PostgreSQL 18 深度解析：异步 I/O 革命与开发者体验的全面升级

一、引言：PostgreSQL 的 "性能狂飙" 之年

PostgreSQL 作为全球最先进的开源关系型数据库，每一次大版本更新都牵动着无数开发者、DBA 和企业的神经。2026 年第一季度，PostgreSQL 18 正式发布，这个版本被社区称为 "近年来对开发者最友好的版本升级"。

与 PostgreSQL 17 相比，PostgreSQL 18 在性能、功能性和开发者体验三个维度实现了全面突破：

• 性能层面：引入异步 I/O (AIO) 子系统，读取密集型查询性能提升 2-3 倍
• 查询优化：Skip Scan 打破多列索引最左前缀限制，查询响应时间从秒级降至毫秒级
• 开发者体验：RETURNING 子句支持 OLD/NEW 别名、UUIDv7 原生支持、虚拟生成列成为默认
• 运维优化：NOT NULL 约束可添加为 NOT VALID，避免大表验证时的停机时间

本文将从架构设计、核心特性、性能 benchmark、实战案例、升级指南等多个维度，深入剖析 PostgreSQL 18 的技术实现。

二、异步 I/O (AIO) 子系统：打破 I/O 阻塞瓶颈

2.1 PostgreSQL 的 I/O 瓶颈历史

在传统 PostgreSQL 架构中，所有 I/O 操作都是同步阻塞的 —— 当数据库需要读取一个数据页时，CPU 必须等待 I/O 操作完成才能继续执行其他任务。这在云存储场景下尤为明显，因为云存储的 I/O 延迟（通常 1-10ms）远高于本地 SSD（通常 <0.1ms）。

传统同步 I/O 流程：
CPU 发起读请求 → 等待 I/O 完成（1-10ms）→ 处理数据 → 发起下一个读请求

这种模式下，CPU 在等待 I/O 期间处于空闲状态，无法充分利用多核性能。

2.2 异步 I/O 架构设计

PostgreSQL 18 引入了全新的异步 I/O (AIO) 子系统，允许数据库一次性并发地发起多个 I/O 请求，而不是一个接一个地等待。

异步 I/O 流程：
CPU 发起多个读请求 → 继续执行其他任务 → I/O 完成后收到通知 → 批量处理数据

核心实现基于 Linux 的 io_uring 子系统（其他系统采用工作线程模拟），通过 io_method 参数可切换不同的 AIO 实现方式：

-- 启用 io_uring 后端（需 Linux 5.1+ 内核）
SET io_method = 'io_uring';

-- 配置并发规模（最大异步 I/O 句柄数）
SET io_max_concurrency = 64;

-- 查看当前 AIO 状态
SELECT * FROM pg_aios;

io_method 支持三种模式：

2.3 异步 I/O 支持的操作场景

PostgreSQL 18 的 AIO 目前支持以下操作的异步读取：

1. 顺序扫描 (Seq Scan)：批量 I/O 请求并行化，避免传统同步 I/O 的等待延迟
2. 位图堆扫描 (Bitmap Heap Scan)：并行预读，提升索引查询的性能
3. VACUUM 清理操作：异步回收空间，减少锁竞争，适合 TB 级大表维护

-- 测试异步 I/O 对顺序扫描的性能提升
-- 创建测试表
CREATE TABLE test_aio (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    data TEXT
);

-- 插入 1000 万条测试数据
INSERT INTO test_aio (data)
SELECT generate_series(1, 10000000), repeat('x', 100);

-- 启用异步 I/O
SET io_method = 'io_uring';
SET io_max_concurrency = 64;

-- 执行顺序扫描查询
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) SELECT COUNT(*) FROM test_aio;

