PostgreSQL索引艺术：从基础到进阶-小易智趣

摘要

本文旨在为PostgreSQL初学者介绍索引的基本概念及其在大数据查询中的重要作用。文章强调了索引能够显著提升查询效率，有时甚至能提高成百上千倍。PostgreSQL支持多种索引类型，包括B-tree（btree）、Generalized Inverted Index（gin）、Generalized Search Tree（gist）、Space-Partitioned Generalized Search Tree（spgist）、Block Range Index（brin）等，每种索引类型适用于特定的数据类型和查询场景。此外，PostgreSQL还支持用户自定义索引类型，例如布隆过滤器（bloom）索引。文章将对这些索引类型进行详细概述，帮助读者了解它们的特点和适用场景，以便在实际应用中正确选择和使用索引。

关键词

索引, PostgreSQL, 查询, B-tree, 大数据

一、索引概述

1.1 索引的重要性与作用

在大数据时代，数据库查询的效率成为了衡量系统性能的重要指标之一。对于PostgreSQL这样的关系型数据库管理系统来说，索引的作用尤为关键。索引就像是图书的目录，能够帮助我们快速找到所需的信息，而无需逐页翻阅。在数据库中，索引通过创建数据的有序副本，使得查询操作能够迅速定位到目标数据，从而大大提高了查询速度。

索引的重要性不仅体现在查询效率上，还在于它能够显著减少系统的资源消耗。没有索引的情况下，数据库引擎需要扫描整个表来查找符合条件的数据，这不仅耗时，还会占用大量的内存和CPU资源。而有了索引，数据库引擎可以快速跳过无关数据，直接访问目标数据，从而大幅降低资源消耗。

在实际应用中，索引的优化效果有时甚至能达到成百上千倍的提升。例如，在一个包含数百万条记录的表中，如果没有索引，一次简单的查询可能需要几分钟才能完成；而有了合适的索引，同样的查询可能只需要几秒钟甚至更短的时间。这种效率的提升对于高并发、大数据量的应用场景尤为重要，能够显著改善用户体验，提高系统的整体性能。

1.2 PostgreSQL中的索引类型概览

PostgreSQL支持多种索引类型，每种索引类型都有其独特的优势和适用场景。了解这些索引类型的特点，可以帮助开发者在实际应用中做出正确的选择，从而最大化查询效率。

1.2.1 B-tree (btree)

B-tree 是最常用的一种索引类型，适用于大多数数据类型，尤其是数值和字符串类型。B-tree 索引通过创建一个平衡树结构，使得查询操作能够在对数时间内完成。这种索引类型特别适合于范围查询和等值查询，例如：

CREATE INDEX idx_users_name ON users (name);

1.2.2 Generalized Inverted Index (GIN)

GIN 索引主要用于处理多值列，如数组、全文搜索等。GIN 索引通过创建一个倒排索引，使得查询多值列时能够高效地找到所有匹配项。例如，在全文搜索中，GIN 索引可以显著提高搜索速度：

CREATE INDEX idx_users_fulltext ON users USING GIN (to_tsvector('english', description));

1.2.3 Generalized Search Tree (GiST)

GiST 索引是一种通用的索引结构，适用于多种数据类型，包括几何数据、文本数据等。GiST 索引通过创建一个多路搜索树，使得查询操作能够在复杂的数据结构中高效进行。例如，在地理信息系统中，GiST 索引可以用于空间查询：

CREATE INDEX idx_locations_geom ON locations USING GiST (geom);

1.2.4 Space-Partitioned Generalized Search Tree (SP-GiST)

SP-GiST 索引是一种基于分区的索引结构，适用于处理稀疏数据和非平衡数据。SP-GiST 索引通过将数据分成多个子集，使得查询操作能够在特定的子集中高效进行。例如，在处理稀疏矩阵时，SP-GiST 索引可以显著提高查询效率：

CREATE INDEX idx_sparse_matrix ON sparse_matrix USING SPGiST (value);

1.2.5 Block Range Index (BRIN)

BRIN 索引适用于非常大的表，特别是在数据分布较为均匀的情况下。BRIN 索引通过在每个数据块上创建一个摘要信息，使得查询操作能够在较大的范围内高效进行。这种索引类型特别适合于读多写少的场景，例如日志表：

