Залежить від того, які запити робляться до JSON.
1. GIN на весь документ - для пошуку за довільними ключами й значеннями:
CREATE INDEX products_attrs_gin ON products USING gin (attributes);
-- прискорює
WHERE attributes @> '{"color": "red"}'
WHERE attributes ? 'warranty'
2. GIN з jsonb_path_ops - менший і швидший, але підтримує лише @> (і jsonpath-оператори @?, @@):
CREATE INDEX products_attrs_path_gin ON products USING gin (attributes jsonb_path_ops);
Якщо запити лише «містить такі пари», - це кращий вибір: індекс у рази менший.
3. B-tree за виразом - коли фільтрують чи сортують за одним конкретним полем:
CREATE INDEX products_brand_idx ON products ((attributes ->> 'brand'));
-- прискорює
WHERE attributes ->> 'brand' = 'Bosch'
ORDER BY attributes ->> 'brand'
Зверніть увагу на подвійні дужки й на те, що вираз у запиті має точно збігатися з виразом в індексі. Для числових порівнянь - індекс за виразом з приведенням: ((attributes ->> 'price')::numeric).
Що не прискорює GIN: attributes ->> 'brand' = 'Bosch' - для нього потрібен B-tree за виразом (або переписати умову на @> '{"brand": "Bosch"}').
4. Згенерована колонка + звичайний індекс - коли поле використовується часто: воно стає звичайною колонкою з типом, статистикою й простими індексами, а JSON лишається джерелом.
Ціна GIN: повільніший запис і більший розмір. На таблицях з інтенсивними вставками це помітно; GIN збирає зміни у відкладений список (fastupdate), який вливається пізніше.
Перевірка: EXPLAIN має показувати Bitmap Index Scan по GIN-індексу, а не Seq Scan з фільтром.