根据官方基准测试，在顺序扫描、位图堆扫描等读取密集型场景中，异步 I/O 可带来 2-3 倍的性能提升。

2.4 异步 I/O 的当前限制与未来规划

需要注意的是，PostgreSQL 18 的 AIO 子系统 仅支持异步读操作，异步写操作还在开发中。对于写入密集型场景，性能提升可能不明显。

此外，对于老旧内核的服务器，也能通过 worker 模式享受并行预读的红利，无需强制升级系统。

三、Skip Scan：打破多列索引的最左前缀限制

3.1 多列索引的 "最左前缀匹配" 痛点

在 PostgreSQL 18 之前，多列 B-tree 索引遵循 "最左前缀匹配" 原则 —— 如果查询条件跳过了索引的第一个列，将无法有效利用索引。

-- 创建多列索引
CREATE INDEX idx_orders ON orders (user_id, status, created_at);

-- 可以使用索引的查询
SELECT * FROM orders WHERE user_id = 1 AND status = 'paid';
SELECT * FROM orders WHERE user_id = 1;

-- 无法使用索引的查询（跳过了 user_id）
SELECT * FROM orders WHERE status = 'paid' AND created_at > '2026-01-01';

这种限制导致开发者不得不创建多个索引来覆盖不同的查询条件组合，增加了存储空间和索引维护的开销。

3.2 Skip Scan 的工作原理

PostgreSQL 18 引入了 跳跃式扫描 (Skip Scan) 技术，允许查询在跳过前缀列时仍能高效命中多列 B-tree 索引。

其核心思想是：对于跳过的索引前缀列，数据库会自动扫描该列的所有不同值，然后为每个不同值构造子查询，最后将结果合并。

-- 使用 Skip Scan 的查询（跳过 user_id 列）
SELECT * FROM orders WHERE status = 'paid' AND created_at > '2026-01-01';

-- PostgreSQL 18 会自动转换为类似以下的执行计划
/*
Append
  ->  Index Scan using idx_orders on orders
        Index Cond: (user_id = 1) AND (status = 'paid') AND (created_at > '2026-01-01')
  ->  Index Scan using idx_orders on orders
        Index Cond: (user_id = 2) AND (status = 'paid') AND (created_at > '2026-01-01')
  ->  ...
*/

3.3 Skip Scan 的性能提升

实测显示，对于跳过前缀列的查询，Skip Scan 可将响应时间从秒级降至毫秒级，尤其适配电商订单查询（按状态 + 时间筛选）等场景。

-- 测试 Skip Scan 的性能提升
-- 创建测试表
CREATE TABLE orders (
    user_id INT,
    status TEXT,
    created_at TIMESTAMP,
    data TEXT
);

-- 创建多列索引
CREATE INDEX idx_orders ON orders (user_id, status, created_at);

-- 插入 100 万条测试数据
INSERT INTO orders (user_id, status, created_at, data)
SELECT 
    floor(random() * 1000)::INT,
    (ARRAY['pending', 'paid', 'shipped', 'completed'])[floor(random() * 4) + 1],
    '2026-01-01'::timestamp + (random() * 365 || ' days')::interval,
    repeat('x', 100)
FROM generate_series(1, 1000000);

-- 分析查询计划（启用 Skip Scan）
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) 
SELECT * FROM orders WHERE status = 'paid' AND created_at > '2026-05-01';

四、RETURNING 子句增强：同时访问 OLD 和 NEW 值

4.1 RETURNING 子句的演进

RETURNING 子句长期以来用于在 INSERT、UPDATE、DELETE 操作后返回受影响行的数据，从而避免额外的 SELECT 查询，减少数据库往返次数并提升性能。

PostgreSQL 17 引入了对 MERGE 语句的 RETURNING 支持，提升了功能。PostgreSQL 18 进一步引入 OLD 和 NEW 别名，允许在 DML 操作中同时访问旧值和新值。

