postgresql , 空間資料 , r-tree , 聚集存儲
單身漢的房間可能是這樣的，淩亂得很。
可能會有人表示不服，不是應該這樣的嗎？
實際上大多數情況下資料庫存儲也可能是這樣的，資料淩亂。索引的目的是在淩亂的資料中找到目标資料，但是從淩亂的資料中按索引順序掃描一批資料，會有什麼後果呢：
沒錯，io放大，我在以前的文章中有詳細介紹過其原理。
<a href="https://github.com/digoal/blog/blob/master/201404/20140426_01.md">《索引順序掃描引發的堆掃描io放大背後的統計學原理與解決辦法 - postgresql index scan enlarge heap page scans when index and column correlation small.》</a>
對于亂序存放的資料，如果按索引順序來調整存儲，聚集後，可以減少io放大。
對于空間資料，應該如何存放呢？
postgresql 插件有一個插件pageinspect，可以解析block檢視索引、堆表的内容。
但是一直沒有支援gist, sp-gist的内窺，不過馬上就會支援了，看這個patch。
<a href="https://www.postgresql.org/message-id/flat/accae316-5e4d-8963-0c3d-277ef13c396c%40postgrespro.ru#[email protected]">https://www.postgresql.org/message-id/flat/accae316-5e4d-8963-0c3d-277ef13c396c%40postgrespro.ru#[email protected]</a>
1、打更新檔
2、加載pageinspect插件
3、幾個函數接口的講解
3.1 檢視gist索引概貌，比如層級，占用多少個page，多少葉子節點，多少tuple等。
gist_stat(indexname) - show some statistics about gist tree
3.2 列出gist索引的每個層級的概貌，直到某個層級的節點。
gist_tree(indexname,maxlevel) - show gist tree up to maxlevel
3.3 列印gist索引的詳細内容，這裡包含了每一個索引的區間，例如國家、省、市。。。box邊界。
gist_print(indexname) - prints objects stored in gist tree, works only if objects in index have textual representation (type_out functions should be implemented for given object type).
it's known to work with r-tree gist based index (contrib/rtree_gist).
note, in example below, objects are of type box.
我們可以把gist索引的内容，按層級繪制出圖像來。
例如一級長這樣，就是大box。
下一級（葉子節點），長這樣，就是大box下的一個個小box。
如果我們按照gist索引的層級排序，聚集存儲，那麼在基于空間掃描資料的時候，掃描的塊就更少。
假設落在杭州地區有100萬條資料，按照單身漢的亂序存儲，杭州的資料可能散落分布在很多個page中，我們掃描時也許掃描的是全量資料，而且是離散掃，性能損耗比較大。如果按照gist聚集存儲，那麼會有極大的性能提升。
1、建立測試表
2、寫入1000萬測試記錄，随機點位
3、建立空間索引
4、内窺空間索引
4.1、末端（葉子）節點的box如下。
5、空間聚集前，也就是從單身漢的淩絡卧室空間掃描落在某一個box内的資料。
傳回101518條記錄，掃描了50914個heap資料塊。
6、按gist空間聚集，整理資料。
postgresql提供了一個聚集文法：
使用gist索引對資料進行聚集：
驗證聚集後的塊掃描性能。
傳回101518條記錄，掃描了691個heap資料塊。
使用空間聚集，按某個空間條件查詢并傳回101518記錄，對比聚集前後，掃描的heap資料塊數目從50914降到了691。
<a href="http://www.sai.msu.su/~megera/wiki/gevel">http://www.sai.msu.su/~megera/wiki/gevel</a>
<a href="http://www.sai.msu.su/~megera/wiki/rtree_index">http://www.sai.msu.su/~megera/wiki/rtree_index</a>