如下所示：

　　mydb=> SELECT ' {"id":1, "name":"francs"}'::jsonb;

　　jsonb

　　-----------------------------

　　{"id": 1, "name": "francs"}

　　(1 row)

　　上例中id键与name键输入时是有空格的，输出显示空格键被删除，而json的输出和输入一样，不会删掉空格键：

　　mydb=> SELECT ' {"id":1, "name":"francs"}'::json;

　　json

　　-------------------------------

　　{"id":1, "name":"francs"}

　　(1 row)

　　另外，jsonb会删除重复的键，仅保留最后一个，如下所示：

　　mydb=> SELECT ' {"id":1,

　　"name":"francs",

　　"remark":"a good guy!",

　　"name":"test"

　　}'::jsonb;

　　jsonb

　　----------------------------------------------------

　　{"id": 1, "name": "test", "remark": "a good guy!"}

　　(1 row)

　　上面name键重复，仅保留最后一个name键的值，而json数据类型会保留重复的键值。

　　相比json大多数应用场景建议使用jsonb，除非有特殊的需求，比如对json的键顺序有特殊的要求。

　　4、JSONB与JSON操作符

　　PostgreSQL支持丰富的JSONB和JSON的操作符，举例如下：

　　以文本格式返回json类型的字段键值可以使用->>符，如下所示：

　　字符串是否作为顶层键值，如下所示：

　　mydb=> SELECT '{"a":1, "b":2}'::jsonb ? 'a';

　　(1 row)

　　删除json数据的键/值，如下所示：

　　mydb=> SELECT '{"a":1, "b":2}'::jsonb - 'a';

　　{"b": 2}

　　(1 row)

　　5、JSONB与JSON函数

　　json与jsonb相关的函数非常丰富，举例如下：

　　扩展最外层的json对象成为一组键/值结果集，如下所示：

　　mydb=> SELECT * FROM json_each('{"a":"foo", "b":"bar"}');

　　key | value

　　-----+-------

　　a | "foo"

　　b | "bar"

　　(2 rows)

　　以文本形式返回结果，如下所示：

　　mydb=> SELECT * FROM json_each_text('{"a":"foo", "b":"bar"}');

　　a | foo

　　b | bar

　　(2 rows)

　　一个非常重要的函数为row_to_json函数，能够将行作为json对象返回，此函数常用来生成json测试数据，比如将一个普通表转换成json类型表：

　　mydb=> SELECT * FROM test_copy WHERE id=1;

　　id | name

　　----+------

　　1 | a

　　(1 row)

　　mydb=> SELECT row_to_json(test_copy) FROM test_copy WHERE id=1;

　　row_to_json

　　---------------------

　　{"id":1,"name":"a"}

　　(1 row)

　　返回最外层的json对像中的键的集合，如下所示：

　　mydb=> SELECT * FROM json_object_keys('{"a":"foo", "b":"bar"}');

　　json_object_keys

　　------------------

　　(2 rows)

　　6、jsonb键/值的追加、删除、更新

　　jsonb键/值追加可通过||操作符，如下增加sex键/值：

　　mydb=> SELECT '{"name":"francs","age":"31"}'::jsonb ||

　　'{"sex":"male"}'::jsonb;

　　?column?

　　------------------------------------------------

　　{"age": "31", "sex": "male", "name": "francs"}

　　(1 row)

　　jsonb键/值的删除有两种方法，一种是通过操作符号-删除，另一种通过操作符#-删除指定键/值。

　　通过操作符号-删除键/值如下：

　　mydb=> SELECT '{"name": "James", "email": "james@localhost"}'::jsonb

　　- 'email';

　　?column?

