使Postgres查询更快.更多指数？

使Postgres查询更快的方法有很多。以下是一些建议：

1. 优化查询: 确保查询简洁、高效。使用索引来加速查询，同时避免不必要的数据读取。

示例:

CREATE INDEX idx_column_name ON table_name;

1. 使用预编译: 预编译可以加速复杂查询的执行速度。

示例:

SELECT * FROM my_table PREPARE my_query;

EXECUTE my_query;

1. 使用分区: 对表进行分区可以显著改善查询性能。

示例:

ALTER TABLE my_table PARTITION BY RANGE (my_column);

1. 使用缓存: 缓存可以显著提高查询性能。

示例:

SELECT * FROM my_table USE INDEX (idx_column_name);

1. 优化数据库配置: 调整数据库参数，如内存、缓冲区、查询超时等，以优化查询性能。

示例:

ALTER DATABASE my_database SET work_mem = '1GB';

ALTER TABLE my_table SET BUFFER_POOL = '1GB';

1. 使用并行查询: 并行查询可以充分利用系统资源。

示例:

SELECT * FROM my_table PARALLEL LEFT JOIN my_second_table;

1. 使用外部表: 将外部表与内部表结合使用，以利用云数据库的高速性能。

示例:

CREATE EXTERNAL TABLE my_external_table (

   column1 datatype1,

   column2 datatype2

) ENGINE = Amazon Redshift COPY DESCRIPTION = {

   "bucket_name": "my_bucket",

   "file_path": "my_file.csv",

   "file_format": "CSV",

   "compression": "NONE"

}

1. 使用数据仓库: 数据仓库可以存储大量数据，并优化查询性能。

示例:

CREATE DATABASE my_data_warehouse;

USE my_data_warehouse;

CREATE TABLE my_table (

   column1 datatype1,

   column2 datatype2

) ENGINE = MergeTree() ORDER BY (column1, column2);

1. 使用物化视图: 物化视图可以预先计算结果并加速查询。

示例:

CREATE MATERIALIZED VIEW my_materialized_view

   ENGINE = MergeTree()

   ORDER BY (column1, column2)

SELECT *

FROM my_table;

1. 使用索引: 索引可以加速查询，但会降低写入性能。

示例:

```sql

CREATE INDEX idx_column_name ON my_table(column_name);

```

以上是一些建议，您可以根据具体场景和需求选择合适的优化方法。