本文探讨了通过湖基架构优化Postgres性能的方法。将全页写入（FPW）功能下推至存储层，消除了传统Postgres的性能瓶颈，显著提升了写入和读取性能。测试显示，优化后吞吐量提高20%至450%，WAL生成量减少94%，读取延迟降低30%至50%。该变革已在Lakebase Serverless和Neon数据库中实施。

文章讨论了Postgres数据库中的写放大现象，特别是在高频率插入时。写放大是指逻辑数据与实际I/O之间的比例，通常在3到5倍之间。分析了写放大的来源，如WAL双写和全页写入等结构性成本，这些成本在仅插入数据的工作负载中可能导致不必要的开销。建议通过优化索引和调整检查点设置来降低写放大，同时介绍了TimescaleDB的Hypercore存储引擎如何通过批量压缩老数据显著减少存储和I/O成本。