在PostgreSQL9.4查询内的where条件中使用多个OR运算符时，使用pg_trgm模块的索引不起作用

的原因是，pg_trgm模块的索引只能在单个OR运算符的情况下起作用，无法同时支持多个OR运算符。

pg_trgm模块是PostgreSQL中用于实现模糊字符串匹配的扩展模块，它可以通过计算字符串之间的相似度来进行模糊匹配。在使用pg_trgm模块时，可以创建基于trigram的索引来加速模糊匹配的查询。

然而，在查询中使用多个OR运算符时，pg_trgm模块的索引无法起作用。这是因为多个OR运算符会导致查询条件的复杂性增加，使得优化器无法有效地使用pg_trgm索引进行查询优化。

解决这个问题的方法是使用其他的索引类型，如B-tree索引或Hash索引来替代pg_trgm索引。B-tree索引适用于范围查询和排序操作，而Hash索引适用于等值查询。根据具体的查询需求，选择合适的索引类型可以提高查询性能。

对于这个具体的问题，可以考虑使用B-tree索引来优化查询性能。首先，确保查询中的列上已经创建了B-tree索引。然后，将多个OR运算符拆分为多个子查询，并使用UNION操作将结果合并。这样可以使得优化器能够更好地利用B-tree索引进行查询优化。

以下是一个示例查询的优化方案：

-- 创建B-tree索引
CREATE INDEX idx_column ON table_name (column_name);

-- 拆分多个OR运算符为多个子查询，并使用UNION操作合并结果
SELECT * FROM table_name WHERE column_name ILIKE 'keyword1%'
UNION
SELECT * FROM table_name WHERE column_name ILIKE 'keyword2%'
UNION
SELECT * FROM table_name WHERE column_name ILIKE 'keyword3%';

在这个示例中，假设查询的表名为table_name，查询的列名为column_name，需要匹配的关键字为keyword1、keyword2和keyword3。通过将多个OR运算符拆分为多个子查询，并使用UNION操作将结果合并，可以使得优化器能够更好地利用B-tree索引进行查询优化，提高查询性能。

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