?相信很多朋友已經在項目中使用PostgreSQL了。隨著數據量增長，性能問題遲早會找上門。今天分享10個非常實用的PostgreSQL性能優化技巧，希望能幫你解決燃眉之急。

1. EXPLAIN是你的第一把武器
任何優化都要基于證據。EXPLAIN和EXPLAIN ANALYZE命令可以讓你看到查詢計劃，知道數據庫是如何執行你的SQL的，從而發現全表掃描、缺失索引等問題。

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE username = 'zhangsan';

2. 為WHERE和JOIN條件創建索引
這是最立竿見影的方法。但索引不是越多越好，它會增加寫操作的開銷。

• B-tree索引： 最常用，適用于等值查詢和范圍查詢。

• GIN索引： 非常適合JSONB、數組等類型的數據。

• BRIN索引： 對于按時間排序的超大表（如日志表）非常高效，占用空間極小。

**3. 避免SELECT ***
明確寫出你需要的列，而不是SELECT *。這可以減少網絡傳輸的數據量，尤其是在表很寬的時候。

4. 善用批量操作
instead of 在循環中執行成千上萬條INSERT，使用批量插入。

-- 低效
INSERT INTO table VALUES (1);
INSERT INTO table VALUES (2);
...
-- 高效
INSERT INTO table VALUES (1), (2), (3), ...;

5. 控制連接池
為每個請求都創建新的數據庫連接開銷巨大。使用連接池軟件（如PgBouncer）來管理連接，可以極大提升高并發場景下的性能。

6. 適時使用局部索引
如果經常只查詢某一部分數據（如WHERE status = 'active'），可以只為這部分數據創建索引，節省空間和維護成本。

CREATE INDEX ON orders (user_id) WHERE status = 'active';

7. 定期執行VACUUM和ANALYZE
PostgreSQL的MVCC機制會導致“死元組”堆積。AUTOVACUUM通常會自動處理，但對于更新非常頻繁的表，可能需要手動調優autovacuum_vacuum_scale_factor等參數，甚至手動執行VACUUM ANALYZE。

8. 優化數據類型
使用最精確的數據類型。用INT而不是BIGINT，用TIMESTAMPTZ而不是TEXT來存時間。更小的數據類型意味著更少的磁盤占用和更快的讀寫速度。

9. 分區大表
當單表數據量過大（如億級）時，考慮使用表分區（Partitioning）?？梢詫⒁粡埓蟊戆磿r間（如按月）或按范圍分成多個物理子表，查詢時可以通過分區剪枝（Partition Pruning）只掃描相關的子表。

10. 監控與統計
使用pg_stat_statements擴展來找出最耗時、最頻繁的查詢。你無法優化你看不到的東西。

結語
性能優化是一個持續的過程，需要結合監控和實際業務場景進行分析。希望這些技巧能給你帶來啟發。大家在項目中還遇到過哪些棘手的性能問題？又是如何解決的？歡迎分享！