　　-------------------

　　{"name": "James"}

　　(1 row)

　　mydb=> SELECT '["red","green","blue"]'::jsonb - 0;

　　["green", "blue"]

　　第二种方法是通过操作符#-删除指定键/值，通常用于有嵌套json数据删除的场景，如下删除嵌套contact中的fax键/值：

　　mydb=> SELECT '{"name": "James", "contact": {"phone": "01234 567890", "fax": "01987 543210"}}'::jsonb #- '{contact,fax}'::text;

　　?column?

　　---------------------------------------------------------

　　{"name": "James", "contact": {"phone": "01234 567890"}}

　　(1 row)

　　删除嵌套aliases中的位置为1的键/值，如下所示：

　　mydb=> SELECT '{"name": "James", "aliases": ["Jamie","The Jamester","J Man"]}'::jsonb #- '{aliases,1}'::text;

　　{"name": "James", "aliases": ["Jamie", "J Man"]}

　　(1 row)

　　键/值的更新也有两种方式，第一种方式为||操作符，||操作符可以连接json键，也可覆盖重复的键值，如下修改age键的值：

　　mydb=> SELECT '{"name":"francs","age":"31"}'::jsonb ||

　　'{"age":"32"}'::jsonb;

　　?column?

　　---------------------------------

　　{"age": "32", "name": "francs"}

　　(1 row)

　　第二种方式是通过jsonb_set函数，语法如下：

　　jsonb_set(target jsonb, path text[], new_value jsonb[, create_missing boolean])

　　target指源jsonb数据，path指路径，new_value指更新后的键值，create_missing 值为 true表示如果键不存在则添加，create_missing 值为 false表示如果键不存在则不添加，示例如下：

　　mydb=> SELECT jsonb_set('{"name":"francs","age":"31"}'::jsonb,'{age}','"32"'::jsonb,false);

　　jsonb_set

　　mydb=> SELECT jsonb_set('{"name":"francs","age":"31"}'::jsonb,'{sex}','"male"'::jsonb,true);

　　7、给JSONB类型创建索引

　　这一小节介绍给jsonb数据类型创建索引，jsonb数据类型支持GIN索引，为了便于说明，假如一个json字段内容如下，并且以jsonb格式存储。

　　{

　　"id": 1,

　　"user_id": 1440933,

　　"user_name": "1_francs",

　　"create_time": "2017-08-03 16:22:05.528432+08"

　　}

　　假如存储以上jsonb数据的字段名为user_info，表名为tbl_user_jsonb，在user_info字段上创建GIN索引语法如下：

　　CREATE INDEX idx_gin ON tbl_user_jsonb USING gin(user_info);

　　jsonb上的GIN索引支持@>、?、 ?&、?|操作符，例如以下查询将会使用索引：

　　SELECT * FROM tbl_user_jsonb WHERE user_info @> '{"user_name": "1_frans"}'

　　但是以下基于jsonb键值的查询不会走索引idx_gin，如下所示：

　　SELECT * FROM tbl_user_jsonb WHERE user_info->>'user_name'='1_francs';

　　如果要想提升基于jsonb类型的键值检索效率，可以在jsonb数据类型对应的键值上创建索引，如下所示：

　　CREATE INDEX idx_gin_user_infob_user_name ON tbl_user_jsonb USING btree

　　((user_info ->> 'user_name'));

　　创建以上索引后，上述根据user_info->>'user_name'键值查询的SQL将会走索引。

　　二、JSON与JSONB读写性能测试

　　前面介绍了jsonb数据类型索引创建相关内容，本部分将对json、jsonb读写性能进行简单对比。json与jsonb读写性能存在差异，主要表现为json写入时比jsonb快，但检索时比jsonb慢，主要原因为：

　　json存储格式为文本，而jsonb存储格式为二进制，存储格式的不同使得两种json数据类型的处理效率不一样，json类型存储的内容和输入数据一样，当检索json数据时必须重新解析，而jsonb以二进制形式存储已解析好的数据，当检索jsonb数据时不需要重新解析。

