[b]一、前言 [/b]以前的系统由于表设计比较复杂（多张表，表与表直接有主从关系），这个是业务逻辑决定的。 插入效率简直实在无法忍受，必须优化。在了解了Postgre的Copy,unlogged table 特性 之后，决定一探究竟。 [b]二、测试用例[/b] 1.数据表结构:表示一个员工工作绩效的表（work_test）：共15个字段 id,no,name,sex,tel,address,provice,city,post,mobile,department,work,start_time,end_time,score 索引（b-tree的集群索引或者叫聚集索引）：id,no,name,sex,tel,address,provice,city,post,mobile,department,work 2.测试环境：win7，四核，2GB内存；postgre版本9.3；Npgsql连接Postgre数据库。 [b]三、insert/ transaction/ copy/unlogged table[/b] 1.insert 一个10W数据大概需要120s，虽然已经提升“不少”，但是还是不尽如人意。以前用SQLite时发现Transaction可以大幅提升性能，于是在Postgre中试试，发现并没有明显变 化。不知何故。 2. copy可以将文件（csv）中的数据复制进数据库中，当然数据表的结构和要数据类型要与文件一一对应。据说可以大幅提升插入性能。 　　 使用Copy后发现插入的性能立马提升至30s，相当于1s插入3300条记录。这中间还包含生成csv文件的时间。 3.unlogged table unlogged table，网上的文章说可以10倍于insert。使用方法也很简单:Create unlogged table ... 但是unlogged table 在遇到Postgre服务器异常重启后会丢失全部数据，所以如果你的数据不允许丢失，请不要使用。 使用后发现，大概20s，1s插入5000条记录。 下面是三种插入方式的走势图： [img]http://files.jb51.net/file_images/article/201311/20131118161025.jpg?20131018161053[/img] 说明：x轴表示数据库中已有的记录数，单位百万，每个点是10W.Y轴表示每次插入所耗时间，单位秒。 蓝色线：insert;之所以后面比较稳定是因为电脑没有运行其他程序。所以说，电脑工作状态对Postgre效率有一定的影响。 粉红色：copy; 黄色线：copy+unlogged  虽然建了索引，并且表中的数据一直累加进来，对于后续插入数据性能并没有任何影响，这个结果就是我想看到的。 [b]四、查询测试 [/b]按name字段搜索： [img]http://files.jb51.net/file_images/article/201311/20131118161034.jpg?20131018161146[/img] 说明：x轴表示数据库中已有的记录数，单位百万，每个点是10W.Y轴表示每次查询所耗时间，单位毫秒。 蓝色线：insert; 粉红色：copy; 黄色线：copy+unlogged 由于三种插入方式结果都是一样的，所以对比并没有意义，这里主要看查询耗时。平均下来：500ms,并且随着Row count的增加，查询效率并没有降低。这主要得益于良好的索引。 另外发现：条件越多，查询效率越高，因为扫描的行数在减少，后面的图就不贴出来了。