CREATE INDEX idx_logs_timestamp ON logs USING BRIN (timestamp);

1.2.6 用户自定义索引类型

除了上述内置的索引类型，PostgreSQL 还支持用户自定义索引类型。例如，布隆过滤器（bloom）索引可以在某些特定场景下提供高效的近似查询。布隆过滤器索引通过使用位图来表示数据的存在性，从而在牺牲少量准确性的情况下，大幅提高查询速度：

CREATE EXTENSION bloom;
CREATE INDEX idx_users_bloom ON users USING bloom (name, email);

通过了解和掌握这些索引类型的特点和适用场景，开发者可以在实际应用中选择最适合的索引类型，从而优化查询性能，提升系统的整体表现。

二、B-tree索引

2.1 B-tree索引的原理

B-tree（平衡树）索引是PostgreSQL中最常用且最基础的索引类型。它的设计灵感来源于传统的二叉搜索树，但为了适应数据库的存储需求，B-tree进行了多项优化，使其在处理大规模数据时更加高效。B-tree索引的核心思想是通过创建一个平衡的多层树结构，使得每次查询操作都能在对数时间内完成。

在B-tree索引中，每个节点可以包含多个键值和指针。根节点位于树的顶部，叶节点位于底部，中间节点则连接根节点和叶节点。每个节点中的键值按照顺序排列，指针则指向包含更小或更大键值的子节点。这种结构确保了数据的有序性和平衡性，即使在频繁插入和删除操作后，树的高度仍然保持相对稳定。

具体来说，B-tree索引的工作原理如下：

插入操作：当向表中插入新数据时，B-tree索引会根据键值找到合适的叶节点，并将新数据插入其中。如果叶节点已满，则会分裂成两个新的节点，以保持树的平衡。
删除操作：当从表中删除数据时，B-tree索引会找到对应的叶节点并移除该数据。如果叶节点变得太小，则会与其他节点合并，以保持树的平衡。
查询操作：当执行查询操作时，B-tree索引会从根节点开始，根据键值逐步向下遍历，直到找到目标数据所在的叶节点。由于树的高度较低，查询操作通常能在对数时间内完成。

B-tree索引的这种高效性和稳定性，使其成为处理大量数据的理想选择。无论是数值类型还是字符串类型，B-tree索引都能提供快速的查询性能，尤其是在需要进行范围查询和等值查询的场景中。

2.2 B-tree索引的适用场景

B-tree索引因其广泛适用性和高效性，被广泛应用于各种数据库查询场景中。以下是一些常见的适用场景：

等值查询：当需要查找某个特定值时，B-tree索引能够快速定位到目标数据。例如，假设有一个用户表，其中包含用户的姓名和电子邮件地址，可以通过创建B-tree索引加速对特定用户的查询：
```
CREATE INDEX idx_users_name ON users (name);
```
范围查询：B-tree索引特别适合处理范围查询，即查找某个区间内的数据。例如，假设有一个订单表，其中包含订单的创建时间，可以通过创建B-tree索引加速对某个时间段内订单的查询：
```
CREATE INDEX idx_orders_created_at ON orders (created_at);
```
排序和分组：在需要对结果进行排序或分组的查询中，B-tree索引也能显著提高性能。例如，假设有一个产品表，其中包含产品的价格和类别，可以通过创建B-tree索引加速对产品按价格排序的查询：
```
CREATE INDEX idx_products_price ON products (price);
```
联合索引：B-tree索引支持创建联合索引，即在一个索引中包含多个列。联合索引可以进一步优化复杂的查询操作。例如，假设有一个订单详情表，其中包含订单ID和产品ID，可以通过创建联合索引加速对特定订单和产品的查询：
```
CREATE INDEX idx_order_details_order_id_product_id ON order_details (order_id, product_id);
```
高并发读取：在读多写少的场景中，B-tree索引的表现尤为出色。例如，日志表通常需要频繁读取，但写入操作较少，此时可以使用B-tree索引提高查询效率：
```
CREATE INDEX idx_logs_timestamp ON logs (timestamp);
```

通过合理选择和使用B-tree索引，开发者可以在多种查询场景中显著提升数据库的性能，从而为用户提供更好的体验。无论是简单的等值查询还是复杂的范围查询，B-tree索引都能提供强大的支持，确保数据的快速访问和高效处理。

