索引可以加速查询性能，但如果缺少索引或未正确使用索引，查询时间可能会显著延长。

使用 EXPLAIN ANALYZE 来检查是否使用了索引。

根据你的查询模式，使用 CREATE INDEX 创建合适的索引。

对于特定用例，考虑使用 GIN、GiST、BRIN 或 B-Tree 索引。

sql
CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);

糟糕的查询结构可能导致过度的表扫描、不必要的连接和冗余操作。

使用 SELECT 仅选择必要的列，而不是 SELECT *。

通过在连接列上建立适当的索引来优化连接 (JOIN)。

当 JOIN 或 CTE（公共表表达式） 可以完成任务时，避免使用子查询。

PostgreSQL 不会自动回收已删除/更新行占用的存储空间，从而导致性能下降。

运行 VACUUM 来清理死元组 (dead tuples)。

使用 ANALYZE 来更新查询规划器的统计信息。

启用 autovacuum (自动清理) 进行自动维护。

sql
VACUUM ANALYZE users;

随着时间的推移，表和索引会累积不必要的数据，导致查询时间增加。

定期运行 VACUUM FULL 和 REINDEX。

使用 pg_stat_user_tables 监控表膨胀情况。

sql
REINDEX TABLE users;

不恰当的数据类型会减慢查询速度并增加存储使用量。

对于数值，使用 INTEGER 而不是 TEXT。

对于 ID，使用 UUID 而不是大的 VARCHAR。

对于日期相关字段，优先使用 TIMESTAMP 而不是字符串 (STRING)。

顺序扫描会扫描整个表，从而减慢大数据集查询的速度。

添加适当的索引以强制使用索引扫描 (Index Scans)。

使用 SET enable_seqscan = OFF 来测试索引的使用情况（仅用于测试）。

sql
SET enable_seqscan = OFF;

长时间运行的事务会导致表锁，使查询无限期等待。

保持事务简短并尽早提交 (COMMIT)。

使用 LOCK TIMEOUT 来防止无限期等待。

sql
SET lock_timeout = '5s';

过多的数据库连接会降低性能。

使用连接池工具，如 PgBouncer。

限制最大连接数并使用持久连接。

对大型数据集进行排序需要大量内存并会减慢查询速度。

在用于排序的列上创建索引。

如果 GROUP BY 可以实现相同效果，则避免使用 DISTINCT。

默认的 PostgreSQL 设置可能未针对大工作负载进行优化。

调整 shared_buffers、work_mem 和 effective_cache_size 等参数。

使用 pg_stat_statements 扩展来监控慢查询。