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Chinese

PostgreSQL Table Design

PostgreSQL表设计

Core Rules

核心规则

  • Define a PRIMARY KEY for reference tables (users, orders, etc.). Not always needed for time-series/event/log data. When used, prefer 
    BIGINT GENERATED ALWAYS AS IDENTITY
    ; use 
    UUID
    only when global uniqueness/opacity is needed.
  • Normalize first (to 3NF) to eliminate data redundancy and update anomalies; denormalize only for measured, high-ROI reads where join performance is proven problematic. Premature denormalization creates maintenance burden.
  • Add NOT NULL everywhere it’s semantically required; use DEFAULTs for common values.
  • Create indexes for access paths you actually query: PK/unique (auto), FK columns (manual!), frequent filters/sorts, and join keys.
  • Prefer TIMESTAMPTZ for event time; NUMERIC for money; TEXT for strings; BIGINT for integer values, DOUBLE PRECISION for floats (or 
    NUMERIC
    for exact decimal arithmetic).
  • 为参考表（用户表、订单表等）定义PRIMARY KEY。时间序列/事件/日志数据并非总是需要主键。使用主键时，优先选择
    BIGINT GENERATED ALWAYS AS IDENTITY
    ；仅当需要全局唯一性/不透明性时才使用
    UUID
    。
  • 先规范化至3NF，以消除数据冗余和更新异常；仅在已证实连接性能存在问题、且读取操作能获得高投资回报率的情况下，才进行反规范化。过早反规范化会增加维护负担。
  • 在所有语义上需要的地方添加NOT NULL约束；为常见值设置DEFAULT默认值。
  • 为实际查询的访问路径创建索引：主键/唯一索引（自动创建）、外键列（需手动创建！）、频繁过滤/排序的列，以及连接键。
  • 事件时间优先使用TIMESTAMPTZ；金额使用NUMERIC；字符串使用TEXT；整数值使用BIGINT；浮点数使用DOUBLE PRECISION（如需精确十进制运算则使用
    NUMERIC
    ）。

PostgreSQL “Gotchas”

PostgreSQL 常见陷阱

  • Identifiers: unquoted → lowercased. Avoid quoted/mixed-case names. Convention: use 
    snake_case
    for table/column names.
  • Unique + NULLs: UNIQUE allows multiple NULLs. Use 
    UNIQUE (...) NULLS NOT DISTINCT
    (PG15+) to restrict to one NULL.
  • FK indexes: PostgreSQL does not auto-index FK columns. Add them.
  • No silent coercions: length/precision overflows error out (no truncation). Example: inserting 999 into 
    NUMERIC(2,0)
    fails with error, unlike some databases that silently truncate or round.
  • Sequences/identity have gaps (normal; don't "fix"). Rollbacks, crashes, and concurrent transactions create gaps in ID sequences (1, 2, 5, 6...). This is expected behavior—don't try to make IDs consecutive.
  • Heap storage: no clustered PK by default (unlike SQL Server/MySQL InnoDB); 
    CLUSTER
    is one-off reorganization, not maintained on subsequent inserts. Row order on disk is insertion order unless explicitly clustered.
  • MVCC: updates/deletes leave dead tuples; vacuum handles them—design to avoid hot wide-row churn.
  • 标识符：未加引号的标识符会被转为小写。避免使用带引号/大小写混合的名称。惯例：表/列名使用
    snake_case
    格式。
  • 唯一约束与NULL值：UNIQUE约束允许多个NULL值。使用
    UNIQUE (...) NULLS NOT DISTINCT
    （PG15及以上版本）来限制仅允许一个NULL值。
  • 外键索引：PostgreSQL不会自动为外键列创建索引，需要手动添加。
  • 无隐式类型转换：长度/精度溢出会直接报错（不会截断）。例如：将999插入
    NUMERIC(2,0)
    列会失败报错，不像部分数据库会自动截断或四舍五入。
  • 序列/自增列存在间隙（属于正常现象；无需“修复”）。回滚、崩溃和并发事务会导致ID序列出现间隙（如1,2,5,6...）。这是预期行为——不要试图让ID连续。
  • 堆存储：默认没有聚簇主键（与SQL Server/MySQL InnoDB不同）；
    CLUSTER
    是一次性重组操作，后续插入不会维持聚簇顺序。磁盘上的行顺序为插入顺序，除非显式执行聚簇操作。
  • MVCC多版本并发控制：更新/删除操作会留下死元组；由vacuum进程处理——设计时应避免频繁更新宽行数据导致的膨胀。

