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分区表通过将逻辑上的大表拆分为物理上的小表，提升数据库性能。PostgreSQL支持范围分区、列表分区和哈希分区三种方式，分别适用于按连续区间、枚举值和哈希值拆分数据的场景。分区表的核心优势包括查询加速、批量操作高效、冷数据存储优化和索引性能提升。声明式分区是推荐实现方式，通过创建分区表、分区和索引，结合分区剪枝优化查询性能。维护分区表时，可添加、删除或修改分区，并可通过子分区进一步优化。最佳实践包括选择合适的分区键、控制分区数量、考虑扩展性、避免跨分区操作和谨慎使用默认分区。

GROUP BY用于分组聚合，将相同值的行归为一组并计算聚合函数。PostgreSQL支持功能依赖优化，若GROUP BY列为主键或唯一约束，其他依赖列无需加入GROUP BY。GROUPING SETS、CUBE、ROLLUP可一次性生成多组聚合，提升效率。HAVING用于过滤分组结果，WHERE过滤原始行。ORDER BY性能依赖索引，Top-N查询可使用Top-N Heapsort优化。窗口函数在GROUP BY后执行，PARTITION BY和ORDER BY的索引可提升性能。work_mem控制排序内存，超出则触发外部排序。

子查询和CTE（公共表表达式）是SQL中处理复杂查询的两种常用方法。子查询嵌套在其他查询中，分为非相关子查询（独立执行）和相关子查询（依赖外部查询）。CTE通过WITH子句定义，生成临时结果集，支持物化（默认生成临时表）和递归查询。CTE的优势在于多次引用时避免重复计算，但会增加I/O开销；子查询则通过优化器融合，利用索引提高性能。递归查询是CTE的独占场景，而子查询在简单逻辑和小结果集过滤时更具优势。PostgreSQL 12+支持NOT MATERIALIZED选项，减少CTE的物化开销。

PostgreSQL中的连接查询（JOIN）通过查询优化器选择成本最低的执行策略，主要包含三种Join策略：Nested Loop Join、Merge Join和Hash Join。Nested Loop Join适用于小表或内层表有索引的场景；Merge Join适合两个表Join键都有有序索引的情况；Hash Join则用于大表与小表的连接，通过构建Hash表加速查询。优化器还会根据表大小和索引情况选择Join顺序，优先减少中间结果的大小。

PostgreSQL查询执行流程包括词法分析、语法分析、查询重写、查询规划器和执行器，其中查询规划器根据统计信息选择成本最低的执行计划。常见性能陷阱包括忽略索引导致全表扫描、函数/表达式导致索引失效、隐式类型转换破坏索引、复合索引顺序错误、不必要的SELECT *、JOIN操作笛卡尔积与顺序错误，以及CTE的“优化围栏”问题。通过EXPLAIN ANALYZE可诊断性能问题，避免这些陷阱可显著提升查询效率。

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