Index 내 addInfo 저장으로 Sort node를 제거한 RUM의 쿼리 최적화

Context

GIN 인덱스는 검색 결과의 TID만 저장하여 정렬 및 랭킹 수행 시 Heap Tuple 전체를 Fetch한 후 별도의 Sort node를 거쳐야 하는 구조적 한계 존재. 특히 대규모 데이터셋에서 LIMIT 쿼리 수행 시 모든 매칭 항목을 스캔해야 하므로 응답 속도가 급격히 저하됨.

Technical Solution

• Posting List 내 TID와 함께 addInfo(timestamp, position 등)를 추가 저장하는 아키텍처 도입
• Index Scan 단계에서 addInfo 기준으로 데이터를 정렬하여 별도의 Sort node 없이 즉시 결과 반환
• Depth-first traversal 방식을 통해 Bitmap 접근 방식의 오버헤드를 제거하고 LIMIT 쿼리 최적화 구현
• Distance-based ordering(<=>) 연산자를 도입하여 ts_rank와 ts_rank_cd의 한계를 극복한 랭킹 모델 적용
• Phrase search 시 Index 단계에서 단어 위치 정보를 검증하여 Heap Recheck 과정 생략
• rum_tsvector_addon_ops를 통해 임의의 첨부 컬럼 기반 정렬 및 필터링 지원