ブロック範囲インデックス

大規模なデータベースインデックスでは、通常、Bツリーアルゴリズムが使用されます。BRINは必ずしもBツリーの代替となるものではなく、インデックスのシーケンシャルスキャンを改善するものであり、インデックスが特定の条件を満たして順序付けられ、検索対象がこれらの値の狭いセットである場合に特に（そして潜在的に大きな）利点があります。一般的なケースでは、ランダムなデータの場合、Bツリーの方が優れている可能性があります。^{[ 3 ]}

^{Oracle ExadataのSmart Scanning [ 6 ]}と共通するBRIN技術の特に​​優れた点は、ビッグデータやデータウェアハウスアプリケーションでこのタイプのインデックスを使用できることです。これらのアプリケーションでは、テーブルのほぼすべてが関心のある範囲とは無関係であることがわかっています。BRINを使用すると、関心のあるデータが含まれている可能性のあるブロックのみを取得し、明らかに範囲外である、またはこの列のデータが含まれていないブロックを除外することで、このような場合にテーブルをクエリできます。

大規模テーブルの処理における一般的な問題は、検索にはインデックスの使用が必要であるが、このインデックスの維持によって新しいレコードの追加が遅くなることである。従来は、追加をまとめて単一の一括トランザクションとして追加するか、インデックスを削除し、新しいレコードのバッチを追加してからインデックスを再作成するという方法が取られてきた。これらの方法はいずれも同時読み取り/書き込み操作を妨げ、継続的に稼働するビジネスでは実行できない場合がある。^{[ 16 ]}

BRIN では、インデックスの維持による速度低下は B-tree に比べて大幅に軽減されます。^{[ 17 ]} Wong は、インデックスのない 10GB テーブルへの追加は B-tree で 85% 遅くなったが、同等の BRIN ではオーバーヘッドが 11% に過ぎなかったと報告しています。^{[ 1 ]}

BRINは、Bツリーでは水平分割が必要となるような非常に大きなデータに対して作成される可能性がある。^{[ 14 ]}

BRIN の作成は、B ツリーの場合よりも 80% 高速です。^{[ 1 ]}これは、コードの変更を必要とせずに、ドロップ、追加、再インデックスのアプローチを使用する既存のデータベース アプリケーションをリファクタリングするのに役立つ改善です。

1つのテーブル上の異なる列に対して、複数のBRINを定義することができます。ただし、いくつかの制限があります。

BRINは、キー値の順序がストレージ層のブロック構成に従う場合にのみ効率的です。^{[ 13 ] [ 15 ]}最も単純なケースでは、テーブルの物理的な順序（多くの場合、テーブル内の行の作成順序）がキーの順序と一致することが必要となる場合があります。このキーが作成日である場合、これは自明の要件となる可能性があります。^{[ 14 ] : 9}

データが真にランダムである場合、または「ホット」データベースでキー値の変動が激しい場合、BRINの前提条件が崩れる可能性があります。すべてのブロックには「関心のある」エントリが含まれているため、BRIN範囲フィルタによって早期に除外されるエントリはごくわずかです。

ほとんどの場合、BRINはテーブルごとに1つのインデックスに制限されます。複数のBRINを定義することは可能ですが、適切な順序付けが可能なのは1つだけである可能性が高いです。2つ（またはそれ以上）のインデックスが同様の順序付け動作を示す場合、同じテーブルに複数のBRINを定義することが可能で、かつ有用な場合があります。明らかな例としては、作成日とrecord_id列の両方がレコード作成順序とともに単調に増加する場合が挙げられます。その他の場合、キー値は単調ではないかもしれませんが、レコードの物理的な順序内に強いグループ化が存在する限り、BRINは有効です。

BRIN はOracle Exadata の「ストレージ インデックス」といくつかの類似点があります。^{[ 2 ] [ 5 ] [ 18 ]} Exadata は、アーキテクチャ スタックに「ストレージ レイヤー」という強力な概念を持っています。テーブル データは、ストレージ サーバー上のブロックまたは「ストレージ セル」に保持されます。これらのストレージ セルはストレージ サーバーに対して不透明であり、識別子によって要求に応じてデータベース エンジンに返されます。以前は、データベース ノードは、ストレージ セルをスキャンするためにすべてのストレージ セルを要求する必要がありました。^{[ 6 ]}

ストレージインデックスはこのレイヤーでデータ剪定を提供し、それ以上関心のないセクションを効率的に示します。^{[ 13 ] [ v ] [ 19 ]}ストレージインデックスはストレージサーバーのメモリにロードされるため、セルの要求が発行されると、検索値で述語付けできます。これらはストレージインデックスと比較され、関連するセルのみがデータベースノードに返されます。

ストレージインデックスによるパフォーマンス上の利点は、インデックス付き列に多くのヌル値が含まれている場合に最も顕著になります。疎なデータをスキャンする場合、パフォーマンス上の大きな利点が得られます。^{[ 20 ]}