PostgreSQL 的哈希分区在高吞吐量应用中存在目录查找开销。本文介绍了一种通过在应用层预计算分区索引，从而绕过 PostgreSQL 目录查找的优化方法。使用 Ruby gem `pg_hash_func` 或直接调用 PostgreSQL 的哈希函数，可以将查询速度提升 20 倍以上，显著降低延迟。这种方法适用于对性能要求极高的场景，在权衡简单性和性能之间提供了更多选择。
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AI 编程助手越来越强大，其生成的代码简洁高效，但同时也带来“过早闭包”的风险：开发者容易被看似完美的解决方案迷惑，忽略更深层次的问题。文章以医学案例作类比，指出AI 就像经验丰富的医生，可能因经验而忽略罕见疾病。作者建议开发者应批判性地看待 AI 的建议，主动探索多种方案，避免陷入“快速修复”的陷阱，才能提升代码质量，避免技术债务积累。
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作者在使用PostgreSQL的Common Table Expression (CTE)结合DELETE ... RETURNING和LIMIT处理队列式表中的批量项目时，发现了意外行为。预期只删除一行，但实际却删除了多行。通过EXPLAIN ANALYZE分析，发现查询计划使用了嵌套循环半连接，导致LIMIT 1被多次执行。解决方法是将CTE中的子查询直接嵌入DELETE语句的WHERE子句中，避免查询计划的优化策略导致意外行为。这提醒我们，CTE并非总是优化屏障，在关键操作中应仔细检查查询计划。
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本文探讨了 PostgreSQL 数据库中 `synchronous_commit` 设置的性能影响。关闭该设置可显著提升事务吞吐量，减少 I/O 和 CPU 负载，但代价是引入数据丢失的风险窗口。作者通过测试，在 I/O 受限系统上实现了 30% 的 TPS 提升。文章建议根据实际需求，选择合适的 `synchronous_commit` 设置，例如针对不同会话、事务或操作进行调整，并在 Ruby on Rails 应用中提供了示例代码。作者还指出，在 Aurora PostgreSQL 上，将 `synchronous_commit` 设置为 `off` 可获得最大性能提升。
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本文总结了高增长初创公司在使用 PostgreSQL 数据库时遇到的常见问题，例如锁竞争、索引膨胀、TOAST 存储等。作者针对每个问题提出了多种解决方案，包括调整数据库参数、使用并发工具、优化数据访问模式等。文章还讨论了垂直和水平扩展、追加式表与更新密集型表、DDL 变更、版本升级以及多租户等高级主题，并提供了相应的解决方案和注意事项。 通过本文，读者可以学习到如何有效地解决 PostgreSQL 在高并发场景下的性能瓶颈，并提升数据库的可扩展性。
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使用模拟数据库进行测试虽然快速便捷，但作者认为其弊大于利。文章以创建用户为例，对比了模拟数据库和真实数据库测试方法。真实数据库测试能够及早发现潜在问题，例如唯一约束冲突、默认值处理和性能瓶颈等，从而节省调试时间，降低生产环境风险。此外，随着应用发展和数据库模式变更，真实数据库测试能更好地应对新验证、数据类型修改和时间戳精度变化等问题，确保代码与实际数据库模式一致。文章建议，对于数据访问层，真实数据库测试至关重要；而对于服务层，真实数据库测试能揭示业务逻辑与数据的交互方式；控制器层则可以模拟服务调用。平衡真实数据库测试和模拟测试，才能构建更可靠的应用。
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