PostgreSQL 索引类型选择与场景实践：B-Tree、GIN、GiST、BRIN 的性能与存储权衡可复现实验
系统化对比 PostgreSQL 的 B-Tree、GIN、GiST、BRIN 索引，给出可复现的 EXPLAIN ANALYZE 与尺寸统计方法，帮助在文本、数组、地理与时序场景做正确选型。
PostgreSQL
PostgreSQL 索引类型与选择：B-Tree、GIN、GiST、BRIN 可验证实践
以可复现的表与查询，逐步验证 PostgreSQL 主要索引类型（B-Tree、GIN、GiST、BRIN）的适用场景与性能差异，并给出选择与参数调优建议。
PostgreSQL 物化视图与刷新策略可验证实践
以可复现的示例演示物化视图的创建、索引、并发刷新与锁影响，给出生产安全的刷新策略与验证方法，确保行为与性能可控。
PostgreSQL 查询计划与索引优化实战：EXPLAIN ANALYZE 与 pg_stat_statements
面向 PostgreSQL 13–16 的查询计划分析与索引优化指南，结合 pg_stat_statements 指标与 EXPLAIN ANALYZE 真实路径，给出可验证的索引选择与写法优化策略。
PostgreSQL 分区表与数据生命周期管理：RANGE、LIST、HASH 分区与性能验证
基于 PostgreSQL 12+ 的声明式分区，提供可直接验证的建模、索引与查询分区裁剪方法，并给出冷热分层与归档实践，确保每一步都有可观测数据支撑。
PostgreSQL 分区与 JSONB 索引优化
结合时间与范围分区策略，配合 JSONB 与 GIN 索引优化查询性能，给出执行计划分析与常见坑位。
PostgreSQL 查询优化与统计信息（扩展统计、计划稳定与验证）
利用扩展统计提升选择度估算并稳定查询计划, 结合工作内存与代价参数优化执行性能, 提供可重复的度量与验证方法。
PostgreSQL 扩展统计（Extended Statistics）与查询计划稳定性
通过 Extended Statistics（MCV、相关性、NDistinct）提升选择性估算与计划稳定性，提供可验证的配置与观察方法。
PostgreSQL 外部数据封装器 postgres_fdw 实战
"在 PostgreSQL 中使用 postgres_fdw 访问远端表，提供创建服务器、用户映射与导入外部模式的示例。"
PostgreSQL 复制槽与 WAL 积压治理（清理、告警与验证）
管理逻辑/物理复制槽与WAL积压，设置阈值与告警并在订阅异常时安全清理，提供查询与验证方法确保主库空间与一致性。
