技术教程
MySQL 索引与查询优化（2025）
# MySQL 索引与查询优化（2025）
MySQL 的优化核心在于正确的索引与合理的查询与数据布局。
## 一、索引与类型
- B-Tree/Hash/全文索引：按查询模式选择。
- 覆盖索引：减少回表，提升读取效率。
## 二、执行计划与统计
- EXPLAIN：分析扫描类型与行数与索引使用。
- 统计信息：更新与分析表，避免错误估算。
## 三、分区与布局
- 分区表：按时间或范围
NoSQL注入防护（MongoDB/查询算子白名单）最佳实践
通过MongoDB查询算子白名单与键过滤、类型校验与分页限制，系统性防止NoSQL注入与资源耗尽。
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 GIN 索引与全文搜索(tsvector)实践
使用 tsvector 与 GIN 索引实现高性能全文搜索，示例包含索引与查询语法。
PostgreSQL INCLUDE索引与Index Only Scan实践
利用 `INCLUDE` 扩展覆盖索引列，提升索引仅扫描性能，并理解可见性地图对收益的影响。
PostgreSQL autovacuum调优：膨胀与冻结治理
通过合理的 autovacuum 参数与监控策略治理表膨胀与事务冻结，保持统计信息与性能稳定。
PostgreSQL 分区与并行查询优化（Partitioning、Parallel Query、统计信息）
利用分区与并行查询优化大表性能，结合统计信息与约束排除，提供可验证的调优路径。
PostgreSQL 分区与维护窗口策略（Range/Hash、Autovacuum 与验证）
使用声明式分区提高查询与维护效率，结合Autovacuum与维护窗口策略，提供SQL示例与度量方法验证效果。
PostgreSQL 分区策略与时间序列优化（2025）
# PostgreSQL 分区策略与时间序列优化（2025）
时间序列数据写多读多，需在分区/索引/归档上系统优化。
## 一、分区与布局
- 范围分区：按时间窗口分区，减少扫描与维护成本。
- 子分区：按来源或租户进一步细分，降低热点。
## 二、索引与统计
- 索引：覆盖时间与过滤维度；避免过度索引。
- 统计：维护表与列统计，确保计划准确。
## 三、写入与归档
- 批量与队列：控制
PostgreSQL 声明式分区(RANGE)与月度分区维护实践
使用声明式 RANGE 分区实现按月分表与自动维护，示例包含创建、附加、查询与默认分区兜底策略。
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。
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 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。
