冷热数据指按访问频率划分的数据类型，热数据频繁访问需高性能存储，冷数据历史少用可归档。PostgreSQL通过时间戳、分区表、访问日志分析及外部工具实现自动识别与分离：1. 按创建或更新时间划分冷热数据，近30天为热，超30天至1年为温，超1年为冷；2. 使用按时间分区的分区表，最新分区存热数据，旧分区压缩只读或迁移；3. 启用pg_stat_statements收集SQL执行频率，结合业务日志标记活跃数据；4. 利用Airflow等ETL工具或机器学习模型预测访问概率打标签。典型流程包括添加时间字段、建分区表、定时函数迁移超阈值数据至归档表、启用压缩并调整存储位置，通过良好设计与自动化运维实现高效冷热分离。
PostgreSQL 本身不直接提供“冷热数据自动识别”功能，但可以通过应用层逻辑、数据库对象设计与自动化策略实现冷热数据的智能分类与管理。核心思路是根据数据的访问频率、写入时间或业务规则判断其“热度”，进而采取不同的存储或归档策略。
什么是冷热数据？
在数据库场景中：
- 热数据：频繁被查询、更新的数据，需要高性能存储（如 SSD）和常驻主表。
- 温/冷数据：访问较少或几乎不修改的历史数据，适合迁移到低成本存储或归档表中，释放主库压力。
如何实现冷热自动识别？
虽然 PostgreSQL 不内置 AI 分类机制，但可通过以下方式模拟“智能识别”：
1. 基于时间戳的自动分类最常见且实用的方式是依据数据的创建或更新时间进行划分。例如：
- 近 30 天的数据为“热数据”
- 超过 30 天但小于 1 年为“温数据”
- 超过 1 年为“冷数据”
通过定时任务（如 cron + PL/pgSQL 脚本）将旧数据迁移至历史分区表或归档库。
2. 利用分区表（Partitioning）实现冷热分离使用 PostgreSQL 的声明式分区（如按时间范围分区），结合后台任务自动移动分区：
- 热数据保留在高频访问的最新分区（如 monthly_2024_04）
- 旧分区可压缩、只读化，甚至挂载到 slower storage
- 支持 ALTER TABLE ... DETACH PARTITION 将冷分区导出归档
启用 pg_stat_statements 扩展，收集 SQL 执行频率，识别高频访问的行或表：
- 分析哪些表或条件常被 WHERE 查询（如 user_id = ?）
- 结合业务日志标记“活跃用户”的数据为热数据
- 配合物化视图缓存热点结果
借助外部系统实现更复杂的“智能分类”：
- ETL 工具（如 Airflow）定期分析数据访问模式
- 机器学习模型预测未来访问概率（如基于用户行为）
- 打标签后回写数据库，用于后续自动归档决策
实际操作建议
一个典型的冷热分离流程：
- 为大表添加
created_at或last_accessed字段 - 建立按月或按季度的时间分区表
- 编写每日执行的函数，将超过阈值的数据
INSERT INTO archive_table并从主表删除 - 对归档表启用压缩（如 pg_prewarm, TOAST 策略调整）
- 必要时通过外部目录或符号链接将冷数据存放到 HDD 存储
基本上就这些。PostgreSQL 的冷热数据管理依赖良好设计与自动化运维，虽无开箱即用的“智能分类”功能，但通过时间+分区+脚本组合，完全可以实现高效、自动的冷热分离。关键是定义清楚业务上的“热”标准，并持续监控效果。
