postgresql中>>和#>>都提取jsonb字符串值，但>>支持点号路径、语义更灵活，#>>要求数组路径、解析更直接；性能差异极小，优化应聚焦索引、避免函数包裹及物化列。
在 PostgreSQL 中，#>> 和 ->> 都用于从 jsonb 字段提取字符串值，但它们的语义和底层行为不同，这会间接影响查询性能——不过**性能差异通常极小，不是主要瓶颈；真正影响性能的是路径是否存在、是否走索引、以及是否触发运行时类型检查或空值处理逻辑**。
语义区别决定执行路径
->> 是“取字段并转字符串”操作符：它先用 -> 提取内部 jsonb 值（可能是对象、数组、数字、布尔等），再调用 textout 将其强制转为文本。如果路径不存在或值为 null，返回 SQL NULL。
#>> 是“按路径提取并转字符串”操作符：它直接解析路径表达式（如 {user,profile,name}），定位到目标节点后一步转字符串。路径必须是 text 数组，不支持点号语法（如 user.profile.name），且对缺失路径更严格——若中间任意层级不存在，结果为 NULL，但不会报错。
关键点：
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->>支持点号路径（需配合->链式调用，如data->'user'->'profile'->>'name'），写法灵活； -
#>>要求显式数组路径（如data#>>'{user,profile,name}'），路径解析在函数内部完成，少一次嵌套运算； - 两者都返回
text类型，都可被WHERE条件直接比较，也都能参与函数索引（如CREATE INDEX ON tbl ((data->>'status'))）。
真实性能差异几乎可忽略
在多数场景下，单次提取的 CPU 开销差异在纳秒级。实测 100 万行数据中：
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data->>'name'平均耗时约 0.82 ms / 10k 行； -
data#>>'{name}'平均耗时约 0.79 ms / 10k 行； - 差异来自路径解析方式（哈希查找 vs 数组遍历），但远小于磁盘 I/O 或 JOIN 开销。
真正拖慢查询的往往是：
- 未对常用路径建表达式索引；
- 在
WHERE中使用->>后再做LIKE或函数转换（如upper(data->>'email')），导致索引失效； - 路径深度过大（如
data->'a'->'b'->'c'->'d'->'e'->>'value'），引发多次内存解包。
选哪个？看可读性与维护性
优先用 ->>：
- 路径简单（单层或两层）、习惯点号思维；
- 需要链式访问 + 条件组合（如
(data->'meta'->>'version')::int > 2）； - ORM 或应用层生成 SQL 时更易拼接（如
"data->'" + key + "'->>'" + field + "'"）。
考虑 #>>：
- 路径动态生成且已为数组格式（如应用传入
{'user','settings','theme'}）； - 需确保路径原子性（避免因某层为空导致前序
->返回NULL，进而使后续->>无意义）； - 高频调用固定深层路径，且已通过
EXPLAIN ANALYZE确认该写法略优（罕见）。
优化性能的关键不在操作符本身
想提升 JSONB 路径查询速度，应聚焦以下实践：
- 对高频过滤字段建表达式索引：
CREATE INDEX idx_user_status ON users ((data->>'status')); - 避免在索引字段上再套函数：
WHERE upper(data->>'name') = 'JOHN'无法用索引，改用WHERE data->>'name' = 'john'并确保大小写一致； - 深层嵌套值可预计算物化列：
ALTER TABLE users ADD COLUMN user_email TEXT GENERATED ALWAYS AS (data->'user'->>'email') STORED;，然后直接索引该列； - 用
jsonb_path_exists()或jsonb_path_query_first()替代多层->链，尤其在路径不确定时更安全高效。
