查询优化：根据特定查询模式和硬件配置，选择优化器生成的执行计划，使查询尽可能快地运行完毕 The Query Optimization Techniques for Postgres can help

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

2021年是Postgres数据库历史上最具“浪漫色彩”的一年。它由加州大学洛杉矶分校的计算机科学系主任梅伦()领导开发。在其开发过程中，他受到了他所在公司其他工程师的影响和鼓励。据称，他因此成为加州大学洛杉矶分校“纽带学院”(link school)的创始人之一，该学院旨在培养学生成为全栈软件工程师、数据分析师或机器学习工程师。同时，由于Postgres数据库拥有无比强大的性能，以及广泛的生态系统支持，所以在很多行业里都被广泛应用。
2021年7月份，Postgres迎来了它的第十次发布版本——v14。这是一个小幅更新，但是却对数据库的性能、功能和稳定性做出了巨大改进。正如梅伦所说，“我们的目标是不断打磨Postgres的性能、易用性和可扩展性，使其能够承载更多的工作负载”。Postgres的第十次发布主要涵盖以下方面：

• 支持基于时间范围的数据检索能力；
• 新的索引页存储结构，可以有效地支持高基数数据集；
• 支持不同时区间的数据处理；
• 暴露内建聚合函数和窗口函数的性能信息；
• 优化缓存管理策略以提升数据库整体性能。
  在这一版中，也引入了pg_stat_statements扩展插件，它可以收集查询执行统计信息并存储在系统表中。这个插件可以帮助DBA对慢查询进行调优，并通过pgsta