PostgreSQL 18 发布：关键特性速览与应用实践

PostgreSQL 数据库管理系统在 2025 年 9 月 25 日迎来了其重要版本更新——PostgreSQL 18。此版本引入了一系列关键的新特性和增强功能，旨在全面提升数据库的性能、开发体验、操作效率以及安全性，为构建高性能、高可用的现代应用提供了更强大的支持。

PostgreSQL 18 关键特性速览

PostgreSQL 18 的发布不仅包含了功能性的迭代，更在底层架构和开发者友好性方面做出了显著改进。

性能提升

异步 I/O (AIO) 子系统： 这是 PostgreSQL 18 最为引人注目的架构革新之一。通过允许数据库并发地发出多个 I/O 请求，AIO 大幅提升了 I/O 吞吐量并降低了延迟，特别是在读密集型工作负载（如顺序扫描、位图堆扫描和 VACUUM 操作）中，性能提升最高可达 3 倍。
文件到表的并行 COPY： 大大加速了大型 CSV 文件导入的速度，对于数据迁移和批量加载场景尤其有利。
SQL 和 PL/pgSQL 函数优化： 通过更智能的内联、执行计划重用以及与并行和 JIT 执行的更好集成，复杂查询中的函数执行效率得到了显著提升。
B-tree 跳过扫描（Skip Scan）： 这一特性允许 B-tree 索引在查询中即便没有指定所有前导索引列，也能被有效利用，从而加快查询速度。
改进的 Hash 和 Merge 连接： Hash 连接在性能和内存使用方面得到了优化，而 Merge 连接现在支持增量排序，进一步提高了复杂查询的效率。

开发者体验增强

JSON_TABLE 支持： PostgreSQL 18 原生支持 SQL 标准的 JSON_TABLE 函数，允许开发者将 JSON 数据像关系型表列一样处理，直接将键、数组和嵌套值投影到结构化、可查询的行中，极大地简化了 JSON 数据的处理。
UNIQUE NULLS DISTINCT 约束： 引入了一个新的约束，将 NULL 值视为唯一，解决了之前允许多个 NULL 条目存在于唯一列中的长期行为，提供了更严格的数据完整性控制。
UUIDv7 函数： 原生支持生成时间戳有序的 UUID，有助于改善 B-tree 索引性能和数据局部性。
虚拟生成列（默认）： 生成列现在默认在读取操作时计算其值，而不是存储在磁盘上，减少了存储占用和更新开销。存储的生成列现在也可以进行逻辑复制。
增强的 RETURNING 子句： INSERT、UPDATE、DELETE 和 MERGE 命令的 RETURNING 子句现在支持 OLD 和 NEW 关键字，允许显式返回操作前后的值，增强了应用程序的灵活性。
时间约束： 支持对范围施加约束，包括 PRIMARY KEY、UNIQUE 和 FOREIGN KEY 约束。

复制和高可用性

逻辑复制的全 DDL 支持： 模式更改（如 CREATE TABLE、ALTER TABLE 和 DROP）现在可以自动复制到订阅者，大大提升了开发者的工作效率。
序列的逻辑复制： 原生支持序列的复制，有效防止了逻辑复制设置中节点间的 ID 重叠问题。

运维和 DBA 改进

pg_stat_io I/O 监控： 新增了一个系统视图，提供了更精细的 I/O 监控能力，增强了可观察性。
EXPLAIN VERBOSE 改进： EXPLAIN 命令现在自动包含 BUFFERS 输出，而 EXPLAIN ANALYZE VERBOSE 则显示 WAL 使用情况、CPU 统计信息和平均读取统计信息。
pg_upgrade 保留优化器统计信息： 大版本升级的干扰性更小，pg_upgrade 现在保留了规划器统计信息，使得升级后的集群无需长时间的 ANALYZE 运行即可更快地达到预期性能。
NOT NULL 约束作为 NOT VALID： 允许在不立即扫描整个表的情况下添加 NOT NULL 约束，并在不持有 ACCESS EXCLUSIVE 锁的情况下稍后进行验证，这对于大型表非常有用。

安全性增强

OAuth 认证支持： 通过 PostgreSQL 扩展引入了 OAuth 2.0 认证机制。
MD5 密码认证弃用： MD5 密码认证已被弃用，并将在未来的版本中移除，建议用户使用 SCRAM 认证。

标准遵循

MERGE 增强： 对 SQL 标准 MERGE 行为的改进支持，提供了更清晰的 UPSERT 功能，具有更好的条件逻辑解析和更少的边缘情况。

PostgreSQL 18 应用实践

PostgreSQL 18 的这些新特性为应用程序开发和数据库管理带来了新的机遇。在实践中，开发者和 DBA 可以考虑以下几个方面：

充分利用异步 I/O： 对于 I/O 密集型应用，尤其是那些在云环境或虚拟化环境中运行的应用，应重点关注 AIO 带来的性能提升。确保操作系统和硬件配置能够支持 AIO，并进行充分的基准测试以验证性能收益。
优化 JSON 数据处理： 借助 JSON_TABLE 函数，开发者可以更高效、更直观地处理存储在 JSONB 列中的半结构化数据，简化复杂查询并提高数据分析能力。
采纳 UUIDv7： 在需要生成全局唯一标识符的场景中，优先考虑使用 UUIDv7。其时间有序性有助于提升 B-tree 索引的写入性能和查询效率，特别是在分布式系统或高并发写入场景下。
合理使用虚拟生成列： 对于那些可以从其他列派生且不需要物理存储的计算结果，使用虚拟生成列可以显著减少存储空间和更新开销。在考虑物理存储时，存储的生成列现在可以与逻辑复制协同工作，简化了数据同步。
提升数据库可观察性： 利用 pg_stat_io 和增强的 EXPLAIN VERBOSE 功能，DBA 和开发者可以更深入地理解数据库的 I/O 行为和查询执行计划，从而更精确地进行性能调优。
规划更平滑的升级： pg_upgrade 能够保留优化器统计信息，意味着升级到 PostgreSQL 18 后，数据库的性能将更快地恢复到最佳状态，减少了升级后的性能波动。
强化安全实践： 随着 OAuth 认证的支持和 MD5 密码认证的弃用，应逐步迁移到更安全的认证方式（如 SCRAM），并探索 OAuth 在应用程序中的集成，以提高整体安全性。
持续优化架构和查询： 尽管 PostgreSQL 18 带来了诸多性能改进，良好的数据库设计和查询优化仍然是关键。继续遵循最佳实践，例如：
- 高效的 Schema 设计： 选择合适的数据类型，为所有表定义主键，合理进行数据库范式化。
- 索引策略： 在 WHERE、JOIN 和 GROUP BY 子句中使用的列上建立索引，并注意避免过度索引。
- 查询优化： 使用 EXPLAIN ANALYZE 识别并优化慢查询，避免使用 SELECT *，并留意 ORM 工具可能生成的低效查询。
- 连接管理： 使用连接池（如 PgBouncer）高效管理数据库连接。
- 配置调优： 根据应用需求调整 shared_buffers 和 work_mem 等数据库参数。
- 定期维护： 定期运行 ANALYZE 和 VACUUM。
- 数据分区： 对于大型数据集，考虑对表进行分区。
- 安全实践： 绝不在代码库中存储数据库凭据，使用环境变量，并定期轮换凭据，通过角色和最小权限原则来加强访问控制。

PostgreSQL 18 的发布，无疑进一步巩固了其作为世界最先进开源关系型数据库的地位。通过充分理解和应用这些新特性，开发者和 DBA 能够构建更强大、更高效、更安全的应用程序和数据库系统。