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BRIN块范围索引：用粗粒度摘要信息换取更快写入和更小体积
内容
BRIN（Block-Range Index，块范围索引）不像B-Tree那样为每一条记录精确建立索引项，而是把数据按物理存储块分组，为每一组块保存一份摘要信息（如该组块内某列的最大值、最小值），查询时先用这份粗粒度摘要过滤掉明显不满足条件的整组数据块，再对剩下的块做扫描，这与Oracle Exadata的Storage Index思路相似。这样的设计带来一组典型取舍：索引体积比B-Tree小得多、写入（Insert）性能比B-Tree快得多，因为不需要为每条新记录维护精确的索引结构；但查询（Select）性能通常比B-Tree慢，因为它只能做粗粒度过滤、无法精确定位到具体记录。这决定了它的适用场景是”数据按某种顺序自然排列（如按日期递增写入的日志表）、且查询以等值或范围过滤为主、同时要求高速写入”的场景，而不适合作为随机分布数据的主索引。
参考来源
- 位置：《高可用架构（第1卷）》第6章《大数据与数据库》"6.10 从Postgres95到PostgreSQL9.5：新版亮眼特性"节，"6.10.3 PostgresSQL9.5的亮眼特性"（源文件：_epub-src/OEBPS/Text/Chapter6_10_4.xhtml）
- 结论依据：原文说明"BRIN（Block Range Index）是指保存数据块的值的摘要信息，如存储某一组块里所有记录中的最大、最小值，与Exadata的Storage Index相似……从上图中我们可以看到BRIN比B-Tree小很多……我们可以明确看到，B-Tree下Insert性能比BRIN慢了一倍，因此对于只要进行少量'等于'或'范围查询'操作，但要求高速数据写入的场景是十分适用的。如：按日期存放的日志表"，直接支撑本卡片结论。
- 原始内容：BRIN（Block Range Index）是指保存数据块的值的摘要信息，如存储某一组块里所有记录中的最大、最小值，与Exadata的Storage Index相似……B-Tree下Insert性能比BRIN慢了一倍，因此对于只要进行少量"等于"或"范围查询"操作，但要求高速数据写入的场景是十分适用的。