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在postgresql中使用正则表达式时需要使用关键字“~”，以表示该关键字之前的内容需匹配之后的正则表达式，若匹配规则不需要区分大小写，可以使用组合关键字“~*”；
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相反，若需要查询不匹配这则表达式的记录，只需在该关键字前加否定关键字“！”即可。若正则表达式包含转义字符，则需在表达式前加关键字“E”。
PostgreSQL 9.4 引入了jsonb，一个新的列类型用于存储文档到你的关系数据库中。jsonb和json在更高的层面上看起来几乎是一样的，但在存储实现上是不同的。使用jsonb的优势在于你可以轻易的整合关系型数据和非关系型数据，在性能方面，可以比大多数类似于MongoDB这样的非关系数据库更好理解json和jsonb之间的不同因此，两种列类型之间的区别是什么？当我们比较写入数据速度时，由于数据存储的方式的原因，jsonb会比json稍微的慢一点。json存储完整复制过来的文本输入，必须一遍又一遍的解析在你调用任何函数的时候。它不支持索引，但你可以为查询创建表达式索引。jsonb存储的二进制格式，避免了重新解析数据结构。它支持索引，这意味着你可以不使用指定的索引就能查询任何路径。其他的不同包括，json列会每次都解析存储的值，这意味着键的顺序要和输入的时候一样。但jsonb不同，以二进制格式存储且不保证键的顺序。因此，如果你有软件需要依赖键的顺序，jsonb可能不是你的应用的最佳选择。
PostgreSQL命令 EXPLAIN ANALYZE 是日常工作中了解和优化SQL查询过程所用到的最强大工具，后接如 SELECT ... ， UPDATE ... 或者 DELETE ... 等SQL语句，命令执行后并不返回数据，而是输出查询计划，详细说明规划器通过何种方式来执行给定的SQL语句。
下面是从 Postgres Using EXPLAIN 提取的查询：
它生成的查询计划：
Postgres构建了一个规划节点的树结构，以表示所采取的不同操作，其中root根和每个 - 指向其中一个操作。在某些情况下， EXPLAIN ANALYZE 会提供除执行时间和行数之外的额外执行统计信息，例如上面例子中的 Sort 及 Hash 。除第一个没有 - 的行之外的任何行都是诸如此类的信息，因此查询的结构是：
每个树分支代表子动作，从里到外以确定哪个是“第一个”发生（尽管同一级别的节点顺序可能不同）。
在 tenk_unique1 索引上执行的第一个操作是 Bitmap Index Scan ：
这对应于SQL WHERE t1.unique1 100 。Postgres查找与条件 unique1 100 匹配的行位置。此处不会返回行数据本身。成本估算 (cost=0.00..5.04 rows=101 width=0) 意味着Postgres预期将“花费” 任意计算单位的 5.04 来找到这些行。0.00是此节点开始工作的成本（在这种情况下，即为查询的启动时间）。 rows 是此索引扫描将返回的预估行数， width 是这些返回行的预估大小（以字节为单位）（0是因为这里只关心位置，而不是行数据的内容）。
因为使用了 ANALYZE 选项运行 EXPLAIN ，所以查询被实际执行并捕获了计时信息。 (actual time=0.049..0.049 rows=100 loops=1) 表示索引扫描执行了1次（ loops 值），结果返回了100行，实际时间是0 ..如果节点执行了多次，实际时间是每次迭代的平均值，可以将该值乘以循环次数以获取实际时间。基于成本的最小/最大时间的概念，范围值也可能会有所不同。通过这些值，我们可以为该查询生成一个成本比率，每个成本单位为0.049ms / 5.04单位≈0.01ms/单位。
索引扫描的结果将传递给 Bitmap Heap Scan 操作。在此节点中，Postgres将获取别名为t1的tenk1表中行的位置，根据 unique1 100 条件筛选并获取行。
当乘以之前计算的0.01值时，我们可以得到成本预期的大概时间（229.20 - 5.07）*0.01≈2.24ms，同时每行实际时间为除以4后的结果：0.526ms。这可能是因为成本估算是取的上限而不是取所有需读取的行，也或者因为Recheck条件总是生效。
和表顺序读取行（a Seq Scan ）相比， Bitmap Index Scan 和 Bitmap Heap Scan 关联操作成本要昂贵得多，但是因为在这种情况下只需要访问相对较少的行，所以关联操作最终会变得更快。通过在获取行之前将行按照物理顺序排序来进一步加速，这会将单独获取的成本降到最低。节点名称中的“Bitmap”完成了排序操作。
