合理连接池大小需匹配硬件与负载：min_size设为平均并发的70%～80%，max_size≤数据库max_connections×0.8，避免锁竞争和内存压力；预编译语句、批量操作及分区键显式使用是关键优化手段。
连接池大小必须匹配硬件与负载，不能只看文档默认值
asyncpg 的 create_pool 默认 min_size=10、max_size=10，但这个值在多数生产环境里是错的。CPU核心数、数据库连接上限、单次查询耗时共同决定合理范围。
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min_size应设为应用平均并发请求数的 70%～80%，比如常驻 20 个并发，就设min_size=16 -
max_size不应超过 PostgreSQL 的max_connections（默认 100），建议留 20% 余量；若应用峰值并发 50，DB 设置了 80 连接，则max_size ≤ 64 - 盲目调高
max_size反而触发 PostgreSQL 的锁竞争或内存压力，实测在 32 核机器上max_size > 48后吞吐量开始下降
预编译语句（prepared statement）对聚合查询提升最明显
重复执行的 GROUP BY、SUM、COUNT 类查询，不加预编译会反复解析执行计划，浪费 CPU。asyncpg 的 conn.prepare() 能把查询计划缓存在服务端，后续调用直接复用。
- 仅对固定结构、参数位置不变的查询有效；动态字段名或
ORDER BY列不能预编译 - 语句缓存大小由
statement_cache_size控制，默认 100，高并发聚合场景建议设为500～1000 - 示例：
stmt = await conn.prepare("SELECT user_id, COUNT(*) FROM events WHERE ts > $1 GROUP BY user_id")，之后用await stmt.fetch(now)调用
批量操作必须用 executemany 或 copy_records_to_table，别手写循环
逐条 fetch() 或 execute() 插入 1000 行，实际发起 1000 次网络往返 + 1000 次协议解析，延迟爆炸。asyncpg 提供两种高效替代：
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executemany()：适合中小批量（INSERT INTO t (a,b) VALUES ($1,$2)，传入元组列表 -
copy_records_to_table()：适合大批量（> 10k 行）或含二进制/JSONB 字段，底层走 PostgreSQL COPY 协议，比executemany快 3～5 倍 - 注意：事务内使用
executemany时，失败会回滚全部；而copy_records_to_table失败则整批失败，无部分成功
分区表查询必须显式带上分区键，否则 asyncpg 无法受益
PostgreSQL 分区裁剪（partition pruning）完全依赖查询条件中是否包含分区键（如 created_at 或 region）。asyncpg 本身不干预这个逻辑，它只是忠实地把 SQL 发过去——如果 SQL 没写对，再快的驱动也白搭。
- 错误写法：
SELECT * FROM logs WHERE id = 123（没带created_at），触发全分区扫描 - 正确写法：
SELECT * FROM logs WHERE created_at >= '2026-09-01' AND created_at - 配合
prepare()使用时，分区键必须作为参数占位符（如$1），不能拼在 SQL 字符串里，否则无法缓存
连接池参数、预编译启用、批量方式选择、分区键写法——这四个点任意一个漏掉，都可能让 asyncpg 的性能优势打五折。最容易被忽略的是最后一点：以为用了 asyncpg 就自动优化分区查询，其实它连表结构都不感知，全靠你写的 SQL。
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