​相信很多朋友已经在项目中使用PostgreSQL了。随着数据量增长，性能问题迟早会找上门。今天分享10个非常实用的PostgreSQL性能优化技巧，希望能帮你解决燃眉之急。

1. EXPLAIN是你的第一把武器
任何优化都要基于证据。EXPLAIN和EXPLAIN ANALYZE命令可以让你看到查询计划，知道数据库是如何执行你的SQL的，从而发现全表扫描、缺失索引等问题。

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

2. 为WHERE和JOIN条件创建索引
这是最立竿见影的方法。但索引不是越多越好，它会增加写操作的开销。

• B-tree索引： 最常用，适用于等值查询和范围查询。

• GIN索引： 非常适合JSONB、数组等类型的数据。

• BRIN索引： 对于按时间排序的超大表（如日志表）非常高效，占用空间极小。

**3. 避免SELECT ***
明确写出你需要的列，而不是SELECT *。这可以减少网络传输的数据量，尤其是在表很宽的时候。

4. 善用批量操作
instead of 在循环中执行成千上万条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. 控制连接池
为每个请求都创建新的数据库连接开销巨大。使用连接池软件（如PgBouncer）来管理连接，可以极大提升高并发场景下的性能。

6. 适时使用局部索引
如果经常只查询某一部分数据（如WHERE status = 'active'），可以只为这部分数据创建索引，节省空间和维护成本。

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

7. 定期执行VACUUM和ANALYZE
PostgreSQL的MVCC机制会导致“死元组”堆积。AUTOVACUUM通常会自动处理，但对于更新非常频繁的表，可能需要手动调优autovacuum_vacuum_scale_factor等参数，甚至手动执行VACUUM ANALYZE。

8. 优化数据类型
使用最精确的数据类型。用INT而不是BIGINT，用TIMESTAMPTZ而不是TEXT来存时间。更小的数据类型意味着更少的磁盘占用和更快的读写速度。

9. 分区大表
当单表数据量过大（如亿级）时，考虑使用表分区（Partitioning）。可以将一张大表按时间（如按月）或按范围分成多个物理子表，查询时可以通过分区剪枝（Partition Pruning）只扫描相关的子表。

10. 监控与统计
使用pg_stat_statements扩展来找出最耗时、最频繁的查询。你无法优化你看不到的东西。

结语
性能优化是一个持续的过程，需要结合监控和实际业务场景进行分析。希望这些技巧能给你带来启发。大家在项目中还遇到过哪些棘手的性能问题？又是如何解决的？欢迎分享！