表扫描的结果（tenk1表中满足 unique1 100 条件的那些行）将在读取时被插入到内存的哈希表中。正如我们从成本中看到的那样，这根本不需要时间。
哈希节点包括散列桶(hash buckets)和批次数(batches)相关的信息，以及内存使用峰值情况。如果批次 1，则还会包括未显示的磁盘使用信息。内存占用在100行* 244字节= 24.4 kB时是有意义的，它非常接近28kB，我们假定这是哈希键本身所占用的内存。
接下来，Postgres从别名为t2的tenk2表读取所有的10000行，并根据tenk1表行的Hash检查它们。散列连接意味着将一个表的行输入到内存中的散列（先前的操作中已构建），之后扫描另一个表的行，并根据散列表探测其值以进行匹配。在第二行可以看到“匹配”的条件， Hash Cond: (t2.unique2 = t1.unique2) 。请注意，因为查询是从tenk1和tenk2中选择所有值，所以在散列连接期间每行的宽度加倍。
现在已经收集了满足条件的所有行，可以对结果集进行排序 Sort Key: t1.fivethous 。
Sort节点包含排序算法 quicksort 相关的信息 ，排序是在内存中还是在磁盘上完成（这将极大地影响速度），以及排序所需的内存/磁盘空间量。
熟悉如何解读查询计划会非常有助于优化查询。例如，Seq Scan节点通常表示添加索引的必要性，读取速度可能要快得多。
翻译并编辑，原文出处：
postgre官方文档中对similar to 和 like的说明：
string LIKE pattern [ ESCAPE escape-character ]
每个 pattern 定义一个字串的集合。 如果该 string 包含在 pattern 代表的字串集合里，那么 LIKE 表达式返回真。如果 pattern 不包含百分号或者下划线，那么该模式只代表它本身，这时候 LIKE 的行为就象等号操作符。在 pattern 里的下划线（_）代表（匹配）任何单个字符；而一个百分号（%）匹配任何零或更多字符长的字串。
例如：
'abc' LIKE 'abc' true
'abc' LIKE 'a%' true
'abc' LIKE '_b_' true
'abc' LIKE 'c' false
string SIMILAR TO pattern [ESCAPE escape-character]
SIMILARTO 根据自己的模式是否匹配给定字串而返回真或者假。它和 LIKE 非常类似，只不过它使用SQL标准定义的正则表达式理解模式。SQL 标准的正则表达式是在LIKE表示法和普通的正则表达式表示法之间古怪的交叉。类似 LIKE，SIMILAR TO 操作符只有在它的模式匹配整个字串的时候才能成功；这一点和普通的正则表达式的习惯不同，在普通的正则表达式里，模式匹配字串的任意部分。和 LIKE 类似的地方还有，SIMILAR TO 使用 _ 和 % 作为分别代表任意字串和任意字串字符的通配符。（这些和 POSIX 正则表达式里的 . 和 .* 兼容）除了这些从 LIKE 借用的功能之外， SIMILAR TO 支持下面这些从 POSIX 正则表达式借用的模式匹配元字符：
· | 标识选择（两个候选之一）。
· * 表示重复前面的项零次或更多次。
· + 表示重复前面的项一次或更多次。
· 可以使用圆括弧 () 把项组合成一个逻辑项。
· 一个方括弧表达式 [...] 声明一个字符表， 就像 POSIX 正则表达式一样。
例如：
'abc' SIMILAR TO 'abc' true
'abc' SIMILAR TO 'a' false
'abc' SIMILAR TO '%(b|d)%' true
'abc' SIMILAR TO '(b|c)%' false
PostgreSQL自带有一个简易的全文检索引擎，可以实现小规模数据量的全文检索功能。本文我们将引导介绍一下这个功能，对于小数据量的搜索这个功能是足够使用的，而无需搭建额外的ES等重量级的全文检索服务器。
PG的全文检索操作符是 @@ ，当一个 tsvector (文档)和 tsquery (条件)匹配时返回 true ，并且前后顺序无影响:
和普通的SQL查询一样，只要在 WHERE 条件中使用这个符号就代表使用全文检索条件筛选文档了。如:
@@ 操作符支持隐式转换，对于 text 类型可以无需强类型转换( ::tsvector 或 to_tsvector(config_name, text) )，所以这个操作符实际支持的参数类型是这样的:
tsquery 查询条件并不是简单的正则，而是一组搜索术语，使用并且使用布尔操作符 （AND）、 | （OR）和 ! （NOT）来组合它们，还有短语搜索操作符 - （FOLLOWED BY）。更详细的语法参见 此文档 。
