本文整理于 HOW 2026 演讲内容演讲者德哥PostgreSQL ACED、IvorySQL 专家顾问委员。一、如何高效“挖掘”新特性演讲者分享了一个有趣的实践面对 PG 18 已发布的 Release Notes他利用 AI 工具如 Copilot对数千条 commit 日志进行自动分析先让模型总结出三十余条潜在特性再逐条要求生成详细解释和代码校验最终筛选出对用户体感最强的若干项。对于尚未正式发版的 PG 19则通过拉取过去一年内从 PG 18 Beta1 时间点至今的所有 commit同样交由 AI 分析提炼。经过人工复核准确度令人满意。这一方法也为社区爱好者提供了高效跟踪新版本的思路。二、PostgreSQL 18性能与开发体验的双重提升1. 原生排除约束让时空数据不再“打架”在业务系统中我们经常需要避免时间区间、地理多边形等数据出现重叠。例如会议室预定表不能允许同一会议室在同一时间段被两次预定。以往PG 通过EXCLUDE约束来实现但写法复杂且依赖扩展。PG 18 则原生支持范围类型和空间类型的互斥约束语法更简洁并且可以利用索引加速检查大大降低了开发门槛。2. UUID v7告别索引膨胀随机 UUID 作为主键时因值无序会导致 B-Tree 索引频繁分裂造成索引空间膨胀和性能下降。PG 18 引入UUID v7其值基于时间戳和机器码组合生成天然有序。写入时新数据始终追加在索引末尾有效避免分裂非常适合高并发写入场景。3. UPDATE 返回旧值 新值一次搞定开发中常有“更新记录后既要拿到更新后的值也要拿到更新前的值”的需求。以往需要先UPDATE再SELECT甚至要加锁保证一致性至少两次交互。PG 18 增强了UPDATE ... RETURNING语法允许同时返回 OLD 和 NEW 行将整个过程变为单条原子 SQL减少锁冲突和网络往返提升业务效率。4. 异步 I/O 预取让云盘性能不再“纸上谈兵”云盘往往标榜高 IOPS 和大带宽但单次 I/O 延迟较高单线程无法压满性能。PG 18 引入了异步 I/O 预取Async I/O Prefetch当顺序扫描或 Vacuum 处理一个数据块时通过预取接口提前告知内核下一个或下几个块的地址内核据此提前加载到缓存。这样一来即便单次延迟高也能通过预取流水线充分利用 I/O 带宽显著提升大表扫描和垃圾回收效率。5. Skip Scan复合索引的“快速通道”对于(class_id, custom_id)这样的复合索引若查询条件只包含custom_idPG 18 之前要么不走索引要么全扫描。PG 18 引入Skip Scan优化当索引前导列如class_id基数较低时优化器会为每个class_id值“跳过”到对应的索引入口再搜索custom_id。相当于递归执行少量精确查找避免遍历全部索引条目大幅提升此类查询的性能。6. pg_upgrade 迁移统计信息升级后即开即用大版本升级后统计信息不会自动迁移导致执行计划不准必须立即执行ANALYZE耗时较长。PG 18 的pg_upgrade支持将统计信息一并迁移到新实例升级完成后即可直接开放业务无需等待分析有效降低升级停机窗口。三、PostgreSQL 19运维可观测性与自动化治理的飞跃1. 等待事件历史统计告别“盲人摸象”DBA 管理成百上千个实例时通常需要找出负载最高的实例再深入分析原因。以往只能查看当前等待事件无法追溯过去一段时间内的等待分布。PG 19 新增pg_stat_wait_events视图记录自上次重置以来的所有等待事件总时长和总次数包括 IO、锁、CPU 等。结合快照对比可以清晰定位某一时间窗口内哪些等待事件激增进而关联到具体 SQL极大提升根因分析效率。2. 智能垃圾回收优先级调度避免事务回卷Autovacuum 进程原本按系统表顺序扫描对所有表“一视同仁”但表的年龄事务 ID 消耗和膨胀程度各不相同。PG 19 改进了回收策略管理员可以为每个表或全局设置多个维度如年龄、膨胀率、上次清理时间的权重系数系统对每个表加权计算得分得分最高的表优先处理。