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优化方案 1、对于无索引覆盖的查询，则需要根据查询条件创建对应索引。 2、对于点查可以创建hash索引。 3、对于多字段查询，单字段重复度较高的场景，创建复合索引。 4、对于范围查找，结果集有序的查询，创建升序或者降序索引。 5、对于复合索引，由于复合索引是前缀排序查询，所以查询条件的顺序来自：专题
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数据库并发性，提高查询效率，解决超大数据规模存储问题，降低存储海量数据的成本。 文件索引：社交等应用常存在大量图片、文档、视频数据，数据量都在亿级~万亿级。要将这些文件的索引存入数据库，并在索引层面提供实时的数据库操作，对性能要求极高。 传统应用上云政务机构、大型企业、银行等行业来自：百科![]()
12版本在性能和易维护性方面有了显著的增强，尤其是对索引和分区子系统，大大提升了各种操作访问/查询的效率。 索引 对标准索引类型B树索引进行了优化，使其可以更好地处理索引更新频率较高类型的负载的总体性能。 另外生成GiST、GIN或SP-GiST索引的WAL日志的负载显著减少，SP-GiST索引支持<->距离操作来自：百科![]()
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