此外，PostgreSQL还提供了两个相对简化的版本 plainto_tsquery 和 phraseto_tsquery 。
plainto_tsquery ( plainto_tsquery([ config regconfig, ] querytext text) returns tsquery )用户将未格式化的 text 经过分词之后，插入 符号转为 tsquery :
phraseto_tsquery ( phraseto_tsquery([ config regconfig, ] querytext text) returns tsquery )行为和 plainto_tsquery 行为类似，但是分词之后不是插入 而是 - (FOLLOWED BY):
使用索引可以加快全文检索的速度。对于全文检索来说，可选的索引类型是 GIN (通用倒排索引)和 GIST (通用搜索树)，官方文档更推荐使用 GIN索引 。创建一个 GIN 索引的范例:
也可以是一个连接列:
还可以单独创建一个 tsvector 列，为这个列创建索引:
除了普通的 ORDER BY 条件之外，PostgreSQL为全文检索提供了两个可选的排序函数 ts_rank([ weights float4[], ] vector tsvector, query tsquery [, normalization integer ]) returns float4 和 ts_rank_cd([ weights float4[], ] vector tsvector, query tsquery [, normalization integer ]) returns float4 ，以便实现基于 权重 的排序。
此外，对于PostgreSQL 9.6以上的版本还可以使用 RUM index 排序。(注意，这个是扩展，默认不包含)。
PostgreSQL默认的分词字典中并不包含中文分词字典，因此我们必须手工引入。目前一个比较好的项目是 zhparser ，同时这个插件也是阿里云的RDS默认包含的。安装和启用没什么好说的。值得一提的是分词配置参数。
在 CREATE EXTENSION 之后，必须配置分词参数才能正确进行分词和查找，否则什么都查不到。官方文档提供的一个配置策略是:
n,v,a,i,e,l 这几个字母分别表示一种token策略，只启用了这几种token mapping，其余则被屏蔽。具体支持的参数和含义可以用 \dFp+ zhparser 显示:
WITH simple 表示词典使用的是内置的simple词典，即仅做小写转换。根据需要可以灵活定义词典和token映射，以实现屏蔽词和同义词归并等功能。
比如我们看下面这个例子:
可以看到 江淮 这个词组在查询的时候被忽略了，我们启用 j (abbreviation,简称)再看看结果:
所以实际使用中要设置合理的token types，过少将导致搜索结果不准确，过多将导致性能下降。此外，还有一些诸如 短词复合: zhparser.multi_short = f 这一类的控制分词结果的选项，根据实际使用酌情开启。
一、索引的类型：
PostgreSQL提供了多种索引类型：B-Tree、Hash、GiST和GIN，由于它们使用了不同的算法，因此每种索引类型都有其适合的查询类型，缺省时，CREATE INDEX命令将创建B-Tree索引。
1. B-Tree:
CREATE TABLE test1 (
id integer,
content varchar
);
CREATE INDEX test1_id_index ON test1 (id);
B-Tree索引主要用于等于和范围查询，特别是当索引列包含操作符" 、=和"作为查询条件时，PostgreSQL的查询规划器都会考虑使用B-Tree索引。在使用BETWEEN、IN、IS NULL和IS NOT NULL的查询中，PostgreSQL也可以使用B-Tree索引。然而对于基于模式匹配操作符的查询，如LIKE、ILIKE、~和 ~*，仅当模式存在一个常量，且该常量位于模式字符串的开头时，如col LIKE 'foo%'或col ~ '^foo'，索引才会生效，否则将会执行全表扫描，如：col LIKE '%bar'。
2. Hash：
CREATE INDEX name ON table USING hash (column);
散列(Hash)索引只能处理简单的等于比较。当索引列使用等于操作符进行比较时，查询规划器会考虑使用散列索引。
这里需要额外说明的是，PostgreSQL散列索引的性能不比B-Tree索引强，但是散列索引的尺寸和构造时间则更差。另外，由于散列索引操作目前没有记录WAL日志，因此一旦发生了数据库崩溃，我们将不得不用REINDEX重建散列索引。
3. GiST：
GiST索引不是一种单独的索引类型，而是一种架构，可以在该架构上实现很多不同的索引策略。从而可以使GiST索引根据不同的索引策略，而使用特定的操作符类型。