Data Types

数据类型

  • IDs: 
    BIGINT GENERATED ALWAYS AS IDENTITY
    preferred (
    GENERATED BY DEFAULT
    also fine); 
    UUID
    when merging/federating/used in a distributed system or for opaque IDs. Generate with 
    uuidv7()
    (preferred if using PG18+) or 
    gen_random_uuid()
    (if using an older PG version).
  • Integers: prefer 
    BIGINT
    unless storage space is critical; 
    INTEGER
    for smaller ranges; avoid 
    SMALLINT
    unless constrained.
  • Floats: prefer 
    DOUBLE PRECISION
    over 
    REAL
    unless storage space is critical. Use 
    NUMERIC
    for exact decimal arithmetic.
  • Strings: prefer 
    TEXT
    ; if length limits needed, use 
    CHECK (LENGTH(col) <= n)
    instead of 
    VARCHAR(n)
    ; avoid 
    CHAR(n)
    . Use 
    BYTEA
    for binary data. Large strings/binary (>2KB default threshold) automatically stored in TOAST with compression. TOAST storage: 
    PLAIN
    (no TOAST), 
    EXTENDED
    (compress + out-of-line), 
    EXTERNAL
    (out-of-line, no compress), 
    MAIN
    (compress, keep in-line if possible). Default 
    EXTENDED
    usually optimal. Control with 
    ALTER TABLE tbl ALTER COLUMN col SET STORAGE strategy
    and 
    ALTER TABLE tbl SET (toast_tuple_target = 4096)
    for threshold. Case-insensitive: for locale/accent handling use non-deterministic collations; for plain ASCII use expression indexes on 
    LOWER(col)
    (preferred unless column needs case-insensitive PK/FK/UNIQUE) or 
    CITEXT
    .
  • Money: 
    NUMERIC(p,s)
    (never float).
  • Time: 
    TIMESTAMPTZ
    for timestamps; 
    DATE
    for date-only; 
    INTERVAL
    for durations. Avoid 
    TIMESTAMP
    (without timezone). Use 
    now()
    for transaction start time, 
    clock_timestamp()
    for current wall-clock time.
  • Booleans: 
    BOOLEAN
    with 
    NOT NULL
    constraint unless tri-state values are required.
  • Enums: 
    CREATE TYPE ... AS ENUM
    for small, stable sets (e.g. US states, days of week). For business-logic-driven and evolving values (e.g. order statuses) → use TEXT (or INT) + CHECK or lookup table.
  • Arrays: 
    TEXT[]
    , 
    INTEGER[]
    , etc. Use for ordered lists where you query elements. Index with GIN for containment (
    @>
    , 
    <@
    ) and overlap (
    &&
    ) queries. Access: 
    arr[1]
    (1-indexed), 
    arr[1:3]
    (slicing). Good for tags, categories; avoid for relations—use junction tables instead. Literal syntax: 
    '{val1,val2}'
    or 
    ARRAY[val1,val2]
    .
  • Range types: 
    daterange
    , 
    numrange
    , 
    tstzrange
    for intervals. Support overlap (
    &&
    ), containment (
    @>
    ), operators. Index with GiST. Good for scheduling, versioning, numeric ranges. Pick a bounds scheme and use it consistently; prefer 
    [)
    (inclusive/exclusive) by default.
  • Network types: 
    INET
    for IP addresses, 
    CIDR
    for network ranges, 
    MACADDR
    for MAC addresses. Support network operators (
    <<
    , 
    >>
    , 
    &&
    ).
  • Geometric types: avoid 
    POINT
    , 
    LINE
    , 
    POLYGON
    , 
    CIRCLE
    . Index with GiST. Consider PostGIS for spatial features.
  • Text search: 
    TSVECTOR
    for full-text search documents, 
    TSQUERY
    for search queries. Index 
    tsvector
