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如何提升数据库性能：通过Postgres FDW加速查询效率
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原文英文，约11200词，阅读约需41分钟。
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内容提要
外部数据包装器（FDW）使远程Postgres表可作为本地表使用，但性能常常不尽如人意。查询可能表现得像分布式系统，数据的移动和往返次数会影响性能。推送机制决定了查询是否在数据源处进行过滤、连接和聚合，成功的推送可以减少数据传输，提高查询效率。手册提供FDW的基本知识、调优方法和案例研究，帮助用户优化查询性能。
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关键要点
- 外部数据包装器（FDW）使远程Postgres表可作为本地表使用，但性能常常不尽如人意。
- 查询可能表现得像分布式系统，数据的移动和往返次数会影响性能。
- 推送机制决定了查询是否在数据源处进行过滤、连接和聚合，成功的推送可以减少数据传输，提高查询效率。
- 手册提供FDW的基本知识、调优方法和案例研究，帮助用户优化查询性能。
- 推送机制不是简单的“移动计算”，而是决定过滤、连接、排序和聚合是否在数据源处进行。
- 推送成功时，局部服务器接收的结果集会减少，推送失败时则需要拉取大量中间集并在本地完成工作。
- 手册的章节将帮助用户建立关于postgres_fdw的实用思维模型，理解哪些表达式是可推送的。
- 手册还涵盖了生产环境中的调优方法、模式和索引考虑、基准测试方法、监控和日志记录。
- 外部数据包装器允许使用与本地相同的SQL语法查询远程数据，但可能会导致性能问题。
- 推送机制的成功与否直接影响查询的延迟和性能，优化查询结构可以显著提高性能。
- 推送失败的原因包括使用非不可变函数、类型和排序规则不匹配、跨服务器连接等。
- 使用EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)可以帮助用户理解查询计划，识别推送失败的原因。
- 在FDW查询中，必须优先关注远程SQL字符串，确保其包含必要的过滤条件和连接。
- 通过调整fetch_size、use_remote_estimate等参数，可以进一步优化FDW查询性能。
- 在远程服务器上创建合适的索引对于推送机制的成功至关重要。
- 案例研究展示了通过重写查询实现推送的成功，显著降低了查询的运行时间。
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延伸问答
什么是外部数据包装器（FDW）？
外部数据包装器（FDW）允许用户使用与本地相同的SQL语法查询远程Postgres表，使其看起来像本地表。
如何优化FDW查询性能？
优化FDW查询性能可以通过推送机制、调整fetch_size和use_remote_estimate等参数，以及确保远程服务器上有合适的索引来实现。
推送机制在FDW中有什么作用？
推送机制决定了查询是否在数据源处进行过滤、连接和聚合，成功的推送可以减少数据传输，提高查询效率。
推送失败的常见原因是什么？
推送失败的原因包括使用非不可变函数、类型和排序规则不匹配、跨服务器连接等。
如何使用EXPLAIN分析FDW查询？
使用EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)可以帮助用户理解查询计划，识别推送失败的原因，并查看远程SQL字符串。
在FDW查询中，如何确保推送机制的成功？
确保推送机制成功的关键是使用可推送的表达式，避免使用非不可变函数，并确保所有相关表在同一远程服务器上。
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