第四节 实战：日志系统的灵活字段存储与检索

目标：设计并实现一个基于 JSONB 的日志系统，该系统能够存储结构不固定的日志条目，并利用 GIN 索引进行高效、多维度的查询。

日志数据是典型的半结构化数据。有些日志条目可能包含 user_id，有些可能包含 request_id，还有些可能是包含复杂嵌套对象的错误信息。传统的关系模型很难优雅地处理这种“动态 Schema”。JSONB 在这里则能大放异彩。

系统需求：

  1. 存储不同来源、字段不一的日志。
  2. 能够根据日志级别（level）、服务名称（service）等通用字段进行快速过滤。
  3. 能够对 JSONB 载荷（payload）中的任意键值对进行高效搜索。
  4. 能够提取和分析 payload 中的特定数据。

第一步：设计日志表

我们创建一个 app_logs 表，包含一些通用字段和核心的 JSONB 字段。

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CREATE TABLE app_logs (
    log_id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    log_time TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT NOW(),
    level TEXT NOT NULL, -- 'INFO', 'WARN', 'ERROR'
    service TEXT NOT NULL, -- 'api-gateway', 'user-service', etc.
    message TEXT,
    payload JSONB -- 存储动态的、结构化的日志信息
);

-- 在通用字段上创建标准 B-Tree 索引
CREATE INDEX idx_app_logs_log_time ON app_logs(log_time);
CREATE INDEX idx_app_logs_level ON app_logs(level);
CREATE INDEX idx_app_logs_service ON app_logs(service);

-- 在 JSONB 字段上创建 GIN 索引，这是核心！
CREATE INDEX idx_app_logs_payload_gin ON app_logs USING GIN (payload);

第二步：插入不同结构的日志数据

我们模拟插入来自不同服务的日志条目。

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-- 用户登录成功日志
INSERT INTO app_logs (level, service, message, payload) VALUES
('INFO', 'user-service', 'User logged in successfully',
 '{"user_id": 123, "ip_address": "192.168.1.100", "method": "password"}'
);

-- API 网关请求日志
INSERT INTO app_logs (level, service, message, payload) VALUES
('INFO', 'api-gateway', 'Incoming request',
 '{"request_id": "xyz-abc-123", "path": "/api/v1/orders", "http_method": "POST"}'
);

-- 支付服务错误日志
INSERT INTO app_logs (level, service, message, payload) VALUES
('ERROR', 'payment-service', 'Payment processing failed',
 '{"order_id": 987, "customer_id": 456, "error": {"code": "E-1024", "reason": "Insufficient funds"}}'
);

-- 另一个用户登录日志
INSERT INTO app_logs (level, service, message, payload) VALUES
('INFO', 'user-service', 'User logged in successfully',
 '{"user_id": 456, "ip_address": "10.0.0.5", "method": "oauth"}'
);

第三步：执行高效的多维度查询

得益于我们在多个字段上创建的索引，现在可以进行非常高效的组合查询。

查询 1：查找所有来自 “user-service” 的日志

这个查询将使用 idx_app_logs_service 索引。

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SELECT log_time, message, payload FROM app_logs
WHERE service = 'user-service';

查询 2：查找所有 ERROR 级别的日志

这个查询将使用 idx_app_logs_level 索引。

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SELECT log_time, service, payload FROM app_logs
WHERE level = 'ERROR';

查询 3：查找所有关于 user_id 为 123 的日志

这是 JSONB 查询的用武之地。这个查询将高效地使用 idx_app_logs_payload_gin 索引。

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SELECT log_time, service, message FROM app_logs
WHERE payload @> '{"user_id": 123}';

查询 4：组合查询——查找 “payment-service” 中错误码为 “E-1024” 的日志

这个查询将同时利用 B-Tree 索引和 GIN 索引。PostgreSQL 的查询优化器会智能地选择最高效的执行计划（通常是先用 B-Tree 索引筛选出 service，再在结果集中用 GIN 索引匹配 payload）。

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SELECT log_time, message, payload FROM app_logs
WHERE
    service = 'payment-service'
    AND payload @> '{"error": {"code": "E-1024"}}';

第四步：提取和分析数据

我们不仅能查询，还能方便地从 JSONB 中提取数据进行分析。

场景：统计不同登录方式（method）的使用次数

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SELECT
    payload ->> 'method' AS login_method,
    count(*)
FROM app_logs
WHERE
    service = 'user-service'
    AND payload ? 'method' -- 确保 'method' 键存在
GROUP BY login_method;

结果：

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 login_method | count
--------------+-------
 password     |     1
 oauth        |     1

这个查询首先用 B-Tree 索引快速筛选出 user-service 的日志，然后用 GIN 索引 (? 操作符) 过滤出包含 method 键的日志，最后用 ->> 操作符提取值并进行聚合统计。

📌 小结

通过这个实战，我们构建了一个比传统关系模型更灵活、比纯 NoSQL 数据库（如 MongoDB）数据一致性更强的日志系统。

核心优势总结：

  1. 混合数据模型：结合了关系型（严格的 level, service 字段）和文档型（灵活的 payload 字段）的优点。
  2. 模式灵活性：payload 字段可以容纳任何结构的 JSON，无需预先定义所有可能的日志字段。
  3. 强大的查询能力：可以对结构化字段和半结构化字段进行任意组合的、高效的索引查询。
  4. ACID 保证：所有操作都在 PostgreSQL 的事务保护之下。

这个基于 JSONB 的日志系统范例，完美地展示了 PostgreSQL 作为一款多模型数据库，在现代应用开发中的巨大潜力和价值。