    with GIN. Always specify language: 
    to_tsvector('english', col)
    and 
    to_tsquery('english', 'query')
    . Never use single-argument versions. This applies to both index expressions and queries.
  • Domain types: 
    CREATE DOMAIN email AS TEXT CHECK (VALUE ~ '^[^@]+@[^@]+$')
    for reusable custom types with validation. Enforces constraints across tables.
  • Composite types: 
    CREATE TYPE address AS (street TEXT, city TEXT, zip TEXT)
    for structured data within columns. Access with 
    (col).field
    syntax.
  • JSONB: preferred over JSON; index with GIN. Use only for optional/semi-structured attrs. ONLY use JSON if the original ordering of the contents MUST be preserved.
  • Vector types: 
    vector
    type by 
    pgvector
    for vector similarity search for embeddings.
  • ID列：优先选择
    BIGINT GENERATED ALWAYS AS IDENTITY
    （
    GENERATED BY DEFAULT
    也可）；在合并/联邦/分布式系统中使用或需要不透明ID时使用
    UUID
    。使用
    uuidv7()
    （PG18及以上版本优先）或
    gen_random_uuid()
    （旧版本PG）生成。
  • 整数：优先使用
    BIGINT
    ，除非存储空间至关重要；小范围数值使用
    INTEGER
    ；避免使用
    SMALLINT
    ，除非有明确限制。
  • 浮点数：优先使用
    DOUBLE PRECISION
    而非
    REAL
    ，除非存储空间至关重要。如需精确十进制运算使用
    NUMERIC
    。
  • 字符串：优先使用
    TEXT
    ；如需长度限制，使用
    CHECK (LENGTH(col) <= n)
    而非
    VARCHAR(n)
    ；避免使用
    CHAR(n)
    。二进制数据使用
    BYTEA
    。大字符串/二进制数据（超过默认2KB阈值）会自动存储在TOAST中并压缩。TOAST存储策略：
    PLAIN
    （不使用TOAST）、
    EXTENDED
    （压缩+离线存储）、
    EXTERNAL
    （离线存储、不压缩）、
    MAIN
    （压缩、尽可能在线存储）。默认
    EXTENDED
    通常为最优选择。使用
    ALTER TABLE tbl ALTER COLUMN col SET STORAGE strategy
    和
    ALTER TABLE tbl SET (toast_tuple_target = 4096)
    来控制阈值。大小写不敏感：针对区域设置/重音处理使用非确定性排序规则；纯ASCII场景优先使用
    LOWER(col)
    的表达式索引（除非列需要大小写不敏感的PK/FK/UNIQUE约束）或
    CITEXT
    类型。
  • 金额：使用
    NUMERIC(p,s)
    （绝不要用浮点数）。
  • 时间：时间戳使用
    TIMESTAMPTZ
    ；仅日期使用
    DATE
    ；时长使用
    INTERVAL
    。避免使用
    TIMESTAMP
    （无时区）。事务开始时间使用
    now()
    ，当前系统时间使用
    clock_timestamp()
    。
  • 布尔值：使用
    BOOLEAN
    并添加
    NOT NULL
    约束，除非需要三态值。
  • 枚举类型：对于小型、稳定的集合（如美国各州、星期几）使用
    CREATE TYPE ... AS ENUM
    。对于业务逻辑驱动且不断演变的值（如订单状态）→ 使用TEXT（或INT）+ CHECK约束或查找表。
  • 数组：
    TEXT[]
    、
    INTEGER[]
    等。用于需要查询元素的有序列表。使用GIN索引支持包含查询（
    @>
    、
    <@
    ）和重叠查询（
    &&
    ）。访问方式：
    arr[1]
    （从1开始索引）、
    arr[1:3]
    （切片）。适用于标签、分类；避免用于关系型数据——改用关联表。字面量语法：
    '{val1,val2}'
    或
    ARRAY[val1,val2]
    。
  • 范围类型：
    daterange
    、
    numrange
    、
    tstzrange
    用于表示区间。支持重叠（
    &&
    ）、包含（
    @>
    ）等操作符。使用GiST索引。适用于调度、版本控制、数值范围。选择一种边界规则并保持一致；默认优先使用
    [)
    （左闭右开）。
  • 网络类型：
    INET
    用于IP地址，
    CIDR
    用于网络范围，
    MACADDR
    用于MAC地址。支持网络操作符（
    <<
    、
    >>
    、
    &&
    ）。
  • 几何类型：避免使用
    POINT
    、
    LINE
    、
    POLYGON
    、
    CIRCLE
    。使用GiST索引。如需空间功能考虑使用PostGIS扩展。
  • 全文搜索：
    TSVECTOR
    用于全文搜索文档，
    TSQUERY
    用于搜索查询。使用GIN索引
    tsvector
    列。必须指定语言：
    to_tsvector('english', col)
    和
    to_tsquery('english', 'query')
    。绝不要使用单参数版本。此规则适用于索引表达式和查询语句。
  • 域类型：
    CREATE DOMAIN email AS TEXT CHECK (VALUE ~ '^[^@]+@[^@]+$')
    用于创建带验证的可复用自定义类型，可跨表强制执行约束。
  • 复合类型：
    CREATE TYPE address AS (street TEXT, city TEXT, zip TEXT)
    用于在列中存储结构化数据。使用
    (col).field
    语法访问字段。
  • JSONB：优先于JSON使用；使用GIN索引。仅用于可选/半结构化属性。仅当必须保留内容原始顺序时才使用JSON。
  • 向量类型：pgvector扩展提供的
    vector
    类型，用于嵌入向量的相似性搜索。

