Jak optimalizovat dotazy v PostgreSQL?

K optimalizaci dotazů v PostgreSQL je fakt dobrý začít s EXPLAIN, to ti ukáže, jak si databáze plánuje vykonat dotaz. Zjistíš, kde je problém a jestli se používají indexy. Indexy jsou super, ale nezapomínej, že když máš moc indexů, může to zpomalit INSERT/UPDATE. Zkus se také podívat na JOINy, jestli nejsou moc složitý. N+1 dotazy jsou zlo, pokus se je nahradit jedním velkým dotazem nebo použij JOINy místo vícero dotazů. Partitioning dává smysl pro velký tabulky, rozdělí ti data do menších částí a tím urychlí dotazy. Materialized views taky fajn, když máš často stejný dotaz a data se nemění moc často. Určitě se podívej na nastavení serveru jako shared_buffers nebo work_mem, to může mít velký vliv na výkon. A co se týče cache, tak to záleží, ale můžeš zkusit Redis nebo Memcached pro rychlý přístup k často používaným datům. Takže shrnutě: EXPLAIN, optimalizuj indexy, sleduj JOINy a zvaž další techniky jako partitioning a materialized views.

Zkus se podívat na použití EXPLAIN jako první krok, to ti ukáže, jak PostgreSQL plánuje dotazy. Jestli tam vidíš sekvenční skeny a nemáš indexy, tak je jasné, že něco není v pořádku. Indexy jsou super, ale pozor na to, aby jich nebylo moc – to může zpomalit zápisy. Partitioning může být fajn, když máš hodně dat a chceš je rozdělit třeba podle data nebo nějaké jiné logiky. Materialized views jsou taky užitečné, obzvlášť když máš složité dotazy, co se často opakují. Co se týče n+1 problémů, snaž se používat JOINy spíš než jednotlivé selecty v cyklu. Udržuj databázi optimalizovanou i nastavením serveru, zkontroluj parametry jako work_mem nebo maintenance_work_mem. Když mluvíš o cache, tak i na úrovni databáze může mít caching smysl – podívej se na pg_prewarm třeba. A nezapomeň na VACUUM a ANALYZE občas udělat, aby databáze měla aktuální statistik. Hlavně buď trpělivý a testuj, jak reagují různý úpravy.