Для ускорения полнотекстового поиска можно использовать индексы двух видов: GIN и GiST. Заметьте, что эти индексы не требуются для поиска, но если по какому-то столбцу поиск выполняется регулярно, обычно желательно создать индекс.

Чтобы создать такой индекс, выполните одну из следующих команд:

Более предпочтительными для текстового поиска являются индексы GIN. Будучи инвертированными индексами, они содержат записи для всех отдельных слов (лексем) с компактным списком мест их вхождений. При поиске нескольких слов можно найти первое, а затем воспользоваться индексом и исключить строки, в которых дополнительные слова отсутствуют. Индексы GIN хранят только слова (лексемы) из значений tsvector, и теряют информацию об их весах. Таким образом для выполнения запроса с весами потребуется перепроверить строки в таблице.

Индекс GiST допускает неточности, то есть он допускает ложные попадания и поэтому их нужно исключать дополнительно, сверяя результат с фактическими данными таблицы. (Postgres Pro делает это автоматически.) Индексы GiST являются неточными, так как все документы в них представляются сигнатурой фиксированной длины. Эта сигнатура создаётся в результате представления присутствия каждого слова как одного бита в строке из n-бит, а затем логического объединения этих битовых строк. Если двум словам будет соответствовать одна битовая позиция, попадание оказывается ложным. Если для всех слов оказались установлены соответствующие биты (в случае фактического или ложного попадания), для проверки правильности предположения о совпадении слов необходимо прочитать строку таблицы.

Неточность индекса приводит к снижению производительности из-за дополнительных обращений к записям таблицы, для которых предположение о совпадении оказывается ложным. Так как произвольный доступ к таблице обычно не бывает быстрым, это ограничивает применимость индексов GiST. Вероятность ложных попаданий зависит от ряда факторов, например от количества уникальных слов, так что его рекомендуется сокращать, применяя словари.

Заметьте, что построение индекса GIN часто можно ускорить, увеличив maintenance_work_mem, тогда как время построения индекса GiST не зависит от этого параметра.

Правильно используя индексы GIN и GiST и разделяя большие коллекции документов на секции, можно реализовать очень быстрый поиск с возможностью обновления «на лету». Секционировать данные можно как на уровне базы, с использованием наследования таблиц, так и распределив документы по разным серверам и затем собирая результаты с помощью модуля dblink. Последний вариант возможен благодаря тому, что функции ранжирования используют только локальную информацию.