我有 4 个这样相关的表（这是一个例子）：
Company:
ID
Name
CNPJ
Department:
ID
Name
Code
ID_Company
Classification:
ID
Name
Code
ID_Company
Workers:
Id
Name
Code
ID_Classification
ID_Department
假设我有一个classificationwith id = 20, id_company = 1。并且department有id_company = 2（代表另一家公司）。
这将允许创建来自两个公司的工人，因为分类和部门分别链接到公司。我不希望这种情况发生，所以我认为我的人际关系有问题，我不知道如何解决。
增加 default_statistics_target 值可以使您的数据库更快，特别是在分析之后....
阅读这篇文章我看到https://discuss.pivotal.io/hc/en-us/articles/201581033-default-statistics-target-Explained
(...) 简而言之，这个参数控制着统计数据的收集方式，值 1 是估计最少/准确的统计数据，值 1000 是最准确的统计数据，显然会消耗时间/资源（CPU、内存等）/空间。通常默认值足以获得准确的计划，但如果您有复杂的数据分布/或查询中经常引用一列，则设置更高的值可能有助于获得更好的表统计信息，因此优化器执行的更好计划。
这是一个很好的解释，但例如，如果我设置 default_statistics_target= 1000 1000 真正意味着什么？正在生成 1000 KB 的统计数据？或者它可能是分析的表的 1000 行？也许是 1000 列？或者每次分析可能需要 1000 秒...
所以我的问题是这个数字是如何真正影响分析或查询规划器的？很明显，我知道 default_statistics_target = 1000 将获得比 100 更多的时间，用于运行分析，并且 1000 将生成更好的统计数据......
这是什么错误？我看到复制工作正常，但我不确定数据是否已损坏。
我可以安全地忽略此错误吗？
有什么区别：
vacuum;
和
vacuum analyze;
我阅读了postgresql手册，但这对我来说仍然不是 100% 清楚。
我需要同时运行两者，还是其中一个就足够了？
我知道CREATE INDEX CONCURRENTLY比较慢，但是与传统相比需要多长时间才能完成CREATE INDEX？40%以上还是更多？
我正在一个包含 10000 个寄存器的表和一个包含 15 个字符的列中创建索引。使用传统方式需要 10 分钟CREATE INDEX。
我知道这个问题很难回答，但是有办法估算吗？