PostgreSQL 13.1支持在INSERT INTO SELECT语句中实现并行查询，提高大数据量插入操作的效率。
PostgreSQL 13.1 中实现INSERT INTO SELECT并行查询的高效数据迁移方案
背景
在数据库迁移或数据同步的场景中，我们经常需要从一个表（或查询结果）向另一个表插入大量数据，在PostgreSQL 13.1中，我们可以利用并行查询的特性来提高数据插入的效率，本文将详细介绍如何在PostgreSQL 13.1中实现INSERT INTO SELECT并行查询，从而实现高效的数据迁移。
并行查询原理
在PostgreSQL中，并行查询主要依赖于以下两个技术：
1、共享缓冲区：在并行查询中，多个工作进程可以访问相同的共享缓冲区，从而减少了数据在进程间传递的开销。
2、并行扫描：并行查询可以将数据扫描任务分配给多个工作进程，每个进程负责扫描数据的一部分，然后将结果合并，这样可以显著提高查询的效率。
并行查询的配置
在开始实现INSERT INTO SELECT并行查询之前，我们需要对PostgreSQL进行一些配置：
1、开启并行查询：在postgresql.conf配置文件中，设置以下参数：
max_parallel_workers = 8 # 最大并行工作进程数
max_parallel_workers_per_gather = 4 # 每个Gather节点最大并行工作进程数
parallel_tuple_cost = 0 # 并行执行的成本估算，设为0表示不做限制
parallel_setup_cost = 0 # 并行执行的开销估算，设为0表示不做限制
2、修改work_mem：根据实际硬件资源情况，适当调整work_mem参数，提高并行查询的效率。
INSERT INTO SELECT并行查询实现
以下是一个示例，展示如何在PostgreSQL 13.1中实现INSERT INTO SELECT并行查询。
1、创建测试表
“`sql
CREATE TABLE source_table (
id INT,
name VARCHAR(50),
age INT
);
CREATE TABLE target_table (
id INT,
name VARCHAR(50),
age INT
);
“`
2、插入测试数据
“`sql
INSERT INTO source_table SELECT generate_series(1, 1000000), ‘name’, random() * 100;
“`
3、创建索引
为了提高并行查询的效率，在source_table上创建索引。
“`sql
CREATE INDEX idx_source_table_id ON source_table(id);
“`
4、并行插入数据
使用以下SQL语句实现并行插入数据：
“`sql
INSERT INTO target_table SELECT * FROM source_table WHERE id BETWEEN 1 AND 1000000;
“`
注意：在WHERE子句中指定范围条件，可以让PostgreSQL在并行查询时更有效地分配任务。
5、检查并行查询执行计划
使用EXPLAIN命令检查并行查询的执行计划：
“`sql
EXPLAIN (FORMAT JSON, VERBOSE) INSERT INTO target_table SELECT * FROM source_table WHERE id BETWEEN 1 AND 1000000;
“`
输出结果中，我们可以看到"Plan Node"下的"Parallel Aware"字样，表示该查询已启用并行查询。
注意事项
1、并行查询适用于处理大量数据的场景，对于小数据量的查询，开启并行查询可能反而降低性能。
2、在使用并行查询时，需要根据硬件资源情况合理配置max_parallel_workers、max_parallel_workers_per_gather等参数。
3、在使用并行查询时，尽量避免使用事务，因为事务可能导致并行查询的性能下降。
4、在使用并行查询时，建议为源表创建索引，提高并行查询的效率。
通过本文的介绍，我们了解到如何在PostgreSQL 13.1中实现INSERT INTO SELECT并行查询，从而实现高效的数据迁移，在实际应用中，根据具体场景和数据量，合理配置并行查询参数，可以显著提高数据插入的效率，需要注意的是，并行查询并不适用于所有场景，我们需要在实际应用中不断尝试和优化，以获得最佳性能。