4. GIN：
GIN索引是反转索引，它可以处理包含多个键的值(比如数组)。与GiST类似，GIN同样支持用户定义的索引策略，从而可以使GIN索引根据不同的索引策略，而使用特定的操作符类型。作为示例，PostgreSQL的标准发布中包含了用于一维数组的GIN操作符类型，如：、=、等。
二、复合索引：
PostgreSQL中的索引可以定义在数据表的多个字段上，如：
CREATE TABLE test2 (
major int,
minor int,
name varchar
}
CREATE INDEX test2_mm_idx ON test2 (major, minor);
1. B-Tree类型的复合索引：
在B-Tree类型的复合索引中，该索引字段的任意子集均可用于查询条件，不过，只有当复合索引中的第一个索引字段(最左边)被包含其中时，才可以获得最高效率。
2. GiST类型的复合索引：
在GiST类型的复合索引中，只有当第一个索引字段被包含在查询条件中时，才能决定该查询会扫描多少索引数据，而其他索引字段上的条件只是会限制索引返回的条目。假如第一个索引字段上的大多数数据都有相同的键值，那么此时应用GiST索引就会比较低效。
3. GIN类型的复合索引：
与B-Tree和GiST索引不同的是，GIN复合索引不会受到查询条件中使用了哪些索引字段子集的影响，无论是哪种组合，都会得到相同的效率。
使用复合索引应该谨慎。在大多数情况下，单一字段上的索引就已经足够了，并且还节约时间和空间。除非表的使用模式非常固定，否则超过三个字段的索引几乎没什么用处。
三、组合多个索引：
PostgreSQL可以在查询时组合多个索引(包括同一索引的多次使用)，来处理单个索引扫描不能实现的场合。与此同时，系统还可以在多个索引扫描之间组成AND和OR的条件。比如，一个类似WHERE x = 42 OR x = 47 OR x = 53 OR x = 99的查询，可以被分解成四个独立的基于x字段索引的扫描，每个扫描使用一个查询子句，之后再将这些扫描结果OR在一起并生成最终的结果。另外一个例子是，如果我们在x和y上分别存在独立的索引，那么一个类似WHERE x = 5 AND y = 6的查询，就会分别基于这两个字段的索引进行扫描，之后再将各自扫描的结果进行AND操作并生成最终的结果行。
为了组合多个索引，系统扫描每个需要的索引，然后在内存里组织一个BITMAP，它将给出索引扫描出的数据在数据表中的物理位置。然后，再根据查询的需要，把这些位图进行AND或者OR的操作并得出最终的BITMAP。最后，检索数据表并返回数据行。表的数据行是按照物理顺序进行访问的，因为这是位图的布局，这就意味着任何原来的索引的排序都将消失。如果查询中有ORDER BY子句，那么还将会有一个额外的排序步骤。因为这个原因，以及每个额外的索引扫描都会增加额外的时间，这样规划器有时候就会选择使用简单的索引扫描，即使有多个索引可用也会如此。
四、唯一索引：
CREATE UNIQUE INDEX name ON table (column [, ...]);
五、表达式索引：
表达式索引主要用于在查询条件中存在基于某个字段的函数或表达式的结果与其他值进行比较的情况，如：
SELECT * FROM test1 WHERE lower(col1) = 'value';
此时，如果我们仅仅是在col1字段上建立索引，那么该查询在执行时一定不会使用该索引，而是直接进行全表扫描。如果该表的数据量较大，那么执行该查询也将会需要很长时间。解决该问题的办法非常简单，在test1表上建立基于col1字段的表达式索引，如：
CREATE INDEX test1_lower_col1_idx ON test1 (lower(col1));
SELECT * FROM people WHERE (first_name || ' ' || last_name) = 'John Smith';
和上面的例子一样，尽管我们可能会为first_name和last_name分别创建独立索引，或者是基于这两个字段的复合索引，在执行该查询语句时，这些索引均不会被使用，该查询能够使用的索引只有我们下面创建的表达式索引。
CREATE INDEX people_names ON people ((first_name || ' ' || last_name));
CREATE INDEX命令的语法通常要求在索引表达式周围书写圆括弧，就像我们在第二个例子里显示的那样。如果表达式只是一个函数调用，那么可以省略，就像我们在第一个例子里显示的那样。
从索引维护的角度来看，索引表达式要相对低效一些，因为在插入数据或者更新数据的时候，都必须为该行计算表达式的结果，并将该结果直接存储到索引里。然而在查询时，PostgreSQL就会把它们看做WHERE idxcol = 'constant'，因此搜索的速度等效于基于简单索引的查询。通常而言，我们只是应该在检索速度比插入和更新速度更重要的场景下使用表达式索引。