　　1、构建JSON、JSONB测试表

　　下面通过一个简单的例子测试下json、jsonb的读写性能差异，计划创建以下三张表：

　　quser_ini：基础数据表，并插入200万测试数据；

　　qtbl_user_json: json 数据类型表，200万数据；

　　qtbl_user_jsonb：jsonb 数据类型表，200万数据。

　　首先创建user_ini表并插入200万测试数据，如下：

　　mydb=> CREATE TABLE user_ini(id int4 ,user_id int8, user_name character

　　varying(64),create_time timestamp(6) with time zone default

　　clock_timestamp);

　　CREATE TABLE

　　mydb=> INSERT INTO user_ini(id,user_id,user_name)

　　SELECT r,round(random*2000000), r || '_francs'

　　FROM generate_series(1,2000000) as r;

　　INSERT 0 2000000

　　计划使用user_ini表数据生成json、jsonb数据，创建user_ini_json、user_ini_jsonb表，如下所示：

　　mydb=> CREATE TABLE tbl_user_json(id serial, user_info json);

　　CREATE TABLE

　　mydb=> CREATE TABLE tbl_user_jsonb(id serial, user_info jsonb);

　　CREATE TABLE

　　2、JSON与JSONB表写性能测试

　　根据user_ini数据通过row_to_json函数向表user_ini_json插入200万json数据，如下：

　　mydb=> iming

　　Timing is on.

　　mydb=> INSERT INTO tbl_user_json(user_info) SELECT row_to_json(user_ini)

　　FROM user_ini;

　　INSERT 0 2000000

　　Time: 13825.974 ms (00:13.826)

　　从以上结果看出tbl_user_json插入200万数据花了13秒左右；接着根据user_ini表数据生成200万jsonb数据并插入表tbl_user_jsonb，如下：

　　mydb=> INSERT INTO tbl_user_jsonb(user_info)

　　SELECT row_to_json(user_ini)::jsonb FROM user_ini;

　　INSERT 0 2000000

　　Time: 20756.993 ms (00:20.757)

　　从以上看出tbl_user_jsonb表插入200万jsonb数据花了20秒左右，正好验证了json数据写入比jsonb快，比较两表占用空间大小，如下所示：

　　mydb=> \dt+ tbl_user_json

　　List of relations

　　--------+---------------+-------+--------+--------+-------------

　　(1 row)

　　mydb=> \dt+ tbl_user_jsonb

　　--------+----------------+-------+--------+--------+-------------

　　(1 row)

　　从占用空间来看，同样的数据量jsonb数据类型占用空间比json稍大。

　　查询tbl_user_json表的一条测试数据，如下：

　　mydb=> SELECT * FROM tbl_user_json LIMIT 1;

　　id | user_info

　　---------+------------------------------------------------------------------------------------

　　2000001 | {"id":1,"user_id":1182883,"user_name":"1_francs","create_time":"2017-08-03T20:59:27.42741+08:00"}

　　(1 row)

　　3、JSON与JSONB表读性能测试

　　对于json、jsonb读性能测试我们选择基于json、jsonb键值查询的场景，例如，根据user_info字段的user_name键的值查询，如下所示：

　　mydb=> EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM tbl_user_jsonb WHERE user_info->>'user_name'='1_francs';

　　QUERY PLAN

　　-------------------------------------------------------------------------------------

　　Seq Scan on tbl_user_jsonb (cost=0.00..72859.90 rows=10042 width=143) (actual time=0.023..524.843 rows=1 loops=1)

　　Filter: ((user_info ->> 'user_name'::text)='1_francs'::text)

　　Rows Removed by Filter: 1999999

　　Planning time: 0.091 ms

　　Execution time: 524.876 ms

　　(5 rows)

　　上述SQL执行时间为524毫秒左右，基于user_info字段的user_name键值创建btree索引如下：

　　mydb=> CREATE INDEX idx_jsonb ON tbl_user_jsonb USING btree

　　((user_info->>'user_name'));