这样就能确保“年龄濒临回卷”的大表得到及时冻结有效规避事务 ID 回卷导致的数据库只读风险。同时系统视图会展示每个维度的分值便于运维人员实时掌握。3. 自适应并行 I/O让并行度动态伸缩以往effective_io_concurrency参数需要人为设定一个固定并行度但不同表大小、不同负载下最优值差异很大。PG 19 引入自适应并行 I/O管理员只需设置最小和最大并行度系统在执行顺序扫描、位图扫描、范围扫描等操作时会动态监测 I/O 利用率若未打满则逐步增加 Worker 数量直至达到上限或 I/O 饱和空闲超过阈值时间后自动回退到最小值。DBA 从此不必再为调参纠结。4. 原生在线表收缩VACUUM FULL 并发版表膨胀是 PG 运维中的常见难题。以往收缩空间要么用VACUUM FULL全程排他锁要么依赖第三方工具如pg_repack稳定性受版本适配影响。PG 19 将类似pg_repack的功能集成到内核利用逻辑复制机制先对目标表创建快照将全量数据拷贝到新存储文件同时同步增量变更最后在切换瞬间加短暂排他锁。整个过程业务影响极小且无需额外插件。需要注意该功能要求表必须有主键或非空唯一键。5. 备份与压缩全面增强pg_dumpall支持二进制和压缩格式以往只能输出文本格式占用空间大且恢复慢现在可像pg_dump一样选择自定义格式或压缩。默认压缩算法切换为 Zstandardzstd对于 JSON 等大字段zstd 压缩率更高、速度更快尤其适用于 AI 场景下的海量 JSON 存储。6. 更精细的 I/O 观测与统一状态视图EXPLAIN增加 I/O 细节可查看 SQL 执行期间的预读次数、等待次数等帮助判断是否应调整并行度或预取参数。统一状态视图原本分散在多个系统视图中的控制文件信息和内存结构现可通过单一视图一次性读取一致性快照避免多次查询导致时间点不一致。7. 图查询SQL/PGQ与强一致性保障属性图查询支持PG 19 引入 SQL/PGQ 标准语法支持在关系库内构建属性图模型。这一特性在 AI Agent 记忆管理、知识图谱召回等场景尤为有用可以便捷地表达实体间的复杂关联实现精确检索。Wait for LSN在读写分离架构中若业务要求“读己之写”的强一致性可在备库查询前指定等待主库的特定 LSN 位置。中间件或应用层可利用该功能确保备库数据已同步至最新事务后再返回查询结果避免读到旧数据。8. 统计信息迁移补全 DDL 信息提取PG 18 支持普通统计信息迁移但未包含用户创建的扩展统计信息多列关联统计。PG 19 将其补全确保升级后优化器依然能生成精确的代价估算。此外新版还提供了更便捷的 DDL 信息提取接口例如获取视图、外表的 Schema 定义不过表级重建 SQL 的完整支持可能还需后续版本完善。四、升级建议与总结PostgreSQL 的版本升级成本相对较低无论是通过pg_upgrade还是逻辑复制迁移都能较为平滑地完成。PG 18 重在夯实底层 IO 性能和开发便利性适合追求高吞吐和简化业务代码的团队PG 19 则聚焦运维可观测性和自动化治理为大规模、高要求的生产环境提供利器尤其是自适应 I/O、智能回收和在线表收缩将显著减轻 DBA 日常负担。面对 AI 应用对数据库提出的新挑战如 JSON 存储、图关系检索、一致性读PG 19 也给出了积极回应。总体而言PostgreSQL 正以稳健而快速的步伐持续巩固其作为“最先进开源数据库”的地位。我们鼓励广大用户关注新版本尽早规划测试和升级路径享受开源技术带来的红利。活动播报适逢 PostgreSQL 三十周年PGConf.Asia 2026 香港站定于 11 月 17–18 日举办大会面向全球征集 PG 实战技术分享并开放商业赞助合作演讲提案征集 8 月 31 日截止。更多资讯请点击https://mp.weixin.qq.com/s/SQncqrtvUO0IZNQg_pFtYA