索引与性能
数据量大了查询变慢，索引就是加速器。PG 的索引类型多，选对很关键。
索引类型
- B-tree（默认）：等值、范围查询，99% 场景用它
- Hash：等值查询
- GIN：数组、JSONB、全文搜索
- BRIN：超大表、有序数据的范围查询
- 部分索引：WHERE 条件索引，省空间
使用 EXPLAIN
EXPLAIN ANALYZE SELECT ... 看执行计划，找全表扫描（Seq Scan）——那是要加索引的信号。
经验
WHERE 和 JOIN 的列加索引；高频查询的复合条件建联合索引；别给低选择性列（性别）建索引，没意义。
代码示例
-- 建索引
CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);
CREATE INDEX idx_orders_user ON orders(user_id);
CREATE INDEX idx_users_city_age ON users(city, age);
-- 唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX idx_users_phone ON users(phone);
-- JSONB 索引
CREATE INDEX idx_users_profile ON users USING GIN (profile);
-- 查看执行计划
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM users WHERE email = 'a@b.com';
-- 删索引
DROP INDEX idx_users_email;📚 MySQL 语句速查
常用条目速查，完整版见对应教程章节。可复制代码到在线运行中测试。
| 写法 / 语法 | 作用 |
|---|---|
CREATE DATABASE 库名; | 创建数据库 |
USE 库名; | 选择数据库 |
CREATE TABLE 表名 (id INT PRIMARY KEY, ...); | 创建表 |
INSERT INTO 表 (列) VALUES (值); | 插入数据 |
SELECT * FROM 表; | 查询全部数据 |
SELECT 列1, 列2 FROM 表 WHERE 条件; | 条件查询 |
UPDATE 表 SET 列 = 值 WHERE 条件; | 更新数据（务必带 WHERE） |
DELETE FROM 表 WHERE 条件; | 删除数据（务必带 WHERE） |
ORDER BY 列 DESC / ASC | 排序：降序 / 升序 |
LIMIT 10 | 限制返回条数（分页） |
OFFSET 20 | 跳过前 20 条（配合 LIMIT 分页） |
COUNT(*) | 统计行数 |
SUM(列) / AVG(列) | 求和 / 平均值 |
GROUP BY 列 | 分组统计 |
JOIN 表 ON 条件 | 表连接查询 |
LEFT JOIN | 左连接（保留左表全部行） |
INNER JOIN | 内连接（只取匹配行） |
LIKE "%关键词%" | 模糊搜索 |
IN (1, 2, 3) | 匹配多个值 |
BETWEEN 1 AND 10 | 范围查询 |
ALTER TABLE 表 ADD COLUMN 列 类型; | 添加列 |
CREATE INDEX idx ON 表 (列); | 建索引（加速查询） |
PRIMARY KEY / FOREIGN KEY | 主键 / 外键 |
UNIQUE | 唯一约束 |
SELECT NOW(); | 当前时间 |