　　再次执行上述查询，如下所示：

　　Bitmap Heap Scan on tbl_user_jsonb (cost=155.93..14113.93 rows=10000 width=143) (actual time=0.027..0.027 rows=1 loops=1)

　　Recheck Cond: ((user_info ->> 'user_name'::text)='1_francs'::text)

　　Heap Blocks: exact=1

　　-> Bitmap Index Scan on idx_jsonb (cost=0.00..153.43 rows=10000 width=0) (actual time=0.021..0.021 rows=1 loops=1)

　　Index Cond: ((user_info ->> 'user_name'::text)='1_francs'::text)

　　Planning time: 0.091 ms

　　Execution time: 0.060 ms

　　(7 rows)

　　根据上述执行计划看出走了索引，并且SQL时间下降到0.060ms。为更好地对比tbl_user_json、tbl_user_jsonb表基于键值查询的效率，计划根据user_info字段id键进行范围扫描对比性能，创建索引如下：

　　mydb=> CREATE INDEX idx_gin_user_info_id ON tbl_user_json USING btree

　　(((user_info ->> 'id')::integer));

　　CREATE INDEX

　　mydb=> CREATE INDEX idx_gin_user_infob_id ON tbl_user_jsonb USING btree

　　索引创建后，查询tbl_user_json表如下：

　　mydb=> EXPLAIN ANALYZE SELECT id,user_info->'id',user_info->'user_name'

　　FROM tbl_user_json

　　WHERE (user_info->>'id')::int4>1 AND (user_info->>'id')::int4<10000;

　　Bitmap Heap Scan on tbl_user_json (cost=166.30..14178.17 rows=10329 width=68) (actual time=1.167..26.534 rows=9998 loops=1)

　　Recheck Cond: ((((user_info ->> 'id'::text))::integer > 1) AND (((user_info ->> 'id'::text))::integer < 10000))

　　Heap Blocks: exact=338

　　-> Bitmap Index Scan on idx_gin_user_info_id (cost=0.00..163.72 rows=10329 width=0) (actual time=1.110..1.110 rows=19996 loops=

　　Index Cond: ((((user_info ->> 'id'::text))::integer > 1) AND (((user_info ->> 'id'::text))::integer < 10000))

　　Planning time: 0.094 ms

　　Execution time: 27.092 ms

　　(7 rows)

　　根据以上看出，查询表tbl_user_json的user_info字段id键值在1到10000范围内的记录走了索引，并且执行时间为27.092毫秒，接着测试tbl_user_jsonb表同样SQL的检索性能，如下所示：

　　mydb=> EXPLAIN ANALYZE SELECT id,user_info->'id',user_info->'user_name'

　　FROM tbl_user_jsonb

　　Bitmap Heap Scan on tbl_user_jsonb (cost=158.93..14316.93 rows=10000 width=68) (actual time=1.140..8.116 rows=9998 loops=1)

　　Heap Blocks: exact=393

　　-> Bitmap Index Scan on idx_gin_user_infob_id (cost=0.00..156.43 rows=10000 width=0) (actual time=1.058..1.058 rows=18992 loops

　　=1)

　　Planning time: 0.104 ms

　　Execution time: 8.656 ms

　　(7 rows)

　　根据以上看出，查询表tbl_user_jsonb的user_info字段id键值在1到10000范围内的记录走了索引并且执行时间为8.656毫秒，从这个测试看出jsonb检索比json效率高。

　　从以上两个测试看出，正好验证了“json写入比jsonb快，但检索时比jsonb慢”的观点，值得一提的是如果需要通过key/value进行检索，例如以下：

　　SELECT * FROM tbl_user_jsonb WHERE user_info @> '{"user_name": "2_francs"}';

　　这时执行计划为全表扫描，如下所示：

　　mydb=> EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM tbl_user_jsonb WHERE user_info @> '{"user_name": "2_francs"}';

