當查詢結果時不只是單純讀取資料，而是還需要額外做轉換或運算時，效能可能會受到影響。但其實我們可以善用 Index，讓這些轉換在查詢前就先「準備好」，查詢的速度可能就會加快。

舉例來說，如果某個欄位在查詢時經常需要轉為小寫再比對，我們就可以在建立 Index 的時候，直接針對轉換後的小寫值建立 Index，讓查詢時不必每次都即時運算，這個稱為 Expression index。

例如，假如希望在查詢 quizzes 表中的 school_type 時，能夠忽略大小寫，並且都用小寫來查詢，可以直接將小寫的 school_type 建立成 Index：

CREATE INDEX quizzes_lower_school_type_idx ON quizzes (lower(school_type));

接著進行查詢時，我們可以看到它能夠直接使用到建立好的 Index：

EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM quizzes WHERE lower(school_type) = 'elementary';

一般 Index vs. Expression Index

我們來比較看看，不將小寫版本的值當作 Index，而是直接將原始的 school_type 欄位設為 Index 時的速度。先刪除原來的 Index：

DROP INDEX quizzes_lower_school_type_idx;

然後，重新建立 Index，不使用 lower() 函數：

CREATE INDEX quizzes_lower_school_type_idx ON quizzes(school_type);

再次查詢時，會發現他不會使用到 index 了！這是因為 lower() 會在比較前就改變了原本的值，導致沒辦法使用原本 B-Tree 內的值。

多個欄位組合再轉換的 Index

有些情況下，查詢條件需要將多個欄位組合在一起，例如：

SELECT * FROM people WHERE (first_name || ' ' || last_name) = 'John Smith';

從上面的測試可以發現，就算把 first_name 和 last_name 這兩個欄位建立了 Index，這樣的查詢條件是沒辦法使用的到 Index 的。

-- 建立 table
CREATE TABLE people (
	id SERIAL PRIMARY KEY,
	first_name VARCHAR(255) NOT NULL,
	last_name VARCHAR(255) NOT NULL
);

-- 建立沒有組合過資料的 index
CREATE INDEX idx_people_name ON people (first_name, last_name);

-- 確認是否有使用到 index
EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM people WHERE (first_name || ' ' || last_name) = 'book growth';

因此為了提高查詢速度，我們可以將組合欄位 (first_name || ' ' || last_name) 本身設為 Index：

CREATE INDEX people_names ON people ((first_name || ' ' || last_name));

這樣再次查詢時，就可以發現搜尋因為能使用到 index 變快了！

不過要注意速度變快的原因，是因為轉換的步驟在 insert / update 的時候就先做完了，因此時間會分散在每次 insert / update 的時候，換來的是查詢的速度可以變得更快喔～

Indexes on expressions are useful when retrieval speed is more important than insertion and update speed.

重點回顧

• Expression Index：當需要對欄位進行轉換處理（例如轉換為小寫或組合多個欄位）時，可以建立 Expression Index 來提高查詢效率。
• Expression Index 因為轉換或組合的過程會在 insert / update 時完成，因此寫入的成本會增加，適合在查詢速度優先於寫入速度的情境下使用。

參考資料

https://www.postgresql.org/docs/current/indexes-expressional.html