我跟你说，这招真的绝了。
就在上个月的时候，我参与了一场后端岗位的面试，进入到技术面这个环节，那时呢，面试官忽然抛出了一道关于PostgreSQL的执行计划方面的题目，具体情况是这样的，有一张存在几百行数据的订单表，并且涉及了几个关联join操作，然而运行起来却慢得好似蜗牛在爬行。紧接着，他向我发问：“你认为问题具体出在什么地方呢？”。
换成以往的时候，我大概会背诵几句像“用explain分析”“建索引”这样子的标准答案。然而这一回，我拿出了笔记本，开启了一个称作“AI”的秘密武器。
不要产生误解，我并非是在现场借助AI进行作弊行为。而是在之前就让AI教会了我怎样去看懂那些如同天书一模一样的执行计划，甚至于还帮我生成了具有针对性的索引建议。面试官注视着我的分析思路，出现了短暂的愣神，随后露出笑容说道：“你这个理解的角度……颇为有趣，接着讲讲你平常是如何对SQL进行优化的？”。
怎么样了？得到了offer。并且，面试官在最后讲了这么一句话：“你对于PG的理解，并非像是背诵出来的那般。”。
今天，我要跟你讲讲，如何运用AI这手术刀，去攻克PostgreSQL这块硬骨头，不是靠死记硬背，而是要真正领会，顺带震撼一下面试官。
一、别再死磕文档了，让AI当你的PG陪练
许许多多同学去学习PG，一开始就直接去翻动官方文档。好家伙，有着几百页的PDF，术语到处都是：MVCC、WAL、vacuum、执行节点……过了两天之后，脑袋比数据库还要沉重。
起初，我并非如此，后来，我转变思想，将AI视作一位既精通PG，又乐意亲自指导你的经验丰富的老司机。
举个例子，你碰到了一个慢查询，传统的做法是，在网上搜索，翻阅博客，尝试各种各样的参数，新的做法是，直接粘贴给人工智能，再加上一句话。
帮着给我阐释下这个执行计划，着重去说哪一个地方是最为缓慢的，为何会呈现出慢的状态，而后以通俗易懂的话语来讲。
我第一次这么干的时候，AI回了一段分析：
这个地方进行了全表扫描（Seq Scan），原因在于你在where条件之中运用了一个函数upper(name)，对于此情况，PG没办法运用普通索引。那么，不然你尝试去创建一个表达式索引？
我猛地一拍大腿，嘿，没错啊！就是表达式索引！这个知识点我在文档当中是见过的，然而却一直都没正儿八经地用过。人工智能可没给我抛来一堆让人摸不着头脑的概念，而是直截了当地告诉我：你在这儿有疼痛的情况，那就吃这种药。
这般“问题，转变为解释，进而衍生出行动建议”的封闭循环，较之于观看十次官方手册，所发挥的作用更为显著。
二、让AI帮你“生”索引，顺便搞懂原理
面试中最常被问死的点是什么？索引。
啥时候运用B-tree，啥时候运用hash，覆盖索引是什么，为何有时添加索引反倒变慢了？
以前我只能背答案。现在我用AI这么练：
首先，扔一个实实在在的慢查询给AI，接着，向它询问“帮我提议2个最为有效的索引，并且阐述理由”。
第二步，AI会给出像CREATE INDEX idx_orders_created ON orders(created_at) WHERE status = 'pending'这样的建议，在这个时候，不要直接去抄，而是要追问它：
你为什么推荐那种部分索引，而非普通索引呢，它存在着什么样的代价呀？
部分索引有着体积小、维持花费少的特点，不过此特点仅适用于固定的过滤条件，这是AI会做出的解释。如此一来一往，你不但清楚了“怎么做”，而且还理解了“为什么这么做”。
第三步：再让它“模拟面试官”考你。
当即此刻，你来充当PostgreSQL面试官一职，问询我三件有关索引的、容易答错的陷阱题目，并且是那种类型的。
它真的会问：
一个表当中，存在着B树索引，同时又有着GIN索引，当进行查询时，PostgreSQL会怎么进行选择呢？
就索引列而言，存在col为NULL这样的条件时，索引是否能够产生效果呢？
你完成作答之后，它会对你作出点评。这样的压力测试，比起你独自埋头看书，效率要高出三倍。
三、执行计划不再是天书——让AI逐行翻译
PostgreSQL的执行计划输出，新手一看就懵：
-> 嵌套循环，其成本为0.29至16.33，行数为1，宽度为16。
执行索引扫描，通过users_pkey主键索引在users表上进行操作，其开销为0.29至8.30，返回行数为1，每行宽度为8。
