【赵渝强老师】PostgreSQL的并行查询
PostgreSQL的并行查询功能通过多CPU提升查询速度，尤其适用于处理大量数据但返回少量结果的场景。它利用Leader进程、Gather节点和Worker线程协作完成查询任务，显著提高性能。本文详细解析其工作原理及适用场景，并通过实例展示开启与关闭并行查询的性能差异。
【赵渝强老师】基于PostgreSQL的分布式数据库：Citus
Citus 是基于 PostgreSQL 的开源分布式数据库，采用 shared nothing 架构，具备良好的扩展性。它以插件形式集成，部署简单，适用于处理大规模数据和高并发场景。本文介绍了 Citus 的基础概念、安装配置步骤及其在单机环境下的集群搭建方法。
NestJS中TypeORM的使用
本文介绍了在 NestJS 中使用 TypeORM 实现数据库的 CRUD 操作，涵盖依赖安装、模块配置、实体定义、服务逻辑、控制器路由及 API 测试等步骤。
CTE vs 子查询：深入拆解PostgreSQL复杂SQL的隐藏性能差异
本文深入探讨了PostgreSQL中CTE（公共表表达式）与子查询的选择对SQL性能的影响。通过分析两者底层机制，揭示CTE的物化特性及子查询的优化融合优势，并结合多场景案例对比执行效率。最终给出决策指南，帮助开发者根据数据量、引用次数和复杂度选择最优方案，同时提供高级优化技巧和版本演进建议，助力SQL性能调优。
拯救海量数据：PostgreSQL分区表性能优化实战手册（附压测对比）
本文深入解析PostgreSQL分区表的核心原理与优化策略，涵盖性能痛点、实战案例及压测对比。首先阐述分区表作为继承表+路由规则的逻辑封装，分析分区裁剪失效、全局索引膨胀和VACUUM堆积三大性能杀手，并通过电商订单表崩溃事件说明旧分区维护的重要性。接着提出四维设计法优化分区策略，包括时间范围分区黄金法则与自动化维护体系。同时对比局部索引与全局索引性能，展示后者在特定场景下的优势。进一步探讨并行查询优化、冷热数据分层存储及故障复盘，解决分区锁竞争问题。
B-tree不是万能药：PostgreSQL索引失效的7种高频场景与破解方案
在PostgreSQL优化实践中，B-tree索引虽承担了80%以上的查询加速任务，但因多种原因可能导致索引失效，引发性能骤降。本文深入剖析7种高频失效场景，包括隐式类型转换、函数包裹列、前导通配符等，并通过实战案例揭示问题本质，提供生产验证的解决方案。同时，总结索引使用决策矩阵与关键原则，助你让索引真正发挥作用。
