PostgreSQL 计划缓存模式
内容提要
本文讨论了如何通过使用`force_custom_plan`选项优化PostgreSQL查询性能，特别是在处理具有偏斜状态值的表时。文章分析了创建部分索引以提高查询效率的方法，并展示了不同状态值下的执行计划差异。调整计划缓存模式可以确保每次执行查询时生成自定义计划，从而提升性能。
延伸解读
计划缓存模式的工作原理
PostgreSQL 在执行预备语句时，前四次会生成自定义计划，从第五次开始使用通用计划。通用计划基于参数的平均选择性，可能不适合所有参数值。当数据分布偏斜时，通用计划可能导致性能下降，因为它无法针对特定参数值选择最优执行计划。
偏斜数据下的索引选择
当状态值分布偏斜时，PostgreSQL 会根据选择性决定是否使用索引。对于高选择性值（如 PENDING 和 SPAM），索引能有效减少扫描行数；对于低选择性值（如 APPROVED），全表扫描可能更高效。因此，创建部分索引排除低选择性值可以优化索引使用。
强制自定义计划的适用场景
当通用计划导致性能问题时，可以设置 plan_cache_mode 为 force_custom_plan，强制 PostgreSQL 每次执行预备语句时生成自定义计划。这适用于参数值选择性差异大的场景，但可能增加计划生成开销，需权衡利弊。
Q&A
如何使用`force_custom_plan`选项优化PostgreSQL查询性能？
通过设置`plan_cache_mode`为`force_custom_plan`，PostgreSQL会在每次执行查询时生成自定义执行计划，从而优化性能。
部分索引在PostgreSQL中有什么作用？
部分索引可以提高查询效率，尤其是对于高选择性的状态值，如PENDING和SPAM，避免全表扫描。
PostgreSQL在执行准备语句时的计划缓存行为是什么？
PostgreSQL在前四次执行准备语句时生成自定义执行计划，从第五次开始使用通用计划。
为什么在某些情况下PostgreSQL会选择全表扫描而不是使用索引？
当过滤的状态值如APPROVED占比过高时，使用索引的成本高于全表扫描，因此PostgreSQL选择全表扫描。
如何创建一个部分索引以提高查询效率？
可以使用`CREATE INDEX idx_post_status ON post (status) WHERE (status <> APPROVED)`来创建一个部分索引，过滤掉不需要的状态值。
使用`force_custom_plan`后，PostgreSQL的查询执行时间有何变化？
使用`force_custom_plan`后，PostgreSQL能够更有效地利用索引，显著减少查询执行时间。