　　QUERY PLAN

　　------------------------------------------------------------------------------------

　　Seq Scan on tbl_user_jsonb (cost=0.00..67733.00 rows=2000 width=143) (actual time=0.018..582.207 rows=1 loops=1)

　　Filter: (user_info @> '{"user_name": "2_francs"}'::jsonb)

　　Rows Removed by Filter: 1999999

　　Planning time: 0.065 ms

　　Execution time: 582.232 ms

　　(5 rows)

　　从以上看出执行时间为582毫秒左右，在tbl_user_jsonb字段user_info上创建gin索引，如下所示：

　　mydb=> CREATE INDEX idx_tbl_user_jsonb_user_Info ON tbl_user_jsonb USING gin

　　(user_Info);

　　CREATE INDEX

　　索引创建后，再次执行以下，如下所示：

　　Bitmap Heap Scan on tbl_user_jsonb (cost=37.50..3554.34 rows=2000 width=143) (actual time=0.079..0.080 rows=1 loops=1)

　　Recheck Cond: (user_info @> '{"user_name": "2_francs"}'::jsonb)

　　Heap Blocks: exact=1

　　-> Bitmap Index Scan on idx_tbl_user_jsonb_user_info (cost=0.00..37.00 rows=2000 width=0) (actual time=0.069..0.069 rows=1 loop

　　s=1)

　　Index Cond: (user_info @> '{"user_name": "2_francs"}'::jsonb)

　　Planning time: 0.094 ms

　　Execution time: 0.114 ms

　　(7 rows)

　　从以上看出走了索引，并且执行时间下降到了0.114毫秒。

　　这部分内容测试了json、jsonb数据类型读写性能差异，验证了json写入时比jsonb快，但检索时比jsonb慢的观点。

　　三、全文检索支持JSON和JSONB

　　接下来我们来介绍PostgreSQL 10的一个新特性：全文检索支持json、jsonb数据类型。这部分我们会分两部分来说明，第一部分简单介绍PostgreSQL全文检索，第二部分演示全文检索对json、jsonb数据类型的支持。

　　1、PostgreSQL全文检索简介

　　对于大多数应用全文检索很少放到数据库中实现，一般使用单独的全文检索引擎，例如基于SQL全文检索引擎Sphinx。PostgreSQL支持全文检索，对于规模不大的应用如果不想搭建专门的搜索引擎，PostgreSQL的全文检索也可以满足需求。

　　如果没有使用专门的搜索引擎，大部检索需要通过数据库like操作匹配，这种检索方式主要缺点在于：

　　不能很好的支持索引，通常需全表扫描检索数据，数据量大时检索性能很低；

　　不提供检索结果排序，当输出结果数据量非常大时表现更加明显。

　　PostgreSQL全文检索能有效地解决这个问题，PostgreSQL全文检索通过以下两种数据类型来实现。

　　Tsvector

　　tsvector全文检索数据类型代表一个被优化的可以基于搜索的文档，将一串字符串转换成tsvector全文检索数据类型，如下：

　　mydb=> SELECT 'Hello,cat,how are u? cat is smiling! '::tsvector;

　　tsvector

　　--------------------------------------------------

　　'Hello,cat,how' 'are' 'cat' 'is' 'smiling!' 'u?'

　　(1 row)

　　可以看到，字符串的内容被分隔成好几段，但通过::tsvector只是做类型转换，没有进行数据标准化处理，对于英文全文检索可通过函数to_tsvector进行数据标准化，如下所示：

　　mydb=> SELECT to_tsvector('english','Hello cat,');

　　to_tsvector

　　-------------------

　　'cat':2 'hello':1

　　(1 row)

　　Tsquery

　　tsquery表示一个文本查询，存储用于搜索的词，并且支持布尔操作&、|、!，将字符串转换成tsquery，如下所示：

　　mydb=> SELECT 'hello&cat'::tsquery;

　　tsquery

　　-----------------

　　'hello' & 'cat'