六、部分索引：
部分索引(partial index)是建立在一个表的子集上的索引，而该子集是由一个条件表达式定义的(叫做部分索引的谓词)。该索引只包含表中那些满足这个谓词的行。
由于不是在所有的情况下都需要更新索引，因此部分索引会提高数据插入和数据更新的效率。然而又因为部分索引比普通索引要小，因此可以更好的提高确实需要索引部分的查询效率。见以下三个示例：
1. 索引字段和谓词条件字段一致：
CREATE INDEX access_log_client_ip_ix ON access_log(client_ip)
WHERE NOT (client_ip inet '192.168.100.0' AND client_ip inet '192.168.100.255');
下面的查询将会用到该部分索引：
SELECT * FROM access_log WHERE url = '/index.html' AND client_ip = inet '212.78.10.32';
下面的查询将不会用该部分索引：
一个不能使用这个索引的查询可以是
SELECT * FROM access_log WHERE client_ip = inet '192.168.100.23';
2. 索引字段和谓词条件字段不一致：
PostgreSQL支持带任意谓词的部分索引，唯一的约束是谓词的字段也要来自于同样的数据表。注意，如果你希望你的查询语句能够用到部分索引，那么就要求该查询语句的条件部分必须和部分索引的谓词完全匹配。 准确说，只有在PostgreSQL能够识别出该查询的WHERE条件在数学上涵盖了该索引的谓词时，这个部分索引才能被用于该查询。
CREATE INDEX orders_unbilled_index ON orders(order_nr) WHERE billed is not true;
下面的查询一定会用到该部分索引：
SELECT * FROM orders WHERE billed is not true AND order_nr 10000;
那么对于如下查询呢？
SELECT * FROM orders WHERE billed is not true AND amount 5000.00;
这个查询将不像上面那个查询这么高效，毕竟查询的条件语句中没有用到索引字段，然而查询条件"billed is not true"却和部分索引的谓词完全匹配，因此PostgreSQL将扫描整个索引。这样只有在索引数据相对较少的情况下，该查询才能更有效一些。
下面的查询将不会用到部分索引。
SELECT * FROM orders WHERE order_nr = 3501;
3. 数据表子集的唯一性约束：
CREATE TABLE tests (
subject text,
target text,
success boolean,
...
);
CREATE UNIQUE INDEX tests_success_constraint ON tests(subject, target) WHERE success;
该部分索引将只会对success字段值为true的数据进行唯一性约束。在实际的应用中，如果成功的数据较少，而不成功的数据较多时，该实现方法将会非常高效。
七、检查索引的使用：
见以下四条建议：
1. 总是先运行ANALYZE。
该命令将会收集表中数值分布状况的统计。在估算一个查询返回的行数时需要这个信息，而规划器则需要这个行数以便给每个可能的查询规划赋予真实的开销值。如果缺乏任何真实的统计信息，那么就会使用一些缺省数值，这样肯定是不准确的。因此，如果还没有运行ANALYZE就检查一个索引的使用状况，那将会是一次失败的检查。
2. 使用真实的数据做实验。
用测试数据填充数据表，那么该表的索引将只会基于测试数据来评估该如何使用索引，而不是对所有的数据都如此使用。比如从100000行中选1000行，规划器可能会考虑使用索引，那么如果从100行中选1行就很难说也会使用索引了。因为100行的数据很可能是存储在一个磁盘页面中，然而没有任何查询规划能比通过顺序访问一个磁盘页面更加高效了。与此同时，在模拟测试数据时也要注意，如果这些数据是非常相似的数据、完全随机的数据，或按照排序顺序插入的数据，都会令统计信息偏离实际数据应该具有的特征。
3. 如果索引没有得到使用，那么在测试中强制它的使用也许会有些价值。有一些运行时参数可以关闭各种各样的查询规划。
4. 强制使用索引用法将会导致两种可能：一是系统选择是正确的，使用索引实际上并不合适，二是查询计划的开销计算并不能反映现实情况。这样你就应该对使用和不使用索引的查询进行计时，这个时候EXPLAIN ANALYZE命令就很有用了。