罗宾斯·塔拉坎：你在v18之前就已经拥有的“跳过扫描”
内容提要
PostgreSQL 18引入了多列B树索引的跳过扫描功能，显著增强了优化器。在低基数情况下，跳过扫描能显著提升查询速度，而在高基数情况下，全索引扫描仍然更优。
关键要点
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PostgreSQL 18引入了多列B树索引的跳过扫描功能，显著增强了优化器。
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在低基数情况下，跳过扫描能显著提升查询速度。
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在高基数情况下，全索引扫描仍然更优。
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预v18版本在未过滤的情况下，优化器能够有效利用索引。
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在低基数场景下，v18的跳过扫描显著提高了查询性能。
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在高基数场景下，v18的跳过扫描未能提升性能，反而表现不佳。
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跳过扫描的识别方法是查看EXPLAIN输出中的Index Searches行。
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在旧版本PostgreSQL中也能有效利用多列索引，但缺乏v18的跳过扫描逻辑。
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生产中应保持统计信息更新，并考虑使用部分或表达式索引以提高查询性能。
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PostgreSQL v18的跳过扫描功能对低基数列非常有用，但高基数列仍需使用全索引扫描。
延伸解读
跳过扫描的适用场景
PostgreSQL 18的跳过扫描功能在低基数情况下表现优异，能够显著提升查询性能。然而，在高基数场景下，传统的全索引扫描仍然更为高效。因此，用户在设计索引时应考虑数据的基数特性，以选择最合适的查询优化策略。
如何识别跳过扫描
在使用PostgreSQL 18时，用户可以通过EXPLAIN输出中的Index Searches行来识别是否使用了跳过扫描。如果该行的值大于1，说明跳过扫描被有效利用。了解这一点有助于用户优化查询并评估索引的使用情况。
保持统计信息更新的重要性
在使用PostgreSQL时，保持统计信息的更新至关重要。更新的统计信息可以帮助优化器更准确地选择索引扫描或顺序扫描，从而提高查询性能。用户应定期执行ANALYZE命令，以确保优化器能够做出最佳决策。
延伸问答
PostgreSQL 18的跳过扫描功能有什么主要改进？
PostgreSQL 18引入了多列B树索引的跳过扫描功能，显著增强了优化器，特别是在低基数情况下能显著提升查询速度。
在什么情况下跳过扫描能提高查询性能？
在低基数情况下，跳过扫描能显著提升查询性能，例如在查询中使用低基数的列作为索引时。
高基数情况下，跳过扫描的表现如何？
在高基数情况下，跳过扫描未能提升性能，反而表现不佳，通常全索引扫描更优。
如何识别PostgreSQL中的跳过扫描？
可以通过查看EXPLAIN输出中的Index Searches行来识别跳过扫描，v18的跳过扫描会显示多个索引搜索。
在旧版本的PostgreSQL中，如何利用多列索引？
在旧版本中，优化器能够有效利用多列索引，但缺乏v18的跳过扫描逻辑，仍可通过创建合适的索引来避免全表扫描。
在生产环境中，如何提高查询性能？
保持统计信息更新，并考虑使用部分或表达式索引，以提高查询性能。