　　(1 row)

　　上述只是转换成tsquery类型，而并没有做标准化，使用to_tsquery函数可以执行标准化，如下所示：

　　mydb=> SELECT to_tsquery( 'hello&cat' );

　　to_tsquery

　　一个全文检索示例如下，检索字符串是否包括hello和cat字符，本例中返回真。

　　mydb=> SELECT to_tsvector('english','Hello cat,how are u') @@

　　to_tsquery( 'hello&cat' );

　　检索字符串是否包含字符hello和dog，本例中返回假。

　　mydb=> SELECT to_tsvector('english','Hello cat,how are u') @@

　　to_tsquery( 'hello&dog' );

　　(1 row)

　　有兴趣的读者可以测试tsquery的其他操作符，例如|、!等。

　　注意：这里使用了带双参数的to_tsvector函数，函数to_tsvector双参数的格式如下：

　　to_tsvector([ config regconfig , ] document text)，本节to_tsvector函数指定了config参数为english，如果不指定config参数，则默认使用

　　default_text_search_config参数的配置。

　　英文全文检索例子

　　下面演示一个英文全文检索示例，创建一张测试表并插入200万测试数据，如下所示：

　　mydb=> CREATE TABLE test_search(id int4,name text);

　　CREATE TABLE

　　mydb=> INSERT INTO test_search(id,name) SELECT n, n||'_francs'

　　FROM generate_series(1,2000000) n;

　　INSERT 0 2000000

　　执行以下SQL，查询test_search表name字段包含字符1_francs的记录。

　　mydb=> SELECT * FROM test_search WHERE name LIKE '1_francs';

　　id | name

　　----+----------

　　1 | 1_francs

　　(1 row)

　　执行计划如下：

　　mydb=> EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM test_search WHERE name LIKE '1_francs';

　　QUERY PLAN

　　-------------------------------------------------------------------------------------Seq Scan on test_search (cost=0.00..38465.04 rows=204 width=18) (actual time=0.022..261.766 rows=1 loops=1)

　　Filter: (name ~~ '1_francs'::text)

　　Rows Removed by Filter: 1999999

　　Planning time: 0.101 ms

　　Execution time: 261.796 ms

　　(5 rows)

　　以上执行计划走了全表扫描，执行时间为261毫秒左右，性能很低，接着创建索引，如下所示：

　　mydb=> CREATE INDEX idx_gin_search ON test_search USING gin

　　(to_tsvector('english',name));

　　mydb=> SELECT * FROM test_search WHERE to_tsvector('english',name) @@

　　to_tsquery('english','1_francs');

　　再次查看执行计划和执行时间，如下所示：

　　mydb=> EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM test_search WHERE to_tsvector('english',name) @@

　　Bitmap Heap Scan on test_search (cost=18.39..128.38 rows=50 width=36) (actual time=0.071..0.071 rows=1 loops=1)

　　Recheck Cond: (to_tsvector('english'::regconfig, name) @@ '''1'' & ''franc'''::tsquery)

　　Heap Blocks: exact=1

　　-> Bitmap Index Scan on idx_gin_search (cost=0.00..18.38 rows=50 width=0) (actual time=0.064..0.064 rows=1 loops=1)

　　Index Cond: (to_tsvector('english'::regconfig, name) @@ '''1'' & ''franc'''::tsquery)

　　Planning time: 0.122 ms

　　Execution time: 0.104 ms

　　(7 rows)

　　创建索引后，以上查询走了索引并且执行时间下降到0.104毫秒，性能提升了3个数量级，值得一提的是如果SQL改成以下，则不走索引，如下所示：

　　mydb=> EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM test_search

　　WHERE to_tsvector(name) @@ to_tsquery('1_francs');