Do not use the following data types

请勿使用以下数据类型

  • DO NOT use 
    timestamp
    (without time zone); DO use 
    timestamptz
    instead.
  • DO NOT use 
    char(n)
    or 
    varchar(n)
    ; DO use 
    text
    instead.
  • DO NOT use 
    money
    type; DO use 
    numeric
    instead.
  • DO NOT use 
    timetz
    type; DO use 
    timestamptz
    instead.
  • DO NOT use 
    timestamptz(0)
    or any other precision specification; DO use 
    timestamptz
    instead
  • DO NOT use 
    serial
    type; DO use 
    generated always as identity
    instead.
  • DO NOT use 
    POINT
    , 
    LINE
    , 
    POLYGON
    , 
    CIRCLE
    built-in types, DO use 
    geometry
    from postgis extension instead.
  • 请勿使用
    timestamp
    （无时区）；请改用
    timestamptz
    。
  • 请勿使用
    char(n)
    或
    varchar(n)
    ；请改用
    text
    。
  • 请勿使用
    money
    类型；请改用
    numeric
    。
  • 请勿使用
    timetz
    类型；请改用
    timestamptz
    。
  • 请勿使用
    timestamptz(0)
    或任何精度指定；请改用
    timestamptz
    。
  • 请勿使用
    serial
    类型；请改用
    generated always as identity
    。
  • 请勿使用
    POINT
    、
    LINE
    、
    POLYGON
    、
    CIRCLE
    内置类型；请改用postgis扩展的
    geometry
    类型。

Table Types

表类型

  • Regular: default; fully durable, logged.
  • TEMPORARY: session-scoped, auto-dropped, not logged. Faster for scratch work.
  • UNLOGGED: persistent but not crash-safe. Faster writes; good for caches/staging.
  • 常规表：默认类型；完全持久化、已记录日志。
  • 临时表：会话级作用域，自动删除，不记录日志。适用于临时操作，速度更快。
  • 无日志表：持久化但不保证崩溃安全。写入速度更快；适用于缓存/临时 staging 数据。

Row-Level Security

行级安全

Enable with 
ALTER TABLE tbl ENABLE ROW LEVEL SECURITY
. Create policies: 
CREATE POLICY user_access ON orders FOR SELECT TO app_users USING (user_id = current_user_id())
. Built-in user-based access control at the row level.
使用
ALTER TABLE tbl ENABLE ROW LEVEL SECURITY
启用。创建策略：
CREATE POLICY user_access ON orders FOR SELECT TO app_users USING (user_id = current_user_id())
。实现基于用户的行级内置访问控制。

Constraints

约束

  • PK: implicit UNIQUE + NOT NULL; creates a B-tree index.
  • FK: specify 
    ON DELETE/UPDATE
    action (
    CASCADE
    , 
    RESTRICT
    , 
    SET NULL
    , 
    SET DEFAULT
    ). Add explicit index on referencing column—speeds up joins and prevents locking issues on parent deletes/updates. Use 
    DEFERRABLE INITIALLY DEFERRED
    for circular FK dependencies checked at transaction end.
  • UNIQUE: creates a B-tree index; allows multiple NULLs unless 
    NULLS NOT DISTINCT
    (PG15+). Standard behavior: 
    (1, NULL)
    and 
    (1, NULL)
    are allowed. With 
    NULLS NOT DISTINCT
    : only one 
    (1, NULL)
    allowed. Prefer 
    NULLS NOT DISTINCT
    unless you specifically need duplicate NULLs.
  • CHECK: row-local constraints; NULL values pass the check (three-valued logic). Example: 
    CHECK (price > 0)
    allows NULL prices. Combine with 
    NOT NULL
    to enforce: 
    price NUMERIC NOT NULL CHECK (price > 0)
    .
  • EXCLUDE: prevents overlapping values using operators. 
    EXCLUDE USING gist (room_id WITH =, booking_period WITH &&)
    prevents double-booking rooms. Requires appropriate index type (often GiST).
  • 主键（PK）：隐式包含UNIQUE + NOT NULL约束；会创建B-tree索引。
  • 外键（FK）：指定
    ON DELETE/UPDATE
    动作（
    CASCADE
    、
    RESTRICT
    、
    SET NULL
    、
    SET DEFAULT
    ）。为引用列添加显式索引——加速连接并避免父表删除/更新时的锁定问题。对于循环外键依赖，使用
    DEFERRABLE INITIALLY DEFERRED
    在事务结束时检查约束。
  • 唯一约束（UNIQUE）：创建B-tree索引；允许多个NULL值，除非使用
    NULLS NOT DISTINCT
    （PG15及以上版本）。标准行为：
    (1, NULL)
    和
    (1, NULL)
    是允许的。使用
    NULLS NOT DISTINCT
    时：仅允许一个
    (1, NULL)
    。除非明确需要重复NULL值，否则优先使用
    NULLS NOT DISTINCT
    。
  • 检查约束（CHECK）：行级本地约束；NULL值会通过检查（三值逻辑）。例如：
    CHECK (price > 0)
    允许price为NULL。结合
    NOT NULL
    约束强制执行：
    price NUMERIC NOT NULL CHECK (price > 0)
    。
  • 排除约束（EXCLUDE）：使用操作符防止值重叠。
    EXCLUDE USING gist (room_id WITH =, booking_period WITH &&)
    防止房间重复预订。需要对应类型的索引（通常为GiST）。