三、特殊索引类型

3.1 Generalized Inverted Index（gin）

在大数据时代，处理多值列的查询需求日益增多，而Generalized Inverted Index（GIN）正是为此而生。GIN索引通过创建一个倒排索引，使得查询多值列时能够高效地找到所有匹配项。这种索引类型特别适用于数组、全文搜索等场景。

例如，在一个电子商务平台中，商品表可能包含多个标签，每个标签是一个数组。如果没有索引，查询具有特定标签的商品将非常耗时。通过创建GIN索引，可以显著提高查询速度：

CREATE INDEX idx_products_tags ON products USING GIN (tags);

GIN索引的工作原理是将每个值映射到一个列表，该列表包含所有包含该值的行的标识符。这样，当执行查询时，数据库可以直接访问这些标识符，而无需扫描整个表。这种高效的查询机制使得GIN索引在处理多值列时表现出色，尤其适用于全文搜索和地理信息系统的查询。

3.2 Generalized Search Tree（gist）

Generalized Search Tree（GiST）是一种通用的索引结构，适用于多种数据类型，包括几何数据、文本数据等。GiST索引通过创建一个多路搜索树，使得查询操作能够在复杂的数据结构中高效进行。

在地理信息系统中，GiST索引可以用于空间查询。例如，假设有一个地点表，其中包含地理位置信息，可以通过创建GiST索引加速对特定区域内的地点查询：

CREATE INDEX idx_locations_geom ON locations USING GiST (geom);

GiST索引的核心优势在于其灵活性和扩展性。它可以支持多种查询操作，包括范围查询、最近邻查询和重叠查询等。这种索引类型特别适用于处理复杂的数据结构，如多边形、线段和点等。通过合理使用GiST索引，开发者可以在地理信息系统中实现高效的查询性能，提升用户体验。

3.3 Space-Partitioned Generalized Search Tree（spgist）

Space-Partitioned Generalized Search Tree（SP-GiST）是一种基于分区的索引结构，适用于处理稀疏数据和非平衡数据。SP-GiST索引通过将数据分成多个子集，使得查询操作能够在特定的子集中高效进行。

例如，在处理稀疏矩阵时，SP-GiST索引可以显著提高查询效率。稀疏矩阵中大部分元素为零，只有少数元素有值。通过创建SP-GiST索引，可以快速定位到这些有值的元素，从而避免不必要的计算：

CREATE INDEX idx_sparse_matrix ON sparse_matrix USING SPGiST (value);

SP-GiST索引的工作原理是将数据分成多个子集，每个子集对应一个节点。查询时，数据库会首先确定目标数据所在的子集，然后在该子集中进行精确查询。这种分而治之的策略使得SP-GiST索引在处理稀疏数据时表现出色，特别适用于搜索引擎和推荐系统等应用场景。

3.4 Block Range Index（brin）

Block Range Index（BRIN）适用于非常大的表，特别是在数据分布较为均匀的情况下。BRIN索引通过在每个数据块上创建一个摘要信息，使得查询操作能够在较大的范围内高效进行。这种索引类型特别适合于读多写少的场景，例如日志表。

假设有一个日志表，其中包含大量的日志记录，可以通过创建BRIN索引加速对特定时间段内日志的查询：

CREATE INDEX idx_logs_timestamp ON logs USING BRIN (timestamp);

BRIN索引的核心优势在于其低存储开销和高效的空间利用率。由于每个数据块的摘要信息占用的空间较小，因此BRIN索引在处理大规模数据时不会显著增加存储负担。同时，BRIN索引通过减少不必要的数据扫描，显著提高了查询速度。这种索引类型特别适用于处理历史数据和日志记录等场景，能够有效提升系统的整体性能。

通过合理选择和使用这些索引类型，开发者可以在实际应用中最大化查询效率，提升系统的整体表现。无论是处理多值列的GIN索引，还是处理复杂数据结构的GiST索引，或是处理稀疏数据的SP-GiST索引，亦或是处理大规模数据的BRIN索引，每种索引类型都有其独特的应用场景和优势。希望本文能够帮助PostgreSQL初学者更好地理解和应用这些索引类型，从而在大数据查询中取得更好的效果。

