调优自动清理对于 PostgreSQL 来说，防止膨胀并保持索引效率，这对于高写入工作负载至关重要。
其他数据库中的类似维护任务（例如，分析，优化表）。
复制和高可用性：
异步与同步复制：吞吐量影响。异步写入通常速度更快。
读取副本：卸载读取查询以减少主数据库的负载并提高其写入吞吐量。
副本的负载平衡：均匀分布读取查询。
模式设计和查询优化（代码）（约 500 字）
吞吐量的最佳模式设计：
规范化与非规范化：
高通量写道经常青睐正常化减少数据冗余和更新异常。
高通量读可以受益于非规范化（例如，汇总表，复制频繁连接的列）以最小化连接。选择取决于工作负载的读/写比率。
适当的数据类型：尽可能小的数 巴林电话营销数据 据类型，避免灵活但速度较慢的类型，例如文本 或者 NVARCHAR(最大值)当固定长度类型足够时。
分区：对于非常大的表，水平分区（分片）或垂直分区可以分散 I/O 负载，并通过减少扫描的数据来提高查询性能。
主键选择：避免在高写入次数的表上使用单调递增键的“热点”。使用 UUID 或基于哈希的主键可以实现更好的写入分布。
写入吞吐量索引（平衡方法）：
虽然索引可以提高读取性能，但它们会增加写入的开销。
最低基本指标：仅创建对于关键读取路径或唯一约束真正必要的索引。
覆盖写入索引（有限使用）：如果修改数据的查询也从同一张表中读取数据（例如，更新...在哪里...)，覆盖索引可能会有所帮助，但要仔细权衡写入开销。
索引维护：保持索引健康（重建/重组）。
查询优化和反模式：
批处理操作：对于写入至关重要。而不是 N插入s，使用单个插入有多行。同样地，更新 和 删除。
插入...冲突/UPSERT：高效处理插入或更新，无需单独检查。
截短对比删除： 截短清空表的速度更快，因为它不记录单个行的删除。
避免大额交易：将非常大的事务分解为更小、更易于管理的批次，以减少锁争用和事务日志大小。
最小化选择 *：仅获取必要的列以减少网络流量和内存使用。