Indexing

索引

  • B-tree: default for equality/range queries (
    =
    , 
    <
    , 
    >
    , 
    BETWEEN
    , 
    ORDER BY
    )
  • Composite: order matters—index used if equality on leftmost prefix (
    WHERE a = ? AND b > ?
    uses index on 
    (a,b)
    , but 
    WHERE b = ?
    does not). Put most selective/frequently filtered columns first.
  • Covering: 
    CREATE INDEX ON tbl (id) INCLUDE (name, email)
    - includes non-key columns for index-only scans without visiting table.
  • Partial: for hot subsets (
    WHERE status = 'active'
    → 
    CREATE INDEX ON tbl (user_id) WHERE status = 'active'
    ). Any query with 
    status = 'active'
    can use this index.
  • Expression: for computed search keys (
    CREATE INDEX ON tbl (LOWER(email))
    ). Expression must match exactly in WHERE clause: 
    WHERE LOWER(email) = 'user@example.com'
    .
  • GIN: JSONB containment/existence, arrays (
    @>
    , 
    ?
    ), full-text search (
    @@
    )
  • GiST: ranges, geometry, exclusion constraints
  • BRIN: very large, naturally ordered data (time-series)—minimal storage overhead. Effective when row order on disk correlates with indexed column (insertion order or after 
    CLUSTER
    ).
  • B-tree：默认用于等值/范围查询（
    =
    、
    <
    、
    >
    、
    BETWEEN
    、
    ORDER BY
    ）
  • 复合索引：列顺序至关重要——如果查询对最左侧前缀列使用等值条件（如
    WHERE a = ? AND b > ?
    ），则会使用
    (a,b)
    索引，但
    WHERE b = ?
    不会使用该索引。将选择性最高/过滤最频繁的列放在前面。
  • 覆盖索引：
    CREATE INDEX ON tbl (id) INCLUDE (name, email)
    - 包含非键列，支持仅索引扫描，无需访问表数据。
  • 部分索引：针对热点子集（如
    WHERE status = 'active'
    → 
    CREATE INDEX ON tbl (user_id) WHERE status = 'active'
    ）。任何包含
    status = 'active'
    的查询都可使用该索引。
  • 表达式索引：针对计算后的搜索键（如
    CREATE INDEX ON tbl (LOWER(email))
    ）。WHERE子句中的表达式必须与索引表达式完全匹配：
    WHERE LOWER(email) = 'user@example.com'
    。
  • GIN：JSONB包含/存在查询、数组（
    @>
    、
    ?
    ）、全文搜索（
    @@
    ）
  • GiST：范围、几何、排除约束
  • BRIN：适用于超大型、自然有序的数据（时间序列）——存储开销极小。当磁盘上的行顺序与索引列相关时（插入顺序或执行
    CLUSTER
    后）效果最佳。

Partitioning

分区

  • Use for very large tables (>100M rows) where queries consistently filter on partition key (often time/date).
  • Alternate use: use for tables where data maintenance tasks dictates e.g. data pruned or bulk replaced periodically
  • RANGE: common for time-series (
    PARTITION BY RANGE (created_at)
    ). Create partitions: 
    CREATE TABLE logs_2024_01 PARTITION OF logs FOR VALUES FROM ('2024-01-01') TO ('2024-02-01')
    . TimescaleDB automates time-based or ID-based partitioning with retention policies and compression.
  • LIST: for discrete values (
    PARTITION BY LIST (region)
    ). Example: 
    FOR VALUES IN ('us-east', 'us-west')
    .
  • HASH: for even distribution when no natural key (
    PARTITION BY HASH (user_id)
    ). Creates N partitions with modulus.
  • Constraint exclusion: requires 
    CHECK
    constraints on partitions for query planner to prune. Auto-created for declarative partitioning (PG10+).
  • Prefer declarative partitioning or hypertables. Do NOT use table inheritance.
  • Limitations: no global UNIQUE constraints—include partition key in PK/UNIQUE. FKs from partitioned tables not supported; use triggers.
  • 适用于超大型表（超过1亿行），且查询始终按分区键过滤（通常为时间/日期）。
  • 另一种场景：数据维护需求，例如定期清理或批量替换数据
  • 范围分区：时间序列数据常用（
    PARTITION BY RANGE (created_at)
    ）。创建分区：
    CREATE TABLE logs_2024_01 PARTITION OF logs FOR VALUES FROM ('2024-01-01') TO ('2024-02-01')
    。TimescaleDB扩展可自动实现基于时间或ID的分区，并提供保留策略和压缩功能。
  • 列表分区：针对离散值（
    PARTITION BY LIST (region)
    ）。示例：
    FOR VALUES IN ('us-east', 'us-west')
    。
  • 哈希分区：无自然键时实现均匀分布（
    PARTITION BY HASH (user_id)
    ）。创建N个分区，基于取模运算分配数据。
  • 约束排除：需要为分区添加
    CHECK
    约束，以便查询规划器进行分区裁剪。声明式分区（PG10及以上版本）会自动创建。
  • 优先使用声明式分区或 hypertables。请勿使用表继承。
  • 限制：无全局UNIQUE约束——需将分区键包含在PK/UNIQUE约束中。分区表的外键不被支持；使用触发器替代。