四、自定义索引类型

4.1 用户自定义索引的优势

在PostgreSQL中，用户自定义索引类型为开发者提供了极大的灵活性和创新空间。这种索引类型允许用户根据特定的需求和数据特性，设计出更加高效和针对性的索引方案。相比于内置的索引类型，用户自定义索引能够更好地适应复杂和多样化的应用场景，从而显著提升查询性能。

4.1.1 定制化解决方案

用户自定义索引的最大优势在于其高度的定制化能力。开发者可以根据具体的业务需求，设计出最适合当前数据结构和查询模式的索引类型。例如，在处理大规模的文本数据时，可以设计一种专门针对文本特征的索引，以提高全文搜索的效率。这种定制化的能力使得用户自定义索引在特定场景下能够发挥出比内置索引类型更高的性能。

4.1.2 扩展性和灵活性

PostgreSQL的用户自定义索引支持通过扩展模块来实现。这意味着开发者可以利用现有的开源项目或自行开发新的索引算法，将其集成到PostgreSQL中。这种扩展性和灵活性不仅丰富了索引类型的多样性，还为开发者提供了更多的选择和优化空间。例如，布隆过滤器（bloom）索引就是一种通过扩展模块实现的用户自定义索引类型，它在某些特定场景下表现出色。

4.1.3 性能优化

用户自定义索引的另一个重要优势在于其性能优化能力。通过针对特定数据特性和查询模式进行优化，用户自定义索引可以在某些场景下实现比内置索引类型更高的查询效率。例如，在处理稀疏数据时，可以设计一种专门的索引结构，以减少不必要的数据扫描，从而大幅提升查询速度。这种性能优化不仅提升了系统的响应速度，还降低了资源消耗，提高了整体的系统性能。

4.2 布隆过滤器（bloom）索引的应用

布隆过滤器（bloom）索引是一种特殊的用户自定义索引类型，它通过使用位图来表示数据的存在性，从而在牺牲少量准确性的情况下，大幅提高查询速度。布隆过滤器索引特别适用于需要快速判断数据是否存在的情况，例如在大规模数据集中的近似查询。

4.2.1 工作原理

布隆过滤器索引的核心思想是通过哈希函数将数据映射到位图中的特定位置。当需要查询某个数据是否存在时，布隆过滤器会通过相同的哈希函数计算出相应的位图位置，并检查这些位置是否被标记。如果所有位置都被标记，则认为该数据可能存在；否则，该数据肯定不存在。需要注意的是，布隆过滤器可能会出现误判，即存在假阳性的情况，但不会出现假阴性。

4.2.2 应用场景

布隆过滤器索引在多种应用场景中表现出色，特别是在需要快速判断数据存在性的场景中。以下是一些常见的应用场景：

大规模数据集的近似查询：在处理大规模数据集时，布隆过滤器索引可以快速判断某个数据是否存在，从而避免不必要的全表扫描。例如，在一个包含数亿条记录的日志表中，可以通过创建布隆过滤器索引加速对特定日志记录的查询：
```
CREATE EXTENSION bloom;
CREATE INDEX idx_logs_bloom ON logs USING bloom (log_id);
```
缓存系统中的数据存在性检查：在缓存系统中，布隆过滤器索引可以用于快速判断某个数据是否存在于缓存中。这有助于减少不必要的缓存查询，提高系统的响应速度。例如，在一个分布式缓存系统中，可以通过创建布隆过滤器索引加速对缓存数据的检查：
```
CREATE EXTENSION bloom;
CREATE INDEX idx_cache_bloom ON cache USING bloom (key);
```
推荐系统中的用户行为分析：在推荐系统中，布隆过滤器索引可以用于快速判断用户是否已经浏览过某个商品或页面。这有助于提高推荐的准确性和效率。例如，在一个电商推荐系统中，可以通过创建布隆过滤器索引加速对用户行为的分析：
```
CREATE EXTENSION bloom;
CREATE INDEX idx_user_behavior_bloom ON user_behavior USING bloom (user_id, item_id);
```

通过合理使用布隆过滤器索引，开发者可以在多种应用场景中显著提升查询性能，提高系统的整体表现。无论是处理大规模数据集的近似查询，还是缓存系统中的数据存在性检查，布隆过滤器索引都能提供高效的解决方案，确保数据的快速访问和处理。

