GIST, sp-GIST, BRIN oder BTREE - in PostgreSQL gibt es verschiedene Indextypen, die mittlerweile auch für PostGIS-Geometriespalten unterstützt werden. Der Vortrag wird kurz die wesentlichen Unterschiede vorstellen und anhand von einfachen Regressionstests mit künstlichen Geodaten aufzeigen, wann welcher Typ am Besten verwendet werden sollte.
Mittlerweile bietet PostGIS verschiedene Indexarten für Geometriespalten an: Den klassischen R-Baum, der auf dem GIST-Framework von PostgreSQL implementiert ist, den leichtgewichtigen Block-Range Index, kurz BRIN und seit PostGIS 2.5 den Kd-baum auf Basis des sp-GIST Framework. Selbst B-Baum-Indizierung ist möglich, aber wenig nützlich.
Nun ist die Frage, welcher Indextyp am besten zu den eigenen Daten bzw. Use Case passt? Verschiedene Quellen bestehend aus der Doku, Vortragsfolien oder StackOverflow-Fragen geben mal mehr, mal weniger konkrete Hinweise. Dabei sollten eine paar einfache Regressionstests mit künstlich generierten Geodaten die Antwort liefern. Der Vortrag wird die Ergebnisse der Tests vorstellen und die Funktionsweise der Indizes kurz (mit bunten Bildern!) erläutern.
