PostgreSQL提供了一些幫助提升性能的功能。主要有一些幾個方面。

1.使用EXPLAIN
EXPLAIN命令可以查看執(zhí)行計劃，在前面的blog中已經(jīng)介紹過。這個方法是我們最主要的調(diào)試工具。

2.及時更新執(zhí)行計劃中使用的統(tǒng)計信息
由于統(tǒng)計 信息不是每次操作數(shù)據(jù) 庫 都 進(jìn) 行更新的，一般是在 VACUUM 、 ANALYZE 、 CREATE INDEX等DDL執(zhí)行的時候會更新統(tǒng)計信息，
因此執(zhí) 行 計 劃所用的 統(tǒng)計 信息很有可能比 較 舊。 這樣執(zhí) 行 計 劃的分析 結(jié) 果可能 誤 差會 變 大。

以下是表tenk1的相關(guān)的一部分統(tǒng)計信息。
SELECT relname, relkind, reltuples, relpages
FROM pg_class
WHERE relname LIKE 'tenk1%';

relname | relkind | reltuples | relpages
----------------------+---------+-----------+----------
tenk1 | r | 10000 | 358
tenk1_hundred | i | 10000 | 30
tenk1_thous_tenthous | i | 10000 | 30
tenk1_unique1 | i | 10000 | 30
tenk1_unique2 | i | 10000 | 30
(5 rows)
其中 relkind是類型，r是自身表，i是索引index；reltuples是項目數(shù)；relpages是所占硬盤的塊數(shù)。

3.明確用join來關(guān)聯(lián)表
一般寫法：SELECT * FROM a, b, c WHERE a.id = b.id AND b.ref = c.id;
如果明確用join的話，執(zhí)行時候執(zhí)行計劃相對容易控制一些。
例子：
SELECT * FROM a CROSS JOIN b CROSS JOIN c WHERE a.id = b.id AND b.ref = c.id;
SELECT * FROM a JOIN (b JOIN c ON (b.ref = c.id)) ON (a.id = b.id);

4.關(guān)閉自動提交（autocommit=false）

5.多次插入數(shù)據(jù)是用copy命令更有效率
我們有的處理中要對同一張表執(zhí)行很多次insert操作。這個時候我們用copy命令更有效率。因為insert一次，其相關(guān)的index都要做一次，比較花費時間。

6.臨時刪除index
有時候我們在備份和重新導(dǎo)入數(shù)據(jù)的時候，如果數(shù)據(jù)量很大的話，要很幾個小時才能完成。這個時候可以先把index刪除掉。導(dǎo)入在建index。

7.外鍵關(guān)聯(lián)的刪除
如果表的有外鍵的話，每次操作都沒去check外鍵整合性。因此比較慢。數(shù)據(jù)導(dǎo)入后在建立外鍵也是一種選擇。

8.增加maintenance_work_mem參數(shù)大小
增加這個參數(shù)可以提升CREATE INDEX和ALTER TABLE ADD FOREIGN KEY的執(zhí)行效率。

9.增加checkpoint_segments參數(shù)的大小
增加這個參數(shù)可以提升大量數(shù)據(jù)導(dǎo)入時候的速度。

10.設(shè)置archive_mode無效
這個參數(shù)設(shè)置為無效的時候，能夠提升以下的操作的速度
?CREATE TABLE AS SELECT
?CREATE INDEX
?ALTER TABLE SET TABLESPACE
?CLUSTER等。

11.最后執(zhí)行VACUUM ANALYZE
表中數(shù)據(jù)大量變化的時候建議執(zhí)行VACUUM ANALYZE。