PostgreSQL写入性能调优需从WAL、缓冲池、表结构、I/O配置入手，通过调整synchronous_commit、checkpoint参数、使用批量插入和分区表等手段提升高并发DML效率。
PostgreSQL 写入性能调优是数据库管理中的关键环节，尤其在高并发 DML（数据操作语言）场景下。理解写入路径的底层机制，有助于针对性优化。以下从写入流程出发，深入解析各阶段可优化点。
WAL 生成与刷盘控制
每次 DML 操作都会先写 WAL（Write-Ahead Log），这是保证持久性和崩溃恢复的核心。WAL 的写入效率直接影响整体吞吐。
- wal_level：在不需要逻辑复制的场景下，设为 replica 或 minimal 可减少日志量。
- synchronous_commit：若允许轻微数据丢失风险，可设为 off，延迟提交确认，显著提升写入速度。
- wal_buffers：适当增大（如 16MB~64MB）可减少 WAL 缓冲区满导致的等待。
- commit_delay / commit_siblings：通过延迟提交，合并多个事务的 WAL 刷盘操作，适合高并发小事务场景。
缓冲池与脏页管理
数据变更首先发生在 shared_buffers 中的 buffer page，后续由后台进程刷回磁盘。
- shared_buffers：通常设置为物理内存的 25%~40%，确保热点数据常驻内存。
- checkpoint_segments / max_wal_size：增加 WAL 文件数量上限，拉长检查点间隔，避免频繁触发 checkpoint 导致 I/O 风暴。
- checkpoint_completion_target：设为 0.8~0.9，让 checkpoint 更平滑地分布 I/O 压力。
- bgwriter_lru_maxpages 和 bgwriter_lru_multiplier：调整后台写进程刷页频率和数量，防止脏页堆积。
表结构与索引优化
DML 性能不仅取决于系统参数，还受表设计影响。
- 批量插入代替单条插入：使用 INSERT INTO ... VALUES (),(),() 或 COPY 命令，减少协议开销。
- 延迟创建索引：大批量导入时，先删除二级索引，导入完成后再重建，效率更高。
- 合理使用 unlogged 表：对临时或可丢失数据，使用 UNLOGGED 表跳过 WAL，写入速度接近内存表。
- 分区表：大表按时间或范围分区，减少单表锁争用和索引维护成本。
I/O 调度与存储配置
硬件和文件系统层也需配合优化。
- WAL 存储独立：将 pg_wal 放置在高速、低延迟的 SSD 上，避免与其他 I/O 竞争。
- 使用 O_DIRECT 或类似机制：绕过操作系统缓存，避免双重缓存带来的额外开销（依赖文件系统支持）。
- 调整 fsync 方式：根据存储设备特性选择 fsync、fdatasync 或 wal_sync_method 为 open_datasync 等。
- ext4 / XFS 文件系统：XFS 在大文件和并发写入场景下表现更优，推荐用于数据目录。
基本上就这些。调优需结合实际负载测试，逐步调整参数并监控效果。理解 PostgreSQL 的写入路径——从 SQL 解析到 buffer 修改，再到 WAL 记录、checkpointer 刷脏、最终落盘——才能精准定位瓶颈。不复杂但容易忽略的是，很多性能问题其实源于默认配置过于保守，而非硬件不足。
