Как можно ускорить выборку данных из больших таблиц. Если у вас запрос SELECT тормозит, попробуйте эти методы:
Индексы
Без индексов даже самый мощный сервер не спасёт. Используйте B-Tree для точных совпадений (=) и диапазонов (BETWEEN). Для полнотекстового поиска — GIN или Full-Text Index.
EXPLAIN ANALYZE
Перед оптимизацией всегда проверяйте план запроса:
Ищите Seq Scan (последовательное сканирование) – оно медленное. Заменяйте его на Index Scan или Bitmap Index Scan.
Ограничение выборки
Не грузите тысячи строк, если нужно 10 записей:
Такой запрос работает быстрее, чем выборка всего.
Партиционирование
Разделяйте большие таблицы по дате, ID или другому критерию. Например, если у вас логи за 5 лет, можно хранить их по месяцам.
Материализованные представления
Если отчёты строятся медленно, попробуйте кэшировать результат:
Обновлять можно по расписанию:

Без индексов даже самый мощный сервер не спасёт. Используйте B-Tree для точных совпадений (=) и диапазонов (BETWEEN). Для полнотекстового поиска — GIN или Full-Text Index.

Перед оптимизацией всегда проверяйте план запроса:
SQL:
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM orders WHERE status = 'pending';

Не грузите тысячи строк, если нужно 10 записей:
SQL:
SELECT * FROM logs ORDER BY created_at DESC LIMIT 10;

Разделяйте большие таблицы по дате, ID или другому критерию. Например, если у вас логи за 5 лет, можно хранить их по месяцам.

Если отчёты строятся медленно, попробуйте кэшировать результат:
SQL:
CREATE MATERIALIZED VIEW fast_report AS
SELECT status, COUNT(*) FROM orders GROUP BY status;
Обновлять можно по расписанию:
SQL:
REFRESH MATERIALIZED VIEW fast_report;