查询优化

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 …

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 …

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 …

多列索引在PostgreSQL中用于优化包含多列条件的查询，支持B-tree、GiST、GIN和BRIN四种索引类型。B-tree索引遵循左前缀原则，适合等值或等值+范围查询；GiST索引首列选择性影响效率，适合空间数据；GIN索引无左前缀限制，适合多值类型查询；BRIN索引适合大表范围查询。覆盖索引通过INCLUDE子句包含查询所需列，避免回表，提升查询效 …

索引是PostgreSQL中优化查询性能的核心工具，本质是表数据的“快速查找目录”，减少磁盘IO次数。B-Tree是默认索引类型，适用于等值查询、范围查询和排序，结构为自平衡树，查询时间稳定。GiST是高级索引类型，支持复杂数据类型和查询场景，如空间数据查询和全文搜索。选择索引时需结合查询需求、数据类型和维护成本，B-Tree适合常规查询，GiST适合复杂查 …

EXPLAIN工具用于展示PostgreSQL查询优化器的执行计划，帮助理解查询的执行方式和优化路径。EXPLAIN仅生成估计计划，而EXPLAIN ANALYZE会执行查询并提供实际数据。查询计划以树状结构呈现，包含节点类型（如Seq Scan、Index Scan）和关键列（如Cost、Rows）。Cost是优化器的相对成本，基于I/O和CPU成本计算。 …