Postgres查询性能提升的关键在于理解数据扫描类型，包括顺序扫描、索引扫描和位图索引扫描。顺序扫描适用于小表，逐行检查数据；索引扫描适合大表，通过索引快速定位数据；位图索引扫描结合了两者的优点，适用于多个过滤条件的查询。掌握这些扫描类型有助于优化查询性能。

查询优化器旨在选择最佳查询计划，但其选择依赖于成本估算，实际选择常常不准确。对于不同的选择性，索引扫描并不总是最佳，位图扫描在大多数情况下表现更佳。尽管优化器基于统计和成本模型进行选择，但可能并非最佳。改进统计和成本模型是必要的，但信息总会缺失。尽管如此，基于成本的规划仍是最佳方法。

索引扫描是PostgreSQL的基本访问方法，通过索引结构高效定位行。索引扫描优化了查询性能，直接从索引获取数据。位图索引扫描在索引效率低时使用，结合了索引选择性和顺序访问的优点。使用EXPLAIN ANALYZE命令可以获取查询执行的详细信息，包括执行时间和资源使用情况。

Aurora DSQL通过在索引列上分布二级索引，优化所有访问模式，并支持全局唯一约束。与传统数据库相比，Aurora DSQL和YugabyteDB在执行计划上略有不同，但都能有效处理索引扫描。测试显示，二级索引的响应时间高于主键，但在扫描少量行时速度较快，且两者均提供一致的二级索引，性能优越。

本文讨论了PostgreSQL中的可见性图和仅索引扫描的连接，介绍了可见性图的作用和维护方式，并通过示例演示了其工作原理。还讨论了数据修改对可见性图的影响以及VACUUM在更新可见性图方面的优化。最后，介绍了使用pg_visibility扩展查看可见性图的方法。

本文讨论了如何通过调整PostgreSQL的查询规划器来强制使用索引。通常情况下，PostgreSQL会选择顺序扫描而非索引扫描，尽管索引扫描可能更优。可以通过将`enable_seqscan`设置为off来强制使用索引，或者通过增加数据量使索引扫描的成本低于顺序扫描，从而促使查询规划器选择索引扫描。

本文介绍了PostgreSQL中的三种索引扫描类型：位图索引扫描、索引扫描和仅索引扫描。位图索引扫描适用于大数据量查询，索引扫描通过索引获取行位置并获取实际数据，仅索引扫描从索引中获取所有查询所需数据。在规划查询时，应根据列的基数选择适当的索引，并过滤小数据集。同时，只检索所需列，并调整参数以优化索引扫描性能。

本文介绍了使用UUID作为主键的优缺点，提出了UUID v7方法生成时间戳UUID的方式，并比较了随机UUID和顺序UUID的索引扫描性能。结果表明，使用顺序UUID可以提高缓存命中率。

本文介绍了如何通过HOT更新来保持索引扫描的高效性，避免重复使用CLUSTER。HOT更新可以保留表的顺序，减少表的膨胀，但无法防止INSERT破坏相关性。作者通过基准测试发现，设置fillfactor低于100的情况下，HOT更新可以保持相关性。