1.使用空间索引进行快速间隔数据类型的搜索.

　　间隔搜索有时候很慢，大部分原因是索引优化器不使用索引，并且在开始列和结束列比较独立。一个解决方案是使用空间索引，它可以把两个独立的值当做一个值来使用。

　　postgres=# EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM testip WHERE 19999999 BETWEEN startip AND endip;

　　QUERY PLAN ---------------------------------------------------------------- Seq Scan on testip (cost=0.00..19902.00 rows=200814 width=12) (actual time=3.457..434.218 rows=1 loops=1) Filter: ((19999999 >= startip) AND (19999999 <= endip)) Total runtime: 434.299 ms (3 rows) Time: 435,865 ms

　　结论：根据以上的执行计划，可以知道上边的查询使用的是序列扫描，花费的时间是：435,253)"> 　　postgres=# CREATE INDEX ggg ON testip USING gist ((Box(point(startip,startip),point(endip,endip))) Box_ops);

　　使用如下的查询：

　　EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM testip WHERE Box(point(startip,endip)) @> Box(point (19999999,19999999),point(19999999,19999999));

　　结论：执行计划使用的是Bitmap Index Scan on ggg,花费的时间是：2,805 ms。可见相比以前的查询，使用空间索引的查询效率大大的提高了。

　　2.16进制到10进制的转换

　　我们已经有了系统函数将10进制转换成16进制：to_hex(11)　result: b 下边的函数实现将16进制的数转换成10进制。非常的简单：

create or replace function to_dec(text)
returns integer as $$
declare r int;
begin
　　execute E'select x''||$1|| E''::integer' into r;
　　return r;
end
$$ language plpgsql;

select to_dec('ff'); --结果

255

　　在Postgresql里边，我们不能将varchar类型直接转换到bool，但是我们可以使用Using语法加判断后进行转换。

CREATE TABLE foo(a varchar);
INSERT INTO foo VALUES ('ano');

ALTER TABLE foo ALTER COLUMN a TYPE boolean;
ERROR:　column "a" cannot be cast to type "pg_catalog.bool"

ALTER TABLE foo
ALTER COLUMN a TYPE boolean
　　　USING CASE a
　　　WHEN 'ano' THEN true
　　　ELSE false END;

SELECT * FROM foo;

　　使用双引号是一种防止sql注入的方法，quote_ident 可以检查参数，如果参数中包含任何非法的字符，它会在参数两边加上""

　　非常简单和有效，但是问题是schema.name，因为中间有点分割。问题如下：

select quote_ident('public.foo'); 他不能在schema和name两边加上双引号。

　　我们可以通过使用函数来按点分割上边的对象名称，在每个单独的对象上使用quote_ident来完成我们的目的:

　　--对数组进行表转换，针对每一列来使用quote_ident

CREATE OR REPLACE FUNCTION quote_array(text[])
RETURNS text AS $$
SELECT array_to_string(array(SELECT quote_ident($1[i])
　　　　　　　　　　　　　　　　FROM generate_series(1,array_upper($1,1)) g(i)),　　　　　　　　　　　 '.')
$$ LANGUAGE sql IMMUTABLE;

CREATE OR REPLACE FUNCTION quote_schema_ident(text)
RETURNS text AS $$
SELECT quote_array(string_to_array($1,'.'))
$$ LANGUAGE sql IMMUTABLE;

select quote_schema_ident('public.foo tab');

　　以下是一个具体的示例：

CREATE OR REPLACE FUNCTION fn_log_error(p_function varchar,p_location int,p_error varchar)
RETURNS void AS $$
DECLARE
　v_sql varchar;
　v_return varchar;
　v_error varchar;
BEGIN

　PERFORM dblink_connect('connection_name','dbname=...');

　v_sql:= 'INSERT INTO error_log (function_name,location,error_message,error_time) '
　　　　　 || 'VALUES (''' || p_function_name || ''','
　　　　　 || p_location || ',''' || p_error || ''',clock_timestamp())';

　SELECT INTO v_return *
　　 FROM dblink_exec('connection_name',v_sql,false);

　SELECT INTO v_error *
　　 FROM dblink_error_message('connection_name');

　IF position('ERROR' in v_error) > 0 OR position('WARNING' in v_error) > 0 THEN
　　RAISE EXCEPTION '%',v_error;
　END IF;
　PERFORM dblink_disconnect('connection_name');
EXCEPTION
　WHEN others THEN

　　PERFORM dblink_disconnect('connection_name');
　　RAISE EXCEPTION '(%)',sqlERRM;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql SECURITY DEFINER;

sqlERRM是一个非常有用的变量，可以详细记录错误的具体信息，帮助我们分析执行中发现的错误。

6.循环优化技巧

plpgsql对于非sql操作效率不是特别高。Plpgsql 不喜欢字符或者字符数组的累计操作，当我们也不能用Perl，因此我们只能用sql

　　--使用循环，结果会比较慢的函数

CREATE OR REPLACE FUNCTION SlowList(int) -- slow function,usable for N <= 100
RETURNS varchar AS $$
DECLARE s varchar = '';
BEGIN
　FOR i IN 1..$1 LOOP
　　s:= '<item>' || i || '</item>';　-- slow is s:= s || ..
　END LOOP;
　RETURN s;
END; $$ LANGUAGE plpgsql IMMUTABLE;

CREATE OR REPLACE FUNCTON FastList(int) -- fast function
RETURNS varchar AS $$
BEGIN
　RETURN array_to_string(ARRAY(SELECT '<item>' || i || '</item>'
　　　　　　　　　　　　　　　　　FROM generate_series(1,$1) g(i)),　　　　　　　　　　　　 '');
END; $$ LANGUAGE plpgsql IMMUTABLE;

　　7.查询一组之中的头n条记录

　　我们一般的做法是使用子查询如下：

SELECT * FROM people WHERE id IN ( 　　 SELECT id FROM people s 　　　 WHERE people.category = s.category 　　　 ORDER BY age LIMIT 2) ORDER BY category,age; 使用连接我们也可以达到同样的效果如下：

SELECT s1.* 　 FROM people s1 　　　　LEFT JOIN 　　　　people s2 　　　　ON s1.category = s2.category AND s1.age < s2.age 　GROUP BY s1.id,s1.category 　HAVING COUNT(s2.id) <= 1 　ORDER BY s1.category,COUNT(s2.id);

　　说明:这个sql语句的含义是找到同一类比自己的age大的记录，最后判断比自己大的记录的个数，如果是0，那么应该排名第一，

　　如果是1，那么排名第二(HAVING COUNT(s2.id) <= 1)