相关疑难解决方法(0)

我们正在设计一个众所周知的读取量大的系统（每分钟读取数万次）。

• 有一个表names作为一种中央注册表。每行都有一个text字段representation和一个唯一的字段，key它是该字段的 MD5 哈希值representation。¹该表目前有数千万条记录，预计在应用程序的生命周期内会增长到数十亿条。
• 还有许多其他表（具有高度变化的模式和记录计数）引用该names表。这些表之一中的任何给定记录都保证有一个name_key，它在功能上是names表的外键。

_{1：顺便说一句，正如您所料，此表中的记录一旦写入便不可变。}

对于表以外的任何给定表names，最常见的查询将遵循以下模式：

SELECT list, of, fields 
FROM table 
WHERE name_key IN (md5a, md5b, md5c...);

我想优化读取性能。我怀疑我的第一站应该是最小化索引的大小（尽管我不介意在那里被证明是错误的）。

问题：和列
的最佳数据类型是什么？ 有理由使用over吗？或者？keyname_key
hex(32)bit(128)BTREEGIN

我有一个旧模式（免责声明！），它使用基于哈希生成的 id 作为所有表的主键（有很多）。这种 id 的一个例子是：

922475bb-ad93-43ee-9487-d2671b886479

改变这种方法是不可能的，但是索引访问的性能很差。撇开这可能的无数原因不谈，我注意到有一件事似乎不太理想 - 尽管所有许多表中的所有 id 值的长度都正好是 36 个字符，但列类型是varchar(36)，而不是 char(36)。

将列类型更改为固定长度是否会char(36)提供任何显着的索引性能优势，除了每个索引页的条目数量增加很小等之外？

即在处理固定长度类型时 postgres 的执行速度是否比处理可变长度类型快得多？

请不要提及微小的存储节省 - 与对列进行更改所需的手术相比，这无关紧要。