4.2 OLD/NEW 别名的使用场景

OLD 和 NEW 别名的引入简化了数据捕获过程，适用于所有 DML 操作：

1. UPDATE 操作：同时获取更新前和更新后的值，便于审计和记录
2. DELETE 操作：获取被删除行的值，便于归档和回滚
3. MERGE 操作：在 upsert 场景中同时获取旧值和新值，简化应用逻辑

-- 创建测试表
CREATE TABLE users (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name TEXT,
    email TEXT,
    updated_at TIMESTAMP
);

-- 插入测试数据
INSERT INTO users (name, email, updated_at)
VALUES ('Alice', 'alice@example.com', '2026-01-01');

-- 使用 RETURNING 子句获取 OLD 和 NEW 值
UPDATE users
SET name = 'Alice Smith',
    updated_at = NOW()
WHERE id = 1
RETURNING OLD.name AS old_name, 
          NEW.name AS new_name, 
          OLD.updated_at AS old_updated_at, 
          NEW.updated_at AS new_updated_at;

-- 结果：
-- old_name    | new_name     | old_updated_at     | new_updated_at
-- ------------|---------------|---------------------|---------------------
-- Alice       | Alice Smith  | 2026-01-01 00:00:00 | 2026-05-12 07:39:00

4.3 MERGE 与 RETURNING 的结合

MERGE 语句的 RETURNING 子句结合 OLD/NEW 别名，为 upsert 操作提供了强大的工具：

-- 创建目标表和源表
CREATE TABLE target_users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name TEXT,
    email TEXT
);

CREATE TABLE source_users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name TEXT,
    email TEXT
);

-- 插入测试数据
INSERT INTO target_users VALUES (1, 'Alice', 'alice@example.com');
INSERT INTO source_users VALUES (1, 'Alice Smith', 'alice.smith@example.com');
INSERT INTO source_users VALUES (2, 'Bob', 'bob@example.com');

-- 使用 MERGE 和 RETURNING 进行 upsert 操作
MERGE INTO target_users t
USING source_users s ON t.id = s.id
WHEN MATCHED THEN
    UPDATE SET name = s.name, email = s.email
WHEN NOT MATCHED THEN
    INSERT VALUES (s.id, s.name, s.email)
RETURNING 
    OLD.name AS old_name, 
    NEW.name AS new_name,
    OLD.email AS old_email,
    NEW.email AS new_email;

五、开发者体验提升：UUIDv7、虚拟生成列与更多

5.1 UUIDv7 原生支持

PostgreSQL 18 新增 uuidv7() 函数，用于生成按时间戳排序的随机 UUID，有助于优化缓存和索引性能。

与 UUIDv4（完全随机）相比，UUIDv7 具有时间有序性，可以避免索引碎片，提升插入性能：

-- 启用 uuid-ossp 扩展
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "uuid-ossp";

-- 生成 UUIDv7
SELECT uuidv7();

-- 创建表并使用 UUIDv7 作为主键
CREATE TABLE articles (
    id UUID PRIMARY KEY DEFAULT uuidv7(),
    title TEXT,
    content TEXT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

-- 插入测试数据
INSERT INTO articles (title, content) 
VALUES ('PostgreSQL 18 新特性', '本文介绍 PostgreSQL 18 的核心新特性...');

-- 查询数据（按主键顺序插入，索引不会产生碎片）
SELECT * FROM articles ORDER BY id;

5.2 虚拟生成列成为默认

PostgreSQL 18 将虚拟生成列（Virtual Generated Columns）作为生成列的默认选项。虚拟生成列的值在查询时实时计算，不占用存储空间。

-- 创建表并定义虚拟生成列
CREATE TABLE products (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    price NUMERIC(10, 2),
    quantity INT,
    total_cost NUMERIC(10, 2) GENERATED ALWAYS AS (price * quantity) VIRTUAL
);

-- 插入测试数据
INSERT INTO products (price, quantity) VALUES (10.50, 5);

-- 查询虚拟生成列（实时计算）
SELECT id, price, quantity, total_cost FROM products;

-- 结果：
-- id | price | quantity | total_cost
-- ----|-------|----------|------------
-- 1  | 10.50 | 5        | 52.50

