盡量減少?gòu)?fù)雜的嵌套查詢和大型聯(lián)接操作，降低數(shù)據(jù)庫(kù)的計(jì)算壓力。

增加服務(wù)器內(nèi)存或使用更快的硬盤(pán)，提高PostgreSQL的數(shù)據(jù)讀寫(xiě)速度，縮短查詢時(shí)間。

將大表進(jìn)行分區(qū)或者分片，分散到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行處理，大大提高數(shù)據(jù)庫(kù)的處理能力。

對(duì)于人才測(cè)評(píng)服務(wù)，由于頻繁地進(jìn)行用戶信息的增刪改查操作，因此可能會(huì)遇到PostgreSQL超時(shí)的問(wèn)題采用緩存技術(shù)（如Redis）來(lái)存儲(chǔ)常用的查詢結(jié)果，減少對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作。

汽車租賃公司可能會(huì)有大量的車輛定位數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析，這會(huì)考驗(yàn)PostgreSQL的性能。對(duì)此使用列式存儲(chǔ)來(lái)提高大數(shù)據(jù)量下的查詢效率，利用行計(jì)算來(lái)加速數(shù)據(jù)分析。

至于人工智能方面，模型訓(xùn)練和推理過(guò)程大量讀取和寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)，可能遇到PostgreSQL超時(shí)的問(wèn)題。這時(shí)我司考慮使用專門(mén)的AI數(shù)據(jù)庫(kù)，如TensorFlow Database，它為深度學(xué)習(xí)任務(wù)提供了更好的支持。