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：435,865
ms
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,startip),point(endip,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;
--测试
select to_dec('ff');
--结果
255
3.ALTER TABLE ALTER COLUMN USING 语法
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');
--更改数据类型，会报错误信息
ALTER TABLE foo ALTER COLUMN a TYPE boolean ;
ERROR: column "a" cannot be cast to type "pg_catalog.bool"
--使用Using语法更改数据类型
ALTER TABLE foo
ALTER COLUMN a TYPE boolean
USING CASE a
WHEN 'ano' THEN true
ELSE false END;
--更改成功
SELECT * FROM foo;
4.Quote_ident 的使用
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;
--创建函数按点进行拆分字符串
CREATE OR REPLACE FUNCTION quote_schema_ident(text)
RETURNS text AS $$
SELECT quote_array(string_to_array($1,'.'))
$$ LANGUAGE SQL IMMUTABLE;
--测试
select quote_schema_ident('public.foo tab');
5.我们已经习惯使用PostgreSQL的exception来捕捉错误，但是错误信息一直不知道如何取得，SQLERRM变量可以给我们详细的信息
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 $$
DECLARE
v_sql varchar;
v_return varchar;
v_error varchar;
BEGIN
--连接数据库
PERFORM dblink_connect('connection_name', 'dbname=...');
--拼凑插入的字符串
v_sql := 'INSERT INTO error_log (function_name, location, error_message,
error_time) '
|| 'VALUES (''' || p_function_name || ''', '
|| p_location || ', ''' || p_error || ''', clock_timestamp())';
--远程执行
SELECT INTO v_return *
FROM dblink_exec('connection_name', v_sql, false);
--获取远程的错误信息
SELECT INTO v_error *
FROM dblink_error_message('connection_name');
--如果出现错误则抛出异常
IF position('ERROR' in v_error) > 0 OR position('WARNING' in v_error) > 0
THEN
RAISE EXCEPTION '%', v_error;
END IF;
PERFORM dblink_disconnect('connection_name');
EXCEPTION
WHEN others THEN
--使用SQLERRM 来显示错误信息
PERFORM dblink_disconnect('connection_name');
RAISE EXCEPTION '(%)', SQLERRM;
END;
$$ 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;
--使用SQL，结果会比较快的函数
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;
--结果:在循环100以下的时候差别并不是很大，当循环更多的时候，差距就非常明显，都来试试吧！
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)