　　Seq Scan on test_search (cost=0.00..1037730.00 rows=50 width=18) (actual time=0.036..10297.764 rows=1 loops=1)

　　Filter: (to_tsvector(name) @@ to_tsquery('1_francs'::text))

　　Rows Removed by Filter: 1999999

　　Planning time: 0.098 ms

　　Execution time: 10297.787 ms

　　(5 rows)

　　由于创建索引时使用的是to_tsvector('english',name)函数索引，带了两个参数，因此where条件中的to_tsvector函数带两个参数才能走索引，而to_tsvector(name)不走索引。

　　2、JSON、JSONB全文检索实践

　　在PostgreSQL 10版本之前全文检索不支持json和jsonb数据类型，10版本的一个重要特性是全文检索支持json和jsonb数据类型。

　　10版本与9.6版本to_tsvector函数的差异

　　先来看下9.6版本to_tsvector函数，如下：

　　[postgres@pghost1 ~]$ psql francs francs

　　psql (9.6.3)

　　Type "help" for help.

　　mydb=> \df *to_tsvector*

　　List of functions

　　Schema | Name | Result data type | Argument data types | Type

　　------------+-------------------+------------------+---------------------+--------

　　pg_catalog | array_to_tsvector | tsvector | text | normal

　　pg_catalog | to_tsvector | tsvector | regconfig, text | normal

　　pg_catalog | to_tsvector | tsvector | text | normal

　　(3 rows)

　　从以上看出9.6版本to_tsvector函数的输入参数仅支持text、text数据类型，接着看下10版本的to_tsvector函数，如下所示：

　　[postgres@pghost1 ~]$ psql mydb pguser

　　psql (10.0)

　　pg_catalog | to_tsvector | tsvector | json | normal

　　pg_catalog | to_tsvector | tsvector | jsonb | normal

　　pg_catalog | to_tsvector | tsvector | regconfig, json | normal

　　pg_catalog | to_tsvector | tsvector | regconfig, jsonb | normal

　　从以上看出，10版本的to_tsvector函数支持的数据类型增加了json和jsonb。

　　创建数据生成函数

　　为了便于生成测试数据，创建以下两个函数用来随机生成指定长度的字符串，创建random_range(int4, int4)函数如下：

　　CREATE OR REPLACE FUNCTION random_range(int4, int4)

　　RETURNS int4

　　LANGUAGE SQL

　　AS $$

　　SELECT ($1 + FLOOR(($2 - $1 + 1) * random ))::int4;

　　$$;

　　接着创建random_text_simple(length int4)函数，此函数会调用random_range(int4, int4)函数。

　　CREATE OR REPLACE FUNCTION random_text_simple(length int4)

　　RETURNS text

　　LANGUAGE PLPGSQL

　　AS $$

　　DECLARE

　　possible_chars text :='0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ';

　　output text :='';

　　i int4;

　　pos int4;

　　BEGIN

　　FOR i IN 1..length LOOP

　　pos :=random_range(1, length(possible_chars));

　　output :=output || substr(possible_chars, pos, 1);

　　END LOOP;

　　RETURN output;

　　END;

　　$$;

　　random_text_simple(length int4)函数可以随机生成指定长度字符串，如下随机生成含三位字符的字符串：

　　mydb=> SELECT random_text_simple(3);

　　random_text_simple

　　--------------------

　　LL9

　　(1 row)

　　随机生成含六位字符的字符串，如下所示：

　　mydb=> SELECT random_text_simple(6);

　　B81BPW

　　(1 row)

　　后面会用到这个函数生成测试数据。

　　创建JSON测试表

　　创建user_ini测试表，并通过random_text_simple(length int4)函数插入100万随机生成六位字符的字符串测试数据，如下所示：

　　mydb=> CREATE TABLE user_ini(id int4 ,user_id int8,

　　user_name character varying(64),

　　create_time timestamp(6) with time zone default clock_timestamp);

　　SELECT r,round(random*1000000), random_text_simple(6)

