（1）快速取数据；

（2）保证数据记录的唯一性；

（3）实现表与表之间的参照完整性；

（4）在使用ORDER by、group by子句进行数据检索时，利用索引可以减少排序和分组的时间。

优点：

1.大大加快数据的检索速度；

2.创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性；

3.加速表和表之间的连接；

4.在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。

缺点：

1.索引需要占物理空间。

2.当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，降低了数据的维护速度。

1. 使用数据库索引实践推荐的索引类型。
2. 索引设计建议使用推荐类型，如果需要使用禁用、不推荐、限制使用的索引类型，建议联系GaussDB数据库专家进行评估。

表1 数据库索引实践推荐

1. 对于HASH分布表，主键和唯一索引必须包含分布键。
2. 合理设计组合索引，避免冗余。
3. 例如已对(a,b,c)创建索引，则不应再单独对 (a)、（b）、（c）、(a,b)、(b,c)创建索引。
4. 当查询时如果只带有a字段上的过滤条件，一般也会利用组合索引进行查询。
5. 不建议单表创建多个唯一索引。
6. 同时维护多个唯一索引的开销远大于维护一个多列唯一索引，如果业务逻辑上多个唯一索引，与一个多列唯一索引等价，应使用多列唯一索引。
7. 组合索引字段个数不超过5个。
8. 禁止组合索引组合字符串的总长度超过200。
9. 索引（包括单列索引和复合索引）字段应为NOT NULL字段。
10. 同字段上创建索引的维护效率不同。数值类型字段优于字符类型及其他数据类型，因此对于考虑创建索引的ID、时间等字段，建议使用数值类型进行存储。
11. 建议在关联列上创建索引。
12. GaussDB支持HASH JOIN，但是当内表较小等RESCAN代价较低的情况下，仍然可能选择NESTLOOP JOIN来完成关联。如果通过EXPLAIN可以查看到NESTLOOP JOIN计划，则可以通过在关联列上创建索引，提高NESTLOOP JOIN效率。

为了加速文本搜索，可以创建GIN索引。

to_tsvector()函数有两个版本。只输一个参数的版本和输两个参数的版本。只输一个参数时，系统默认采用default_text_search_config所指定的分词器。

请注意：创建索引时必须使用to_tsvector的两参数版本。只有指定了分词器名称的全文检索函数才可以在索引表达式中使用。这是因为索引的内容必须不受default_text_search_config的影响，否则索引内容可能不一致。由于default_text_search_config的值可以随时调整，从而导致不同条目生成的tsvector采用了不同的分词器，并且没有办法区分究竟使用了哪个分词器。正确地转储和恢复这样的索引也是不可能的。

因为在上述创建索引中to_tsvector使用了两个参数，只有当查询时也使用了两个参数，且参数值与索引中相同时，才会使用该索引。也就是说，WHERE to_tsvector('english', body) @@ 'a & b' 可以使用索引，但WHERE to_tsvector(body) @@ 'a & b'不能使用索引。这确保只使用这样的索引——索引各条目是使用相同的分词器创建的。

其中body是pgweb表中的一列。当对索引的各条目使用了哪个分词器进行记录时，允许在同一索引中存在混合分词器。在某些场景下这将是有用的。

例如，文档集合中包含不同语言的文档时。再次强调，打算使用索引的查询必须措辞匹配，例如，WHERE to_tsvector(config_name, body) @@ 'a & b'与索引中的to_tsvector措辞匹配。

索引甚至可以连接列：

另一个方法是创建一个单独的tsvector列控制to_tsvector的输出。下面的例子是title和body的连接， 当其它是NULL的时候，使用coalesce确保一个字段仍然会被索引：

然后为加速搜索创建一个GIN索引：

现在，就可以执行一个快速全文搜索了：

相比于一个表达式索引，单独列方法的一个优势是：它没有必要在查询时明确指定分词器以便能使用索引。

正如上面例子所示，查询可以依赖于default_text_search_config。另一个优势是搜索比较快速，因为它没有必要重新 利用to_tsvector调用来验证索引匹配。表达式索引方法更容易建立，且它需要较少的磁盘空间，因为tsvector形式没有明确存储。