与存储生成列（STORED）相比，虚拟生成列不占用存储空间，但每次查询时都需要重新计算，适用于计算成本较低的场景。

5.3 NOT NULL 约束可添加为 NOT VALID

PostgreSQL 18 允许将 NOT NULL 约束添加为 NOT VALID，避免大表验证时的停机时间，且仍阻止新 NULL 值插入。

-- 创建测试表并插入数据
CREATE TABLE users (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name TEXT
);

INSERT INTO users (name) VALUES ('Alice'), ('Bob'), (NULL);

-- 添加 NOT NULL 约束为 NOT VALID（不验证现有数据）
ALTER TABLE users ALTER COLUMN name SET NOT NULL NOT VALID;

-- 新插入的 NULL 值会被阻止
INSERT INTO users (name) VALUES (NULL); -- 报错：column "name" contains null values

-- 验证现有数据（可以在低峰期执行）
ALTER TABLE users VALIDATE CONSTRAINT users_name_not_null;

六、性能优化与 Benchmark 分析

6.1 异步 I/O 性能测试

根据官方基准测试，PostgreSQL 18 的异步 I/O 在以下场景中表现出显著的性能提升：

6.2 Skip Scan 性能测试

对于跳过前缀列的查询，Skip Scan 的性能提升尤为明显：

6.3 UUIDv7 vs UUIDv4 索引性能

UUIDv7 的时间有序性可以避免索引碎片，提升插入性能：

七、升级指南与兼容性说明

7.1 升级前准备

在升级到 PostgreSQL 18 之前，需要完成以下准备工作：

1. 备份数据：使用 pg_dump 或 pg_basebackup 备份所有数据
2. 检查扩展兼容性：确认所有已安装的扩展支持 PostgreSQL 18
3. 测试应用兼容性：在测试环境中验证应用是否兼容 PostgreSQL 18 的新特性

7.2 升级方法

PostgreSQL 18 支持以下升级方法：

1. pg_upgrade：快速升级方法，不需要导出和导入数据
2. 逻辑复制：零停机时间升级，通过逻辑复制同步数据
3. 导出导入：使用 pg_dump 和 psql 导出和导入数据，兼容性最好但速度最慢

# 使用 pg_upgrade 升级（快速方法）
pg_upgrade \
  --old-datadir=/var/lib/postgresql/17/main \
  --new-datadir=/var/lib/postgresql/18/main \
  --old-bindir=/usr/lib/postgresql/17/bin \
  --new-bindir=/usr/lib/postgresql/18/bin

7.3 新特性启用方法

升级完成后，需要手动启用部分新特性：

-- 启用异步 I/O
ALTER SYSTEM SET io_method = 'io_uring';
ALTER SYSTEM SET io_max_concurrency = 64;

-- 重启 PostgreSQL 服务
SELECT pg_reload_conf();

八、总结与展望

PostgreSQL 18 是一个 "性能狂飙" 的版本，异步 I/O 的引入彻底解决了 PostgreSQL 长期被诟病的 I/O 阻塞问题，Skip Scan 打破了多列索引的最左前缀限制，RETURNING 子句的增强简化了应用逻辑，UUIDv7 的原生支持提升了索引性能。

对于开发者而言，PostgreSQL 18 的升级价值主要体现在：

1. 性能提升：读取密集型场景性能提升 2-3 倍，无需修改应用代码
2. 开发效率：RETURNING 子句、UUIDv7、虚拟生成列等特性减少样板代码
3. 运维优化：NOT NULL 约束可添加为 NOT VALID，避免大表验证时的停机时间

展望未来，PostgreSQL 社区将继续优化异步 I/O 子系统，支持异步写操作，进一步提升写入密集型场景的性能。同时，更多查询优化和开发者体验的提升也值得期待。

官方文档：https://www.postgresql.org/docs/18/release-18.html
下载地址：https://www.postgresql.org/download/