1.使用空間索引進行快速間隔資料型別的搜尋.

　　間隔搜尋有時候很慢，大部分原因是索引優化器不使用索引，並且在開始列和結束列比較獨立。一個解決方案是使用空間索引，它可以把兩個獨立的值當做一個值來使用。

　　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

　　結論：根據以上的執行計劃，可以知道上邊的查詢使用的是序列掃描，花費的時間是：435,865 ms

　　postgres=# CREATE INDEX ggg ON testip USING gist ((box(point(startip,startip),point(endip,endip))) box_ops);

　　使用如下的查詢：

　　EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM testip WHERE box(point(startip,startip),point(endip,endip)) @> box(point (19999999,19999999), point(19999999,19999999));

　　結論：執行計劃使用的是Bitmap Index Scan on ggg,花費的時間是：2,805 ms。可見相比以前的查詢，使用空間索引的查詢效率大大的提高了。

　　2.16進位制到10進位制的轉換

　　我們已經有了系統函式將10進位制轉換成16進位制：to_hex(11)　result: b 下邊的函式實現將16進位制的數轉換成10進位制。非常的簡單：

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;
 

select to_dec('ff');

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　　在PostgreSQl裡邊，我們不能將varchar型別直接轉換到bool，但是我們可以使用Using語法加判斷後進行轉換。

CREATE TABLE foo(a varchar);
INSERT INTO foo VALUES ('ano');

ALTER TABLE foo ALTER COLUMN a TYPE boolean;
ERROR:　column "a" cannot be cast to type "pg_catalog.bool"

ALTER TABLE foo
ALTER COLUMN a TYPE boolean
　　　USING CASE a
　　　WHEN 'ano' THEN true
　　　ELSE false END;

SELECT * FROM foo;

　　使用雙引號是一種防止SQL注入的方法，quote_ident 可以檢查引數，如果引數中包含任何非法的字元，它會在引數兩邊加上""

　　非常簡單和有效，但是問題是schema.name，因為中間有點分割。問題如下：

select quote_ident('public.foo');

　　我們可以通過使用函式來按點分割上邊的物件名稱，在每個單獨的物件上使用quote_ident來完成我們的目的:

　　--對陣列進行錶轉換，針對每一列來使用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;

CREATE OR REPLACE FUNCTION quote_schema_ident(text)
RETURNS text AS $$
SELECT quote_array(string_to_array($1,'.'))
$$ LANGUAGE SQL IMMUTABLE;

select quote_schema_ident('public.foo tab');

　　以下是一個具體的示例：

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

　PERFORM dblink_connect('connection_name', 'dbname=...');

　v_sql:= 'INSERT INTO error_log (function_name, location, error_message, error_time) '
　　　　　 || 'VALUES (''' || p_function_name || ''', '
　　　　　 || p_location || ', ''' || p_error || ''', clock_timestamp())';

　SELECT INTO v_return *
　　 FROM dblink_exec('connection_name', v_sql, false);

　SELECT INTO v_error *
　　 FROM dblink_error_message('connection_name');

　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

　　PERFORM dblink_disconnect('connection_name');
　　RAISE EXCEPTION '(%)', SQLERRM;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql SECURITY DEFINER;

SQLERRM是一個非常有用的變數，可以詳細記錄錯誤的具體資訊，幫助我們分析執行中發現的錯誤。

6.迴圈優化技巧

plpgsql對於非SQL操作效率不是特別高。Plpgsql 不喜歡字元或者字元陣列的累計操作，當我們也不能用Perl，因此我們只能用SQL

　　--使用迴圈，結果會比較慢的函式

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;

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;

　　7.查詢一組之中的頭n條記錄

　　我們一般的做法是使用子查詢如下：

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;

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);

　　說明:這個SQL語句的含義是找到同一類比自己的age大的記錄，最後判斷比自己大的記錄的個數，如果是0，那麼應該排名第一，

　　如果是1，那麼排名第二(HAVING COUNT(s2.id) <= 1)