regexp_split_to_table在大数据量下慢，因其每次调用均启动独立正则引擎、无法复用编译结果，复杂模式导致CPU时间指数增长，且无批量优化、不能下推。
regexp_split_to_table 在大数据量下为什么慢
因为每次调用都会启动一个正则引擎实例，对每个输入字符串做完整 NFA/BFS 匹配，且无法复用编译结果。当输入行数超过万级、或分隔符模式含回溯（如 .*、(a+)+）时，CPU 时间会指数级上升，甚至触发 query cancel（ERROR: out of memory 或超时）。
- 正则模式越复杂，单次调用耗时越高；简单字面量分隔（如逗号）也逃不开引擎开销
- 结果集每行都走一次 tuple 构造 + 内存拷贝，无批量优化
- 无法与索引配合，不能 pushdown 到扫描层
比 regexp_split_to_table 快的三种替代方式
优先按场景选：确定分隔符是固定字符串？字段结构是否规则？是否需保留空元素？
- 纯字面量分隔（如
','、'|'）→ 用string_to_array()+unnest()：SELECT unnest(string_to_array('a,b,c', ','));比等效的regexp_split_to_table('a,b,c', ',')快 3–5 倍，且不触发正则引擎 - 需要忽略前后空格或过滤空字符串 → 先
string_to_array()，再用WHERE trim(elem) != ''过滤，比在正则里写'\s*,\s*'更稳 - 分隔符有简单变体（如逗号或分号）→ 用
replace()归一化后再string_to_array()，例如：string_to_array(replace(replace(txt, ';', ','), '，', ','), ',')
真要正则分割时怎么少踩坑
如果业务逻辑确实依赖正则语义（比如匹配“非引号包裹的逗号”），那必须用 regexp_split_to_table，但得控制爆炸点：
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- 永远显式指定
flags参数，避免默认'g'导致意外全局匹配；若只需首次分割，用''（空字符串）禁用 g 标志 - 避免在
WHERE或JOIN条件中直接嵌套该函数；先用 CTE 或子查询物化结果，防止重复执行 - 测试时用
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)看实际 Rows Removed by Filter 和 Function Scan 耗时，别只看计划估算 - PostgreSQL 15+ 可考虑
pg_trgm配合~做前置粗筛，减少进正则的行数
自定义函数能否绕过性能瓶颈
不能。用 PL/pgSQL 封装 regexp_split_to_table 只会让开销更大——多一层函数调用 + 额外的 tuple 构建。C 语言扩展（如 pg_prewarm 风格）理论上可行，但 PostgreSQL 官方未提供、社区也无成熟替代，维护成本远高于改写 SQL 逻辑。
真正有效的“自定义”，是把分割逻辑下沉到应用层：用 Python 的 re.split() 或 Go 的 strings.Split() 处理后再批量 INSERT，尤其适合 ETL 场景。数据库只负责结构化存储，别让它干文本解析的活。