Special Considerations

特殊场景考量

Update-Heavy Tables

频繁更新的表

  • Separate hot/cold columns—put frequently updated columns in separate table to minimize bloat.
  • Use 
    fillfactor=90
     to leave space for HOT updates that avoid index maintenance.
  • Avoid updating indexed columns—prevents beneficial HOT updates.
  • Partition by update patterns—separate frequently updated rows in a different partition from stable data.
  • 分离冷热列——将频繁更新的列放在单独的表中，以最小化数据膨胀。
  • 使用
    fillfactor=90
    ——预留空间用于HOT更新，避免维护索引。
  • 避免更新带索引的列——会阻止有效的HOT更新。
  • 按更新模式分区——将频繁更新的行与稳定数据放在不同分区。

Insert-Heavy Workloads

频繁插入的工作负载

  • Minimize indexes—only create what you query; every index slows inserts.
  • Use 
    COPY
    or multi-row 
    INSERT
     instead of single-row inserts.
  • UNLOGGED tables for rebuildable staging data—much faster writes.
  • Defer index creation for bulk loads—>drop index, load data, recreate indexes.
  • Partition by time/hash to distribute load. TimescaleDB automates partitioning and compression of insert-heavy data.
  • Use a natural key for primary key such as a (timestamp, device_id) if enforcing global uniqueness is important many insert-heavy tables don't need a primary key at all.
  • If you do need a surrogate key, Prefer 
    BIGINT GENERATED ALWAYS AS IDENTITY
    over 
    UUID
    .
  • 最小化索引数量——仅创建实际需要查询的索引；每个索引都会减慢插入速度。
  • **使用
    COPY
    或多行
    INSERT
    **替代单行插入。
  • 无日志表用于可重建的staging数据——写入速度快得多。
  • 批量加载时延迟创建索引——先删除索引，加载数据，再重新创建索引。
  • 按时间/哈希分区分散负载。TimescaleDB扩展可自动实现频繁插入数据的分区和压缩。
  • 使用自然键作为主键，如（timestamp, device_id），如果需要强制全局唯一性；许多频繁插入的表根本不需要主键。
  • 如果确实需要代理键，优先选择
    BIGINT GENERATED ALWAYS AS IDENTITY
    而非
    UUID
    。

Upsert-Friendly Design

友好的Upsert设计

  • Requires UNIQUE index on conflict target columns—
    ON CONFLICT (col1, col2)
    needs exact matching unique index (partial indexes don't work).
  • Use 
    EXCLUDED.column
     to reference would-be-inserted values; only update columns that actually changed to reduce write overhead.
  • DO NOTHING
    faster     than 
    DO UPDATE
    when no actual update needed.
  • 需要UNIQUE索引在冲突目标列上——
    ON CONFLICT (col1, col2)
    需要完全匹配的唯一索引（部分索引无效）。
  • **使用
    EXCLUDED.column
    **引用待插入的值；仅更新实际变化的列以减少写入开销。
  • DO NOTHING
    比
    DO UPDATE
    更快    当无需实际更新时。

