极客教程PostgreSQL Postgres索引扫描：我们可以忽略可见性图或避免堆抓取吗
在本文中，我们将介绍PostgreSQL数据库中的索引扫描优化技术——索引只扫描（Index-only-scan），并探讨如何在执行索引扫描时忽略可见性图或避免堆抓取的方法。
阅读更多：PostgreSQL 教程
什么是索引只扫描（Index-only-scan）？
在传统的B-Tree索引扫描中，当查询需要检索数据并返回给用户时，需要访问堆（Heap）并进行堆抓取（Heap Fetches）。而索引只扫描则是一种优化技术，可以在不访问堆的情况下，直接从索引中获取满足查询条件的数据，提高查询性能。
可见性图（Visibility Map）的作用
在理解索引只扫描的优化技术之前，我们先来了解一下可见性图的作用。PostgreSQL数据库中的可见性图用于标记表中的每个页面是否对当前事务可见。这是为了支持数据库MVCC（Multi-Version Concurrency Control）机制，确保并发事务的正确执行。
当一个事务启动时，可见性图会记录每个页面的可见性信息。在执行查询时，数据库会使用可见性图来确定哪些数据对当前事务可见，从而避免读取无效的数据。同时，在执行索引扫描时，可见性图也可以帮助数据库决定是否需要进行堆抓取。
索引只扫描的实现方式
在PostgreSQL数据库中，实现索引只扫描是通过搭配使用索引和可见性图来完成的。当一个查询可以使用索引只扫描时，数据库会首先通过索引定位到满足查询条件的数据的位置。然后，通过查看可见性图，决定是否需要进行堆抓取操作。
如果可见性图标记了满足条件的数据页面是可见的，那么数据库会直接从索引中获取数据并返回给用户，避免了堆抓取的开销。而如果可见性图标记了页面是不可见的，那么数据库会选择进行堆抓取，以获取可见的数据。
如何使用索引只扫描
要使用索引只扫描优化查询性能，需要满足以下条件：
1. 数据库中的表必须有适当的索引。通常，B-Tree索引是实现索引只扫描的最常用的索引类型。
2. 执行的查询必须符合索引的选择性。即查询条件能够过滤出较少数量的数据。
3. 可见性图对于表中的页面必须是正确的。在并发环境中，可见性图是由后台进程自动维护的，不需要手动干预。
下面通过一个示例来说明如何使用索引只扫描优化查询。
假设我们有一个名为”employees”的表，包含以下字段：id, name, age和salary。首先我们需要为这个表创建一个适当的索引：
接下来，我们可以使用以下查询来检索年龄小于30岁的员工的姓名和薪水：
由于我们已经为”age”字段创建了索引，并且查询条件”age < 30″选择性较好，数据库可以使用索引只扫描来优化这个查询。在执行这个查询时，数据库会直接从索引中获取满足条件的姓名和薪水，并返回给用户，而不需要访问堆。
忽略可见性图的方法
虽然索引只扫描技术可以优化查询性能，但在某些情况下，可见性图会成为性能瓶颈。特别是当查询需要访问大量不同的页面时，频繁地查看可见性图会导致性能下降。
为了解决这个问题，PostgreSQL引入了一种特殊的索引类型——BRIN索引（Block Range INdex）。BRIN索引将表数据按照物理块（block）进行划分，并为每个块维护一个可见性摘要，而不是每个页面。
使用BRIN索引，可以略过可见性图的查看，从而在一定程度上提高查询性能。但需要注意的是，BRIN索引适用于访问大量连续数据的场景，对于随机分布的数据效果可能不理想。
避免堆抓取的方法
在某些情况下，即使使用了索引只扫描技术，仍然需要进行堆抓取操作。例如，在查询中需要返回的列不在索引中，或者查询需要使用检索出的数据进行计算等操作时，都需要进行堆抓取。
在这种情况下，可以通过使用索引只扫描的覆盖索引（Covering Index）来避免堆抓取的开销。覆盖索引是包含查询所需返回列的索引，它可以直接从索引中获取所需的数据，并返回给用户，而不需要进行堆抓取。
使用覆盖索引可以大大减少查询的执行时间，特别是对于大型表和高并发环境下的查询操作。
总结
在本文中，我们介绍了PostgreSQL数据库中的索引扫描优化技术——索引只扫描，并讨论了如何在执行索引扫描时忽略可见性图或避免堆抓取的方法。
通过使用索引只扫描，可以在不访问堆的情况下，直接从索引中获取满足查询条件的数据，提高查询性能。同时，忽略可见性图或使用覆盖索引，还可以进一步减少查询的执行时间。
在实际应用中，我们可以根据具体的查询需求和数据分布情况，选择合适的索引类型和优化策略，以实现更高效的查询操作。