　　FROM generate_series(1,1000000) as r;

　　INSERT 0 1000000

　　创建tbl_user_search_json表，并通过row_to_json函数将表user_ini行数据转换成json数据，如下所示：

　　mydb=> CREATE TABLE tbl_user_search_json(id serial, user_info json);

　　CREATE TABLE

　　mydb=> INSERT INTO tbl_user_search_json(user_info)

　　SELECT row_to_json(user_ini) FROM user_ini;

　　INSERT 0 1000000

　　生成的数据如下：

　　mydb=> SELECT * FROM tbl_user_search_json LIMIT 1;

　　id | user_info

　　----+-----------------------------------------------------------------------------------------------

　　1 | {"id":1,"user_id":186536,"user_name":"KTU89H","create_time":"2017-08-05T15:59:25.359148+08:00"}

　　(1 row)

　　JSON数据全文检索测试

　　使用全文检索查询表tbl_user_search_json的user_info字段中包含KTU89H字符的记录，如下所示：

　　mydb=> SELECT * FROM tbl_user_search_json

　　WHERE to_tsvector('english',user_info) @@ to_tsquery('ENGLISH','KTU89H');

　　id | user_info

　　----+----------------------------------------------------------------------------------------

　　以上SQL能正常执行说明全文检索支持json数据类型，只是上述SQL走了全表扫描性能低，执行时间为8061毫秒，如下所示：

　　mydb=> EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM tbl_user_search_json

　　-----------------------------------------------------------------------------------

　　Seq Scan on tbl_user_search_json (cost=0.00..279513.00 rows=5000 width=104) (actual time=0.046..8061.858 rows=1 loops=1)

　　Filter: (to_tsvector('english'::regconfig, user_info) @@ '''ktu89h'''::tsquery)

　　Rows Removed by Filter: 999999

　　Planning time: 0.091 ms

　　Execution time: 8061.880 ms

　　(5 rows)

　　创建如下索引：

　　mydb=> CREATE INDEX idx_gin_search_json ON tbl_user_search_json USING

　　gin(to_tsvector('english',user_info));

　　CREATE INDEX

　　索引创建后，再次执行以下SQL，如下所示：

　　mydb=> EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM tbl_user_search_json WHERE to_tsvector('english',user_info) @@ to_tsquery('ENGLISH','KTU89H');

　　Bitmap Heap Scan on tbl_user_search_json (cost=50.75..7876.06 rows=5000 width=104) (actual time=0.024..0.024 rows=1 loops=1)

　　Recheck Cond: (to_tsvector('english'::regconfig, user_info) @@ '''ktu89h'''::tsquery)

　　Heap Blocks: exact=1

　　-> Bitmap Index Scan on idx_gin_search_json (cost=0.00..49.50 rows=5000 width=0) (actual time=0.018..0.018 rows=1 loops=1)

　　Index Cond: (to_tsvector('english'::regconfig, user_info) @@ '''ktu89h'''::tsquery)

　　Planning time: 0.113 ms

　　Execution time: 0.057 ms

　　(7 rows)

　　从上述执行计划看出走了索引，并且执行时间降为0.057毫秒，性能非常不错。

　　这一小节前一部分对PostgreSQL全文检索的实现做了简单介绍，并且给出了一个英文检索的例子，后一部分通过示例介绍了PostgreSQL10的一个新特性，即全文检索支持json、jsonb类型。

　　四、总结

　　本文介绍了PostgreSQL的NoSQL特性，首先介绍了json和jsonb数据类型，之后通过示例对比json、jsonb数据类型读写性能差异，最后介绍了PostgreSQL全文检索对json、jsonb类型的支持（PostgreSQL 10新特性）；值得一提的是，PostgreSQL对中文全文检索也是支持的，有兴趣的读者可自行测试。

PostgreSQL何以支持丰富的NoSQL特性？

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