Safe Schema Evolution

安全的Schema演进

  • Transactional DDL: most DDL operations can run in transactions and be rolled back—
    BEGIN; ALTER TABLE...; ROLLBACK;
    for safe testing.
  • Concurrent index creation: 
    CREATE INDEX CONCURRENTLY
    avoids blocking writes but can't run in transactions.
  • Volatile defaults cause rewrites: adding 
    NOT NULL
    columns with volatile defaults (e.g., 
    now()
    , 
    gen_random_uuid()
    ) rewrites entire table. Non-volatile defaults are fast.
  • Drop constraints before columns: 
    ALTER TABLE DROP CONSTRAINT
    then 
    DROP COLUMN
    to avoid dependency issues.
  • Function signature changes: 
    CREATE OR REPLACE
    with different arguments creates overloads, not replacements. DROP old version if no overload desired.
  • 事务性DDL：大多数DDL操作可在事务中执行并回滚——使用
    BEGIN; ALTER TABLE...; ROLLBACK;
    进行安全测试。
  • 并发创建索引：
    CREATE INDEX CONCURRENTLY
    避免阻塞写入，但不能在事务中执行。
  • ** volatile默认值会导致表重写**——添加带volatile默认值（如
    now()
    、
    gen_random_uuid()
    ）的NOT NULL列会重写整个表。非volatile默认值速度更快。
  • 先删除约束再删除列——
    ALTER TABLE DROP CONSTRAINT
    然后
    DROP COLUMN
    以避免依赖问题。
  • 函数签名变更：
    CREATE OR REPLACE
    使用不同参数会创建重载而非替换。如果不需要重载，请删除旧版本函数。

Generated Columns

生成列

  • ... GENERATED ALWAYS AS (<expr>) STORED
    for computed, indexable fields. PG18+ adds 
    VIRTUAL
    columns (computed on read, not stored).
  • ... GENERATED ALWAYS AS (<expr>) STORED
    用于可计算、可索引的字段。PG18及以上版本新增
    VIRTUAL
    列（读取时计算，不存储）。

Extensions

扩展

  • pgcrypto
    : 
    crypt()
    for password hashing.
  • uuid-ossp
    : alternative UUID functions; prefer 
    pgcrypto
    for new projects.
  • pg_trgm
    : fuzzy text search with 
    %
    operator, 
    similarity()
    function. Index with GIN for 
    LIKE '%pattern%'
    acceleration.
  • citext
    : case-insensitive text type. Prefer expression indexes on 
    LOWER(col)
    unless you need case-insensitive constraints.
  • btree_gin
    /
    btree_gist
    : enable mixed-type indexes (e.g., GIN index on both JSONB and text columns).
  • hstore
    : key-value pairs; mostly superseded by JSONB but useful for simple string mappings.
  • timescaledb
    : essential for time-series—automated partitioning, retention, compression, continuous aggregates.
  • postgis
    : comprehensive geospatial support beyond basic geometric types—essential for location-based applications.
  • pgvector
    : vector similarity search for embeddings.
  • pgaudit
    : audit logging for all database activity.
  • pgcrypto
    ：
    crypt()
    用于密码哈希。
  • uuid-ossp
    ：替代UUID函数；新项目优先使用
    pgcrypto
    。
  • pg_trgm
    ：模糊文本搜索，支持
    %
    操作符、
    similarity()
    函数。使用GIN索引加速
    LIKE '%pattern%'
    查询。
  • citext
    ：大小写不敏感文本类型。除非需要大小写不敏感约束，否则优先使用
    LOWER(col)
    的表达式索引。
  • btree_gin
    /
    btree_gist
    ：支持混合类型索引（如同时包含JSONB和文本列的GIN索引）。
  • hstore
    ：键值对；大多已被JSONB取代，但适用于简单字符串映射。
  • timescaledb
    ：时间序列数据必备——自动分区、数据保留、压缩、连续聚合。
  • postgis
    ：提供超越基础几何类型的全面空间支持——位置应用必备。
  • pgvector
    ：嵌入向量的相似性搜索。
  • pgaudit
    ：所有数据库活动的审计日志。

