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大数据量查询优化中，分区表和索引策略是关键。分区表通过将大表拆分为多个物理子表，减少IO，适用于时间序列、类别化和均匀分布数据。索引优化中，覆盖索引和部分索引能显著提升查询效率。报表查询优化可通过物化视图预计算结果和并行查询加速复杂聚合。混合负载优化需通过资源管理和pg_stat_statements定位慢查询，隔离OLTP与OLAP资源，确保系统性能平衡。

PostgreSQL性能调优的核心在于性能监控和配置参数调整。性能监控聚焦资源使用、查询性能和系统状态，利用pg_stat_activity、pg_stat_user_tables和pg_stat_statements等工具识别瓶颈。配置参数调优包括调整shared_buffers、work_mem、maintenance_work_mem、effective_cache_size和Checkpoint相关参数，以优化内存使用和IO性能。通过闭环流程持续监控和调优，确保数据库高效运行。

分区表通过将大表拆分为小表，优化查询性能、数据维护和存储分层。PostgreSQL支持范围、列表和哈希分区。声明式分区步骤包括创建分区表、分区、索引及验证数据路由。分区维护涉及添加、删除和detach分区。分区剪枝自动跳过无关分区，提升查询效率。物化视图通过存储查询结果加速查询，需手动刷新。并行查询利用多CPU加速大表扫描、聚合和连接，但需函数并行安全。常见报错包括无匹配分区、并发刷新需唯一索引及并行查询未生效。

PostgreSQL支持多种连接类型，包括交叉连接（CROSS JOIN）、内连接（INNER JOIN）和外连接（LEFT/RIGHT/FULL OUTER JOIN）。交叉连接生成笛卡尔积，内连接仅保留匹配行，外连接保留未匹配行并用NULL填充。USING和NATURAL JOIN可简化连接条件。连接顺序影响性能，建议优先连接小结果集的表。LATERAL子查询允许动态引用前面表的列。PostgreSQL根据表大小、索引和连接条件自动选择连接算法，如嵌套循环、哈希连接和排序合并连接。优化技巧包括避免不必要的外连接、提前过滤数据和避免笛卡尔积。

子查询是嵌套在其他SQL语句中的查询，分为标量、行、列和表子查询。相关子查询依赖外部查询变量，性能较差，而非相关子查询独立执行。PostgreSQL优化器通过子查询扁平化将子查询转换为更高效的连接操作。连接操作包括内连接、外连接和交叉连接，优化器基于成本模型选择连接顺序和方法，如嵌套循环、哈希和排序合并连接。通过改写子查询为连接或使用LATERAL连接，可以显著提升查询性能。

全表扫描在PostgreSQL中会逐行读取表数据，适用于小表，但对大表会导致性能问题。查询规划器通过生成候选计划、计算代价并选择最优执行计划来优化查询。避免全表扫描的核心是为关键列创建索引，如WHERE子句、JOIN条件和排序/分组列。查询语句应避免前缀通配符、列函数和隐式类型转换，使用显式JOIN。统计信息的准确性对规划器决策至关重要，可通过ANALYZE命令手动更新或调整autovacuum参数自动更新。