五、索引选择与使用

5.1 如何选择合适的索引类型

在PostgreSQL中，选择合适的索引类型是优化查询性能的关键步骤。不同的索引类型适用于不同的数据类型和查询场景，因此，理解每种索引的特点和适用场景至关重要。以下是选择合适索引类型的一些建议：

1. 明确查询需求

在选择索引类型之前，首先要明确查询的需求。不同的查询类型（如等值查询、范围查询、全文搜索等）对索引的要求不同。例如，如果你经常需要进行等值查询，B-tree索引是一个不错的选择；如果你需要处理多值列，如数组或全文搜索，GIN索引则更为合适。

2. 考虑数据特性

数据的特性和分布也是选择索引类型的重要因素。例如，对于非常大的表，特别是数据分布较为均匀的情况，BRIN索引可以显著提高查询效率。而对于稀疏数据，SP-GiST索引则是更好的选择。了解数据的特性和分布，可以帮助你选择最合适的索引类型。

3. 评估索引开销

虽然索引可以显著提高查询性能，但它们也会带来一定的存储和维护开销。在选择索引类型时，需要权衡查询性能和索引开销。例如，B-tree索引虽然高效，但在频繁更新的表中可能会导致较高的维护成本。相比之下，BRIN索引在读多写少的场景中表现更好，且存储开销较低。

4. 测试和验证

选择索引类型后，建议进行实际测试和验证。通过对比不同索引类型在相同查询条件下的性能表现，可以更准确地评估哪种索引类型最适合你的应用场景。PostgreSQL提供了丰富的工具和命令，如EXPLAIN和ANALYZE，可以帮助你分析查询计划和性能瓶颈。

5.2 索引管理与实践技巧

在选择了合适的索引类型后，有效的索引管理和实践技巧同样重要。以下是一些实用的索引管理与优化技巧：

1. 定期维护索引

索引的性能会随着数据的变化而变化，因此定期维护索引是非常必要的。PostgreSQL提供了VACUUM和ANALYZE命令，可以帮助你清理无用的数据和更新统计信息。定期执行这些命令，可以确保索引的高效运行。

2. 避免过度索引

虽然索引可以提高查询性能，但过多的索引会增加存储开销和维护成本。因此，避免过度索引是非常重要的。只在真正需要的列上创建索引，并定期审查和优化索引策略，可以确保系统的整体性能。

3. 使用复合索引

在某些情况下，使用复合索引（即在一个索引中包含多个列）可以进一步优化查询性能。复合索引特别适用于多条件查询和排序操作。例如，假设你需要频繁查询某个时间段内的订单，并按订单金额排序，可以创建一个复合索引：

CREATE INDEX idx_orders_created_at_amount ON orders (created_at, amount);

4. 监控和调优

监控索引的使用情况和性能表现，可以帮助你及时发现和解决问题。PostgreSQL提供了丰富的监控工具和日志，如pg_stat_user_indexes视图，可以帮助你了解索引的使用频率和效果。通过定期监控和调优，可以确保索引始终处于最佳状态。

5. 利用分区表

对于非常大的表，可以考虑使用分区表来提高查询性能。分区表通过将数据分成多个子表，使得查询操作能够在特定的子表中高效进行。结合适当的索引策略，可以显著提升查询效率。例如，假设你有一个包含数百万条记录的日志表，可以按日期进行分区：

CREATE TABLE logs (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    timestamp TIMESTAMP NOT NULL,
    message TEXT
) PARTITION BY RANGE (timestamp);

CREATE TABLE logs_2023 Q1 PARTITION OF logs FOR VALUES FROM ('2023-01-01') TO ('2023-04-01');
CREATE TABLE logs_2023 Q2 PARTITION OF logs FOR VALUES FROM ('2023-04-01') TO ('2023-07-01');

通过合理选择和管理索引，开发者可以在多种查询场景中显著提升数据库的性能，从而为用户提供更好的体验。无论是简单的等值查询还是复杂的全文搜索，合适的索引策略都能提供强大的支持，确保数据的快速访问和高效处理。希望本文能够帮助PostgreSQL初学者更好地理解和应用这些索引类型，从而在大数据查询中取得更好的效果。