JSONB Guidance

JSONB使用指南

  • Prefer 
    JSONB
    with GIN index.
  • Default: 
    CREATE INDEX ON tbl USING GIN (jsonb_col);
    → accelerates:
    • Containment 
      jsonb_col @> '{"k":"v"}'
    • Key existence 
      jsonb_col ? 'k'
      , any/all keys 
      ?\|
      , 
      ?&
    • Path containment on nested docs
    • Disjunction 
      jsonb_col @> ANY(ARRAY['{"status":"active"}', '{"status":"pending"}'])
  • Heavy 
    @>
    workloads: consider opclass 
    jsonb_path_ops
    for smaller/faster containment-only indexes: 
    • CREATE INDEX ON tbl USING GIN (jsonb_col jsonb_path_ops);
    • Trade-off: loses support for key existence (
      ?
      , 
      ?|
      , 
      ?&
      ) queries—only supports containment (
      @>
      )
  • Equality/range on a specific scalar field: extract and index with B-tree (generated column or expression): 
    • ALTER TABLE tbl ADD COLUMN price INT GENERATED ALWAYS AS ((jsonb_col->>'price')::INT) STORED;
    • CREATE INDEX ON tbl (price);
    • Prefer queries like 
      WHERE price BETWEEN 100 AND 500
      (uses B-tree) over 
      WHERE (jsonb_col->>'price')::INT BETWEEN 100 AND 500
      without index.
  • Arrays inside JSONB: use GIN + 
    @>
    for containment (e.g., tags). Consider 
    jsonb_path_ops
    if only doing containment.
  • Keep core relations in tables; use JSONB for optional/variable attributes.
  • Use constraints to limit allowed JSONB values in a column e.g. 
    config JSONB NOT NULL CHECK(jsonb_typeof(config) = 'object')
  • 优先使用
    JSONB
    并搭配GIN索引。
  • 默认创建方式：
    CREATE INDEX ON tbl USING GIN (jsonb_col);
    → 加速以下操作：
    • 包含查询 
      jsonb_col @> '{"k":"v"}'
    • 键存在性查询 
      jsonb_col ? 'k'
      、任意/所有键存在 
      ?|
      、
      ?&
    • 嵌套文档的路径包含查询
    • 析取查询 
      jsonb_col @> ANY(ARRAY['{"status":"active"}', '{"status":"pending"}'])
  • 频繁进行
    @>
    查询的场景：考虑使用
    jsonb_path_ops
    操作类创建更小、更快的仅包含查询索引： 
    • CREATE INDEX ON tbl USING GIN (jsonb_col jsonb_path_ops);
    • 权衡：失去键存在性查询（
      ?
      , 
      ?|
      , 
      ?&
      ）支持——仅支持包含查询（
      @>
      ）
  • 针对特定标量字段的等值/范围查询：提取字段并创建B-tree索引（使用生成列或表达式）： 
    • ALTER TABLE tbl ADD COLUMN price INT GENERATED ALWAYS AS ((jsonb_col->>'price')::INT) STORED;
    • CREATE INDEX ON tbl (price);
    • 优先使用
      WHERE price BETWEEN 100 AND 500
      （使用B-tree索引）而非无索引的
      WHERE (jsonb_col->>'price')::INT BETWEEN 100 AND 500
      。
  • JSONB内的数组：使用GIN + 
    @>
    进行包含查询（如标签）。如果仅进行包含查询，考虑使用
    jsonb_path_ops
    。
  • 核心关系数据存储在表中；JSONB用于存储可选/可变属性。
  • 使用约束限制列中允许的JSONB值，例如
    config JSONB NOT NULL CHECK(jsonb_typeof(config) = 'object')

Examples

示例

Users

用户表

sql
CREATE TABLE users (
  user_id BIGINT GENERATED ALWAYS AS IDENTITY PRIMARY KEY,
  email TEXT NOT NULL UNIQUE,
  name TEXT NOT NULL,
  created_at TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT now()
);
CREATE UNIQUE INDEX ON users (LOWER(email));
CREATE INDEX ON users (created_at);
sql
CREATE TABLE users (
  user_id BIGINT GENERATED ALWAYS AS IDENTITY PRIMARY KEY,
  email TEXT NOT NULL UNIQUE,
  name TEXT NOT NULL,
  created_at TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT now()
);
CREATE UNIQUE INDEX ON users (LOWER(email));
CREATE INDEX ON users (created_at);

Orders

订单表

sql
CREATE TABLE orders (
  order_id BIGINT GENERATED ALWAYS AS IDENTITY PRIMARY KEY,
  user_id BIGINT NOT NULL REFERENCES users(user_id),
  status TEXT NOT NULL DEFAULT 'PENDING' CHECK (status IN ('PENDING','PAID','CANCELED')),
  total NUMERIC(10,2) NOT NULL CHECK (total > 0),
  created_at TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT now()
);
CREATE INDEX ON orders (user_id);
CREATE INDEX ON orders (created_at);
sql
CREATE TABLE orders (
  order_id BIGINT GENERATED ALWAYS AS IDENTITY PRIMARY KEY,
  user_id BIGINT NOT NULL REFERENCES users(user_id),
  status TEXT NOT NULL DEFAULT 'PENDING' CHECK (status IN ('PENDING','PAID','CANCELED')),
  total NUMERIC(10,2) NOT NULL CHECK (total > 0),
  created_at TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT now()
);
CREATE INDEX ON orders (user_id);
CREATE INDEX ON orders (created_at);

JSONB

JSONB示例

sql
CREATE TABLE profiles (
  user_id BIGINT PRIMARY KEY REFERENCES users(user_id),
  attrs JSONB NOT NULL DEFAULT '{}',
  theme TEXT GENERATED ALWAYS AS (attrs->>'theme') STORED
);
CREATE INDEX profiles_attrs_gin ON profiles USING GIN (attrs);
sql
CREATE TABLE profiles (
  user_id BIGINT PRIMARY KEY REFERENCES users(user_id),
  attrs JSONB NOT NULL DEFAULT '{}',
  theme TEXT GENERATED ALWAYS AS (attrs->>'theme') STORED
);
CREATE INDEX profiles_attrs_gin ON profiles USING GIN (attrs);