要从新手发展到专家，提高PostgreSQL的性能涉及多个层面的优化，包括硬件配置、PostgreSQL配置、数据库设计、查询优化等。以下是一个逐步深入的性能优化指南：

基础知识和准备工作

1. 了解PostgreSQL架构：

   • 熟悉PostgreSQL的基本架构，包括进程模型、内存管理、存储机制等。

2. 硬件方面：

   • CPU：选择多核心、高主频的CPU。
   • 内存：尽量选择大容量内存，有助于缓存更多数据。
   • 存储：使用SSD替代HDD以提高数据读写速度。
   • 网络：在分布式环境下，确保低延迟和高带宽。

PostgreSQL配置优化

1. 配置文件调整（postgresql.conf）：

   • shared_buffers：通常设置为服务器可用RAM的25%-40%。
   • work_mem：根据查询复杂性调整，适当增加会提高排序、连接等操作的效率。
   • maintenance_work_mem：用于维护操作的内存设置，适当增加以加速Vacuum等操作。
   • effective_cache_size：设置为系统总RAM的50%-75%，帮助查询规划更好地估计内存可用性。

2. WAL（预写日志）优化：

   • wal_buffers：适当调大以优化写操作性能。
   • checkpoint_timeout 和 checkpoint_completion_target：调整检查点的频率与写入数据的比例，避免频繁检查点导致性能下降。

3. 内存管理：

   • effective_io_concurrency：对于SSD，可以设置为2到4，帮助提高并行IO的性能。

数据库设计优化

1. 规范化与反规范化：

   • 了解拆分表和合并表的优缺点，选择适合业务需求的设计模式。

2. 索引优化：

   • 针对常用查询创建适当的索引。
   • 利用部分索引、表达式索引和GIN/GIST索引来优化特定查询性能。
   • 定期重建索引，避免膨胀。

3. 表分区：

   • 使用表分区来管理大数据集，提高查询性能和维护效率。

查询优化

1. 分析查询计划：

   • 使用EXPLAIN命令查看查询计划。
   • 检查是否有顺序扫描（Seq Scan）影响性能，并考虑添加索引。

2. SQL优化：

   • 使用批量插入和批量更新来减少事务负载。
   • 避免选择过多的列和不必要的行。
   • 优化子查询和复杂联接，考虑重构为CTE或视图。

3. 并行查询：

   • 利用PostgreSQL的并行查询特性处理大数据集，但同时监控其对系统资源的影响。

维护和监控

1. 自动化维护：

   • 配置autovacuum以自动清理无用数据。
   • 定期进行数据库健康检查和性能基准测试。

2. 监控和日志：

   • 设置并利用pg_stat_activity、pg_stat_statements等工具进行监控。
   • 关注日志中的慢查询和错误信息，并进行优化调整。

3. 备份与恢复策略：

   • 建立可靠的备份和恢复策略，确保数据安全和可用性。

随着经验的积累，不断地基于不同应用场景和需求进行调整和优化，逐步提高PostgreSQL的性能，最终达到专家水平。通过监控和了解系统瓶颈，以持续改进数据库设计和查询性能为目标。