经由顺序扫描操作于订单表之上，其成本范围为0.00至8.02，预计行数为1，每行宽度为16。
别害怕。将这一段粘贴给人工智能，跟它讲：“一行一行地进行解释，不要使用专业术语，要用通俗易懂的语言表达。比如说cost等于0.29一直到16.33是什么意思？”。
AI会告诉你：
PG打算运用“嵌套循环连接”这种方式，将users表与orders表连接在一起，使其粘连起来。
位于“l cost”之前的那个数，是启动成本，也就是找到第一条结果所要付出的代价，而后面的则是总成本，即找到所有结果所要付出的代价，数值越小越理想。
“l Index Scan”是件值得肯定的事，其中运用了索引。然而，“Seq Scan”却会带来较为棘手的状况，那便是进行全表扫描。
你甚至于能够去反问它，要是我打算将这个Seq Scan也转变为索引扫描，那该如何去修改表结构或者查询呢？
人工智能不会给你标准的回答，它给你的是一条用于探索的途径。这恰好是处在面试环节中的人希望看到的情况：你并非那种仅仅靠背题来应对的机器，你具备能够进行系统分析的能力，你拥有主动询问的意识，你还拥有实际动手操作的本领。
四、面试中的“降维打击”实操
准备充分了，面试时怎么用出来？
牢记一项准则，别去显摆人工智能，而是要去显摆你基于人工智能所获取到的思维模式。
比如面试官问：“你遇到过最棘手的PG性能问题是什么？”
你完全可以这样说：
曾有一回察觉到一个查询的总体耗时为两秒，我运用explain analyze捕获到其存在Sort节点，且消耗极高。那时不太明确缘由，我便将执行计划抛给AI助手，让它予以分析。它给出提示称work_mem或许不足，致使磁盘临时文件进行排序。我调整参数后，降至200毫秒。之后我还特意去查询了PG排序的内部机制，自此对work_mem以及external merge有了更为深刻的理解。
这段话厉害在哪儿？
l 你用了AI——但只是工具，不是你自己的盲区遮羞布。
l 你解决了实际问题，并且有数据对比（2秒→200ms）。
l 你体现了自驱力——不仅解决了，还深入学了原理。
面试官不会认为你是在投机取巧，相反，会觉得：这家伙具有懂得借助外力的能力，并且还愿意下功夫去钻研，正是团队所需要的那种人。
五、一个小警告：别让AI替你“全自动”
AI虽好，但有个坑我得提醒你。
曾有一回，我吩咐AI径直帮我撰写一个繁杂的递归CTE查询，它噼里啪啦地生出了30行代码，我运行了一番，结果竟然是正确的，当时我就得意起来了——原来我这般厉害？
隔天之后，有同事向我发问：“你所写的这个CTE的循环终止条件，为何是这般写法呀？倘若数据存在环的情况，那么会不会陷入死循环呢？”。
我呆住了，我压根儿没弄明白由AI生成的逻辑，在那一刻我察觉到，AI能够成为你的辅助工具，然而它却不可以充当你的行动依靠。
所以正确的姿势是：
使用人工智能进行解释，通过人工智能来举例，借助人工智能生成思路，然而，对于最后的关键决定，像是索引到底要不要建立，执行计划之中哪里才是真正的瓶颈，这些你都必须依靠自己去判断。
经过由l AI生成SQL之后，亲自动手去修改其中一两个条件，进而看看输出的变化情况，以此来逼迫自己明白每一行所具有的作用。
这样学出来的PG，才是你自己的。
最后
说起开头讲的那个面试故事，面试结束以后，我跟那个面试官加了微信，后来那人跟我说，那道执行计划题，他原本期望的是候选人能说出几个关键节点，可没想到我顺着线索讲到了统计信息，又讲到了成本估算，甚至还讲到了索引类型的选择。
“你是从哪里学来的？”
我笑了笑：“我有一个人工智能私教。”
别认为AI是在作弊，工业革命那个时期，不会运用机器的工匠遭到了淘汰，AI这个时代，会使用工具的人才能够赢得更为轻松。
PostgreSQL这项技能，值得你耗费时间。然而并非要像十年前那般执着于手册——开启你的人工智能，给它一个执行任务的规划，问一声：“朋友，帮忙瞧瞧，这究竟慢在何处？”。
然后，等着面试官对你刮目相看。
对了，顺便提一下，要是你感觉仅仅依靠AI以及自己盲目地去钻研还不够尽兴，想要寻觅一个地方去系统地专心钻研数据库底层那些具有挑战性的内容，那么可以前往重庆思庄那边看一下。他们开展数据库培训已经有好些年了，不搞那些虚头巴脑的，全都是一线工程师所经历过的挫折以及积累下来的实际操作经验。说不定你去交流几句，又能够意外获得几个能让面试官为之惊讶的巧妙做法。
