我的桌子上有大约6000万条记录，并且可能很快就会增长到约5亿（然后会缓慢增长）。表格中有一列，即类别。类别的总数大约为2万，并且有时会非常缓慢地增长。记录在各类别之间分布不均，有些类别占所有记录的5％，而其他类别仅占很小一部分记录。
我有一些仅适用于一个或多个类别（使用=或IN / ANY条件）的查询，并且我想优化这些查询的性能。
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对于这个广泛的问题，我只能给出一个概括的答案。
使用B树索引，而不是哈希索引。
如果您有几个条件不是非常有选择性，请在每列上创建一个索引，然后将它们与位图索引扫描结合起来。
答案 1 :(得分：1)
通常，选择性不高的列不是索引的理想选择。索引不是免费的。它们需要维护，并且在查询时，在大多数情况下，Postgres仍然必须为索引搜索匹配的每一行走到表中（例外是覆盖索引）。
话虽如此，我不确定您的选择性分析。如果您要过滤到最坏情况的最高百分比是5％，而大多数百分比远低于该百分比，那我想您有一个非常有选择性的栏。
对于要使用的索引类型（b树与哈希），除非特别需要偏离，否则我通常将b树索引作为我的标准。
哈希索引比b树索引的查询速度更快，但是，它们不能用于范围查找，而只能用于相等查找。并非所有RDBMS都支持哈希索引，因此，社区对此哈希索引的了解较少，这可能会阻碍支持。