Dian Fay：修复行级安全策略的性能问题
内容提要
在Postgres中，行级安全性通过角色和策略控制访问。比较item_admin和item_reader的查询性能发现，item_reader的查询速度明显慢于item_admin。经过优化策略，使用缓存函数和并行处理后，查询时间有所改善，但仍未达到item_admin的速度。
延伸解读
行级安全性的性能挑战
在Postgres中，行级安全性通过角色和策略控制访问，但这也带来了性能问题。item_reader角色的查询速度明显慢于item_admin，主要是因为item_reader的访问受限于用户配置的会话设置，导致其查询使用顺序扫描而非索引扫描。理解这些性能差异对于数据库优化至关重要。
优化策略的有效性
通过优化策略，如使用更高效的操作和缓存函数，item_reader的查询性能有所改善。然而，尽管经过多次优化，item_reader的查询时间仍未能达到item_admin的水平。这表明在设计行级安全策略时，需权衡安全性与性能之间的关系。
函数的稳定性与并行性
在优化过程中，函数的稳定性和并行性设置对查询性能有显著影响。将函数标记为稳定可以提高查询效率，而并行处理则进一步缩短查询时间。开发者在设计数据库函数时，应考虑这些因素以提升整体性能。
Q&A
Postgres中的行级安全性是如何控制访问的？
行级安全性通过角色和策略控制访问，具体取决于用户的角色和会话设置。
item_reader和item_admin的查询性能有什么区别？
item_reader的查询性能明显慢于item_admin，经过优化后仍未达到item_admin的速度。
如何优化item_reader的查询性能？
可以通过使用更高效的操作、缓存函数和并行处理来优化item_reader的查询性能。
item_reader的查询使用了什么样的扫描方式？
item_reader的查询使用了顺序扫描而非索引扫描，导致性能下降。
稳定函数对查询性能有什么影响？
稳定函数可以提高查询效率，因为它们在同一事务中返回相同的结果，允许查询优化器更有效地使用索引。
如何通过合并查询来减少查询时间？
通过将多个查询合并为InitPlan，可以减少查询时间，从而提高性能。
