如何优化 PostgreSQL LIKE 查询性能？

PostgreSQL LIKE 查询性能差异分析

PostgreSQL 的 LIKE 运算符以其资源密集型操作而闻名，响应时间差异显着。即使在相关字段上存在 btree 索引（通常有助于 LIKE 查询）的情况下，这个问题仍然存在。

解决方案分析

某些建议使用全文搜索 (FTS) 来解决这个问题，但这对于 LIKE 操作并不适用。最佳方法在于利用特定的索引类型：

三元组索引 (Trigram Index)

安装 pg_trgm 模块以创建 GIN 或 GiST 三元组索引。三元组捕获单词中的三个字符序列，支持 LIKE 和 ILIKE 模式。对于少于三个字符的值，仍然会使用索引扫描，以确保性能。

前缀匹配 (Prefix Matching)

使用 PostgreSQL 11 中引入的 ^@ 运算符。此运算符有效地执行前缀匹配，无需通配符前缀。但是，在未来的 PostgreSQL 版本进一步优化之前，其用途可能受到限制。

COLLATE "C" 和 text_pattern_ops

COLLATE "C" 使用 C 排序规则创建索引，提供类似于 ^@ 运算符的前缀匹配。或者，可以使用 text_pattern_ops 或 varchar_pattern_ops 来创建 btree 索引，为左锚定模式（即没有前导通配符的模式）提供最佳性能。

其他注意事项

• 使用 lower() 或 uppercase() 函数转换大小写，以优化区分大小写的查询。
• 对于更复杂的模式匹配场景，请考虑使用正则表达式（例如，SIMILAR TO）。
• 分析您的表以确定您创建的索引是否已被有效利用。

通过使用适当的索引技术，您可以显着提高 PostgreSQL 中 LIKE 查询的性能，减少响应时间差异并确保一致的性能。

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