在最近的设计评审中，客户的应用因数据量增加导致性能下降，主要问题在于文档中嵌入对象的索引方式。尽管有110K可查询文档和15个索引，但索引占用85GB内存，超出4GB缓存，影响性能。建议采用复合索引和部分索引，以优化查询性能并减少索引大小。

本文介绍了PostgreSQL中的复合索引和部分索引的作用和性能影响，复合索引适用于多字段过滤和排序的查询，部分索引适用于特定数据子集的查询，通过示例演示了使用索引的效果和性能提升。

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。

本文讨论了排除约束的使用，包括如何创建不重叠的预约。作者提供了使用部分索引来实现预约状态为“SCHEDULED”的约束条件的建议。读者提出了关于处理状态列的问题，作者给出了解决方案。最后，作者解释了排除约束和约束排除的区别。

本文介绍了Postgres数据库中数据倾斜和部分索引的问题及解决方案。数据倾斜可能导致查询效率降低，通过查询pg_statistics表，可以找到数据倾斜的情况，并使用部分索引来解决。建议定期检查数据分布情况，使用部分索引来优化查询性能。