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假设我有一个包含字段A和的表B。我在A+上进行常规查询B，所以我在 上创建了一个复合索引(A,B)。A复合索引是否也会对查询进行全面优化？

此外，我在 上创建了一个索引A，但 Postgres 仍然只使用复合索引来查询A。如果前面的答案是肯定的，我想这并不重要，但是为什么它默认选择复合索引，如果单个A索引可用？

我有几个关于在 PostgreSQL 中使用索引的问题。我有一个Friends带有以下索引的表：

   Friends ( user_id1 ,user_id2) 

user_id1并且user_id2是user表的外键

1. 这些是等价的吗？如果不是，那为什么？

   Index(user_id1,user_id2) and Index(user_id2,user_id1)
   

   Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

2. 如果我创建主键(user_id1,user_id2)，它会自动为它创建索引吗？

   如果第一个问题中的索引不相等，那么在上面的主键命令上创建了哪个索引？

我有items以下架构的表（在 postgres v9.3.5 中）：

  Column   | Type   |                         Modifiers                  | Storage  
-----------+--------+----------------------------------------------------+----------
 id        | bigint | not null default nextval('items_id_seq'::regclass) | plain    
 data      | text   | not null                                           | extended 
 object_id | bigint | not null                                           | plain    
Indexes:
    "items_pkey" PRIMARY KEY, btree (id)
    "items_object_id_idx" btree (object_id)
Has OIDs: no

当我执行查询时，它会挂起很长时间：

SELECT * FROM "items" WHERE "object_id" = '123' ORDER BY "id" DESC LIMIT 1;

在 VACUUM ANALYZE 之后，查询执行改进了很多，但仍然不完美。

# EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM "items" WHERE "object_id" …

我正在尝试为 Postgres 9.4 中的大型（1.2TB）静态表创建部分索引。

我的数据是完全静态的，所以我可以插入所有数据，然后创建所有索引。

在这个 1.2TB 的表中，我有一个名为的列run_id，可以清晰地划分数据。通过创建涵盖一系列run_ids 的索引，我们获得了出色的性能。下面是一个例子：

CREATE INDEX perception_run_frame_idx_run_266_thru_270
ON run.perception
(run_id, frame)
WHERE run_id >= 266 AND run_id <= 270;

这些部分索引为我们提供了所需的查询速度。不幸的是，每个部分索引的创建大约需要 70 分钟。

看起来我们的 CPU 有限（top进程显示为 100%）。
我可以做些什么来加快部分索引的创建？

系统规格：

• 18核至强
• 192GB 内存
• RAID 中的 12 个 SSD
• 自动吸尘器关闭
• 维护工作内存：64GB（太高？）

表规格：

• 大小：1.26 TB
• 行数：105.37亿
• 典型的索引大小：3.2GB（有 ~.5GB 的差异）

表定义：

CREATE TABLE run.perception(
id bigint NOT NULL,
run_id bigint NOT NULL,
frame bigint NOT NULL,
by character varying(45) NOT NULL,
by_anyone bigint NOT …