使用COPY命令、禁用索引、调优参数及分批并发是PostgreSQL高效导入海量数据的核心方法，适用于百万至亿级场景。
面对PostgreSQL中大规模数据的快速导入需求，关键在于优化写入效率、减少事务开销并合理利用数据库特性。以下是几种经过验证的高效批量导入方案，适用于百万乃至亿级数据量的场景。
使用COPY命令进行极速导入
COPY 是PostgreSQL原生提供的最高效的批量导入方式，支持从文件直接加载数据到表中，性能远超逐条INSERT。
操作方式：
- 准备数据为CSV、TXT等格式，字段分隔清晰
- 使用SQL语句：COPY table_name FROM '/path/to/file.csv' WITH (FORMAT csv, HEADER true, DELIMITER ',');
- 或通过psql客户端使用\copy实现本地文件导入
优势：单次事务处理大量数据，I/O效率高，日志写入更紧凑。
禁用索引与约束临时提升导入速度
在导入前删除目标表的索引和外键约束，导入完成后再重建，可显著加快写入速度。
建议步骤：
- 导出表结构时保留定义，先不创建索引
- 执行COPY导入全部数据
- 数据导入完成后，统一创建索引：CREATE INDEX CONCURRENTLY 避免锁表
- 重新启用外键约束，并验证数据一致性
注意：此方法适用于可接受短暂数据不一致的离线导入场景。
调整配置参数优化写入性能
适当调大PostgreSQL的写入相关参数，能有效提升批量导入吞吐量。
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关键参数建议：
- max_wal_size：增大WAL日志上限，避免频繁checkpoint
- wal_level：导入期间可设为minimal（仅限非复制环境）
- checkpoint_timeout：延长检查点间隔，减少I/O压力
- maintenance_work_mem：提高至1GB以上，加速索引重建
- fsync = off：测试环境可临时关闭（生产慎用）
导入结束后恢复原始配置，确保数据安全。
分批导入结合多进程并发写入
对于超大规模数据（如十亿+记录），可将文件拆分为多个分片，使用多个连接并行导入不同表分区或分桶表。
实现要点：
- 按主键或时间字段对数据预分片
- 使用多个psql进程同时执行COPY到不同子表
- 配合表继承或分区表（如Range/Hash分区）提升并发能力
- 控制并发数，避免系统资源耗尽
该方式适合分布式ETL流程或大数据平台对接场景。
基本上就这些实用方案。核心思路是：用COPY代替INSERT，减事务开销，调优配置，拆分任务并行化。只要规划得当，PostgreSQL完全可以胜任TB级数据的高效导入。关键是根据实际硬件条件和业务容忍度选择合适组合策略。
