特にPostgresで高速なクエリを書くにはどうすれば効果的ですか？一般的に良いデータベースプラクティス（インデックスや正規化の使用など）は含めないでください。私は、抽出されたテーブルがサブクエリより速く動作するか、Pythonの文字列関数を使用するほうが、pgsql文字列関数よりも速く動作するようなヒントを探しています。理想的には、このリストには実際の例とアドバイスが含まれています。Postgres Tuning
ありがとうございました。
定期的に吸引してください。現在の自動真空管システムは、ほとんどの場合、これのかなり良い仕事をしていますが、定期的に完全な手動真空を行うことは依然として役立ちます（このケースでは、およそ1年に1回発生します）。
インデックスは、テーブルに統計情報がある場合にのみ信頼性をもって使用されます。テーブルの大きな変更（挿入/削除）を行った後、インデックスが適切に選択されていることを確認するために、真空解析が実行されていることを確認してください。
デフォルトのPostgres設定は、リソースが比較的少なく、ディスクが遅いシステム向けに最適化されています。あなたのシステムがより速いディスク（おそらく）、もっと速いCPU（たぶん）、またはもっと多くのRAM（ほぼ確実）を持っているなら、それに基づいてさまざまなパラメータを調整してください。主なものはバッファサイズを増やすことですが、非常に高速なディスク（特にSSD）を使用している場合は、シーク時間のコスト見積もりを低くすることをお勧めします。
かなり複雑なクエリでは、少し遅い結合でいくつかの経験がありましたが、これは一般化するのがはるかに難しいです。通常は、より洗練されたクエリオプティマイザ（OracleやDB2など）を使用しているデータベースで必要とされるものよりも、クエリの方が明示的に役立ちます。
私が今までに見つけた唯一の破られないルールは、破られないルールがないということです。
サブクエリが高速になることもあれば、ジョインが高速になることもあります。ときにはplpgsqlが必要な場合もありますが、時には他のpl/*が必要な場合もあります。
最も通常は、適切なアドバイス：
実際の調整を行っているので、このページのすべてのリンクをチェックしてください。すべてのオプションの意味を理解していることが必要です。
はい、私は気づいた自動真空は本当に毎日大量のデータロードを持つシステムとあまりうまく機能しませません。私たちは毎日少なくとも「分析する」。 –