PostgreSQL 16 索引选择与性能验证：B-Tree、GIN、BRIN 的 EXPLAIN ANALYZE 实战
系统性比较 PostgreSQL 16 下 B-Tree、GIN、BRIN 在不同数据分布与查询模式中的性能与适用场景，提供可复现实验、采集方法与结果判读，结论可落地于生产。
BRIN
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 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。
Postgres BRIN索引：大表顺序扫描优化
通过 BRIN 块范围索引在顺序相关的大表上优化查询，显著降低索引大小与维护成本，适配时间序列场景。
PostgreSQL BRIN 索引与区间扫描优化实战
使用 BRIN 索引为大规模顺序时间列加速查询，合理设置 pages_per_range 并验证执行计划与性能。
"PostgreSQL 索引优化：BTREE、GIN、BRIN 的正确使用"
"匹配不同数据与查询模式的索引类型选择与优化方法，附常用命令与查询计划解析思路。"
"PostgreSQL BRIN 索引与时序数据优化"
"在大规模时序数据上使用 BRIN 索引提升范围查询性能，提供创建与调优示例。"