六、性能优化

6.1 索引对大数据查询的影响

在大数据时代，数据量的爆炸式增长给数据库查询带来了前所未有的挑战。面对海量数据，如何高效地获取所需信息成为了一个关键问题。索引作为数据库优化的重要手段，其在大数据查询中的作用不容忽视。通过合理使用索引，不仅可以显著提升查询效率，还能大幅降低系统的资源消耗，从而提高整体性能。

在PostgreSQL中，索引的种类繁多，每种索引类型都有其独特的优势和适用场景。例如，B-tree索引适用于大多数数据类型，尤其是数值和字符串类型，能够高效地处理等值查询和范围查询。而在处理多值列时，GIN索引通过创建倒排索引，能够显著提高查询速度。GiST索引则适用于复杂的数据结构，如几何数据和文本数据，能够支持多种查询操作。SP-GiST索引通过将数据分成多个子集，使得查询操作能够在特定的子集中高效进行，特别适用于稀疏数据。BRIN索引则适用于非常大的表，通过在每个数据块上创建摘要信息，使得查询操作能够在较大的范围内高效进行。

以一个实际案例为例，假设有一个包含数百万条记录的订单表，每次查询都需要从表中筛选出特定时间段内的订单。如果没有索引，数据库引擎需要扫描整个表来查找符合条件的数据，这不仅耗时，还会占用大量的内存和CPU资源。而有了合适的索引，例如B-tree索引，查询操作可以在对数时间内完成，大大提高了查询速度。根据实际测试，使用B-tree索引后，查询时间从几分钟缩短到了几秒钟，性能提升达到了数百倍。

6.2 性能监控与优化策略

在选择了合适的索引类型后，有效的索引管理和性能监控同样重要。通过定期维护索引、避免过度索引、使用复合索引以及利用分区表等策略，可以进一步优化查询性能，确保系统的高效运行。

1. 定期维护索引

索引的性能会随着数据的变化而变化，因此定期维护索引是非常必要的。PostgreSQL提供了VACUUM和ANALYZE命令，可以帮助你清理无用的数据和更新统计信息。定期执行这些命令，可以确保索引的高效运行。例如，每周执行一次VACUUM和ANALYZE，可以显著提高查询性能。

VACUUM ANALYZE;

2. 避免过度索引

虽然索引可以提高查询性能，但过多的索引会增加存储开销和维护成本。因此，避免过度索引是非常重要的。只在真正需要的列上创建索引，并定期审查和优化索引策略，可以确保系统的整体性能。例如，对于一个包含多个字段的表，可以先创建最基本的索引，然后根据实际查询需求逐步添加其他索引。

3. 使用复合索引

CREATE INDEX idx_orders_created_at_amount ON orders (created_at, amount);

4. 监控和调优

监控索引的使用情况和性能表现，可以帮助你及时发现和解决问题。PostgreSQL提供了丰富的监控工具和日志，如pg_stat_user_indexes视图，可以帮助你了解索引的使用频率和效果。通过定期监控和调优，可以确保索引始终处于最佳状态。例如，可以使用EXPLAIN命令来分析查询计划，找出性能瓶颈：

EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE created_at BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-31';

5. 利用分区表

CREATE TABLE logs (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    timestamp TIMESTAMP NOT NULL,
    message TEXT
) PARTITION BY RANGE (timestamp);

CREATE TABLE logs_2023_q1 PARTITION OF logs FOR VALUES FROM ('2023-01-01') TO ('2023-04-01');
CREATE TABLE logs_2023_q2 PARTITION OF logs FOR VALUES FROM ('2023-04-01') TO ('2023-07-01');

七、总结

本文全面介绍了PostgreSQL中索引的基本概念及其在大数据查询中的重要作用。通过详细阐述B-tree、GIN、GiST、SP-GiST和BRIN等索引类型的特点和适用场景，帮助读者理解如何在实际应用中选择和使用合适的索引类型。例如，B-tree索引适用于等值查询和范围查询，而GIN索引则在处理多值列时表现出色。此外，本文还探讨了用户自定义索引类型，如布隆过滤器索引，展示了其在特定场景下的高效应用。通过合理的索引选择和管理，开发者可以显著提升查询性能，降低系统资源消耗，从而为用户提供更好的体验。希望本文能够帮助PostgreSQL初学者更好地理解和应用这些索引类型，从而在大数据查询中取得更好的效果。