PostgreSQL的给timestamp建立索引后，count变慢的问题。
测试数据2000万，当我使用如下的一个SQL时，
select count(1)
from t_member
where birthday between '1997-09-14' and '2007-09-14';
如果不创建索引，这个SQL将会在1s之后返回结果（2500817条记录），如果通过以下脚本
create index t_member_birthday_index
on t_member (birthday);
创建索引之后，这个时间消耗将会上升为9s，query explain也显示了这一问题，但是对于SQL
select *
from t_member
where birthday >= '1997-09-14' and birthday <= '2007-09-14'
order by birthday desc
建立索引之后明显比不建立索引更快，对于这种问题改如何解释并进行优化。
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这个问题涉及到数据库索引的使用和优化，尤其是在处理大数据量查询时。首先，我们来分析一下为什么会出现这样的现象。
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索引的类型与选择性：在你的第一个SQL中，你创建了一个针对
birthday列的索引。如果这个列的数据分布非常广泛（即高选择性），索引通常会加速查询，因为它可以快速定位到满足条件的行。但是，如果你的查询范围很大（比如你给出的例子几乎覆盖了10年的数据），那么即使使用了索引，数据库可能仍然需要扫描大量索引条目，这可能导致性能不如全表扫描。特别是当索引比实际数据占用更多空间时，索引查找的I/O成本可能会更高。 -
索引维护成本：创建和维护索引是有成本的，包括磁盘空间和写操作的额外开销。当你插入、更新或删除数据时，索引也需要相应地更新，这可能会导致写操作变慢。在你的情况中，虽然读取速度变慢，但可能是由于索引维护和首次使用索引时的缓存未命中等因素造成的。
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执行计划的选择：数据库的查询优化器会根据统计信息选择最优的执行计划。有时候，优化器可能错误估计了使用索引的成本效益，特别是在统计信息不准确或者数据分布变化大的情况下。
优化建议：
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更新统计信息：确保数据库中的统计信息是最新的，这样查询优化器可以做出更准确的决策。在大多数数据库系统中，都有命令可以手动触发统计信息的更新。
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考虑部分索引：如果大部分查询都集中在特定的时间段内，可以考虑创建一个部分索引，只包含这部分数据。这样可以减少索引的大小，提高查询效率。
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使用覆盖索引：对于第二个SQL（
select *），如果其他列也经常一起被查询，可以尝试创建一个覆盖索引，即包含所有查询字段的索引，这样查询可以直接从索引中获取所有需要的数据，而无需回表查询，从而提高效率。 -
调整查询：有时候，通过调整查询语句，比如改变比较运算符的顺序，或者使用更精确的日期时间范围，也能影响查询优化器的选择。
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监控和调优：利用数据库提供的监控工具，观察查询的实际执行计划和资源消耗情况，根据实际情况进行调优。
最后，记得在生产环境中进行任何更改之前，先在测试环境中充分测试，以避免对现有业务造成影响。
