默认值表达式在PostgreSQL中通过运行时计算填充未指定的列，虽提升便利性但影响性能。其工作机制是在行构造阶段评估表达式，对每行插入均需CPU参与，尤其函数类默认值如gen_random_uuid()和now()带来额外开销。高并发场景下，频繁调用随机函数会增加CPU负载并可能引发熵源竞争；复杂表达式或自定义函数进一步拖慢插入速度；与触发器叠加还可能导致锁争用。为优化性能，应优先使用轻量表达式如CURRENT_TIMESTAMP替代NOW()，避免子查询或不确定性函数作为默认值，推荐在应用层生成UUID或时间戳以分摊数据库压力。对于主键设计，SERIAL或IDENTITY序列比随机UUID更高效，利于索引写入。批量操作时建议显式提供所有字段值，利用COPY或INSERT ... VALUES绕过默认值解析。可通过启用auto_explain查看执行计划中的函数调用、分析pg_stat_statements中INSERT语句的平均耗时及监控CPU使用率特别是系统态占比，判断是否存在默认值导致的瓶颈。合理设计默认值本质是在开发效率与运行性能间取得平衡，看似简单却易被忽视。
在PostgreSQL中，默认值表达式虽然提升了数据插入的便利性，但如果设计不当，可能对插入性能产生显著影响。理解其工作机制并进行合理优化，是保障高并发写入场景下数据库性能的关键。
默认值表达式如何工作
当执行 INSERT 操作且未指定某列值时，PostgreSQL会评估该列定义的默认值表达式，并将其结果用于填充。这个过程发生在行构造阶段，即使表达式很简单（如当前时间 CURRENT_TIMESTAMP），也需要CPU参与计算。
常见默认值示例：
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()id UUID DEFAULT gen_random_uuid()status INTEGER DEFAULT 0
其中，函数类表达式（如 gen_random_uuid()、now()）比常量开销更大，因为它们需要运行时求值。
对插入性能的影响因素
默认值并非无代价。以下情况可能导致性能下降：
- 高并发插入大量使用随机函数：例如每行都调用 gen_random_uuid()，会增加CPU负载，尤其在多核竞争下可能出现熵源瓶颈。
- 复杂表达式或自定义函数：如果默认值依赖于查询或其他逻辑（如调用一个PL/pgSQL函数），每次插入都会执行额外逻辑，拖慢整体速度。
- 触发器与默认值叠加：若同时存在触发器和默认值，可能造成重复计算或锁争用。
优化策略建议
为了减少默认值带来的性能损耗，可采取以下措施：
- 优先使用轻量表达式：用 CURRENT_TIMESTAMP 替代 NOW()（两者语义一致，但前者更高效）；用常量代替函数调用（如状态字段用固定值）。
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避免在默认值中执行查询：不要写类似
DEFAULT (SELECT next_id FROM seq_table)的子查询，默认值应为确定性表达式。 - 考虑应用层生成值：将UUID或时间戳生成移到应用代码中，减少数据库计算压力，也便于批量插入时复用值。
- 使用序列替代随机主键（如适用）：对于主键，SERIAL 或 IDENTITY 列通常比UUID更快，尤其在索引写入方面。
- 批量插入时显式传值：使用 COPY 或 INSERT INTO ... VALUES 批量操作时，直接提供所有字段值，绕过默认值解析过程。
监控与诊断方法
可通过以下方式识别默认值是否成为性能瓶颈：
- 启用 auto_explain 模块，查看INSERT执行计划中是否包含函数调用开销。
- 检查 pg_stat_statements 中高频INSERT语句的平均执行时间。
- 观察CPU使用率是否在大批量插入时异常升高，特别是系统态占比高。
基本上就这些。合理设置默认值表达式，本质上是在开发便捷性和运行效率之间做平衡。不复杂但容易忽略。
