针对用户呼声最高的全文搜索需求，Postgres 全文搜索扩展插件 TIN（Text INdex）正式推出通用版本（GA），面向所有 Postgres 和 Neki 数据库开放。
TIN 旨在提供快速、功能齐全且可靠的文本索引服务，支持布尔表达式、短语与跨度查询，术语的模糊、通配符及正则匹配，大小写与重音折叠，以及基于 BM25 评分的前 k 名查询和 COUNT(*) 统计。与其他现有方案不同，TIN 能在处理复杂 WHERE 子句、连接操作、持续更新、复制及事务可见性的同时，保持卓越性能。
应用场景与功能特性
TIN 适用于多种搜索场景：
- 电商搜索：检索包含所有关键词的前十个产品，并按相关性排序。
- 法律发现：返回包含任意关键词的所有文档，无需排名。
- 标签统计：精确计算具有特定标签的照片数量。
系统支持在插入、更新和删除文档的同时进行查询，确保新提交的数据能立即被检索到。
性能基准测试
为评估性能，团队在 AWS i7i.8xlarge EC2 实例（8 vCPU, 32 GB RAM, NVMe 存储）上进行了基准测试。测试语料库采用 Stack Exchange 问答数据导出文件（85 GB，1.5 亿文档），生成 1,719 个合成查询轨迹。对比对象包括 ParadeDB v0.25.2、pg_textsearch v1.4.0 及 Postgres v18.6 内置 GIN 索引。
索引构建效率
在 32 GB RAM 限制下，仅 TIN 成功完成索引构建，耗时 8 分 10 秒，索引大小 50.7 GB。其他引擎因内存不足失败，需提升 RAM 至 64-128 GB 方可完成，耗时从 19 分钟到 2 小时不等。
查询性能表现
混合查询（前 10 名排名）：在无并发写入情况下，TIN 的每秒查询量（QPS）是 ParadeDB 的 25 倍，p99 延迟低 26 倍。GIN 因内存溢出无法完成，pg_textsearch 仅支持析取搜索。
合取与短语查询：TIN 的 QPS 是 ParadeDB 的 10 倍、GIN 的 541 倍；p99 延迟分别低 6 倍和 1,356 倍。
带并发写入的析取查询：在每秒 1,000 次更新的负载下，TIN 的 QPS 是 pg_textsearch 的 36 倍、ParadeDB 的 57 倍。10 分钟内，TIN 完成 27 万次更新，而 pg_textsearch 仅完成 735 次，ParadeDB 完成 18.5 万次。
内存命中场景：当索引完全载入内存时，针对维基百科语料库的计数查询，TIN 的 QPS 达到 10,260，远超 ParadeDB（291）和 GIN（1.4）。
综合来看，TIN 的吞吐量至少比替代方案高 8 倍，且磁盘读取数据量显著更少，受并发写入影响极小。
技术架构解析
TIN 的高性能源于其独特的架构设计：
直接使用 ctid 作为文档标识
传统搜索引擎使用连续文档 ID，需额外映射回 Postgres 的 ctid（当前元组标识符），造成巨大开销。TIN 直接使用 48 位 ctid 作为文档 ID，避免了映射转换，实现 O(1) 物理位置查找。
两级位图编码与向量化
针对 ctid 的非连续性，TIN 采用页面级和偏移量级两级位图编码。利用 AVX-512/AVX2 指令集，对 256 位页面位图进行向量化 AND/OR 运算，大幅减少循环和分支指令。对于 COUNT(*) 查询，若页面无重叠，可直接通过元数据计算总和，跳过 postings 列表读取。
MVCC 与段合并优化
TIN 通过与 Postgres 可见性地图交集，高效处理 MVCC 可见性检查，避免不必要的堆访问。在段合并过程中，由于 ctid 全局唯一且含义不变，TIN 无需像传统系统那样重新编号和压缩数据，只需转移位图所有权，极大降低了写放大和 I/O 成本。
凭借上述优化，TIN 在各基准测试中均展现出显著的性能优势，为 Postgres 用户提供了高效的全文搜索解决方案。