一、恢复磁盘空间：
在postgresql中，使用delete和update语句删除或更新的数据行并没有被实际删除，而只是在旧版本数据行的物理地址上将该行的状态置为已删除或已过期。因此当数据表中的数据变化极为频繁时，那么在一段时间之后该表所占用的空间将会变得很大，然而数据量却可能变化不大。要解决该问题，需要定期对数据变化频繁的数据表执行vacuum操作。
vacuum命令存在两种形式，vacuum和vacuum full，它们之间的区别见如下表格：
无vacuumvacuumvacuum full
执行效率 由于只是状态置为操作，因此效率较高。在当前版本的postgresql(v9.1)中，该命令会为指定的表或索引重新生成一个数据文件，并将原有文件中可用的数据导入到新文件中，之后再删除原来的数据文件。因此在导入过程中，要求当前磁盘有更多的空间可用于此操作。由此可见，该命令的执行效率相对较低。
在执行vacuum命令时，是否可以并发执行针对该表的其他操作。 由于该操作是共享锁，因此可以与其他操作并行进行。由于该操作需要在指定的表上应用排它锁，因此在执行该操作期间，任何基于该表的操作都将被挂起，知道该操作完成。
二、更新规划器统计：
postgresql查询规划器在选择最优路径时，需要参照相关数据表的统计信息用以为查询生成最合理的规划。这些统计是通过analyze命令获得的，你可以直接调用该命令，，或者把它当做vacuum命令里的一个可选步骤来调用，如vacuum anaylyze table_name，该命令将会先执行vacuum再执行analyze。与回收空间(vacuum)一样，对数据更新频繁的表保持一定频度的analyze，从而使该表的统计信息始终处于相对较新的状态，这样对于基于该表的查询优化将是极为有利的。然而对于更新并不频繁的数据表，则不需要执行该操作。
我们可以为特定的表，甚至是表中特定的字段运行analyze命令，这样我们就可以根据实际情况，只对更新比较频繁的部分信息执行analyze操作，这样不仅可以节省统计信息所占用的空间，也可以提高本次analyze操作的执行效率。这里需要额外说明的是，analyze是一项相当快的操作，即使是在数据量较大的表上也是如此，因为它使用了统计学上的随机采样的方法进行行采样，而不是把每一行数据都读取进来并进行分析。因此，可以考虑定期对整个数据库执行该命令。
事实上，我们甚至可以通过下面的命令来调整指定字段的抽样率，如：
alter table testtable alter column test_col set statistics 200
注意：该值的取值范围是0--1000，其中值越低采样比例就越低，分析结果的准确性也就越低，但是analyze命令执行的速度却更快。如果将该值设置为-1，那么该字段的采样比率将恢复到系统当前默认的采样值，我们可以通过下面的命令获取当前系统的缺省采样值。
postgres=# show default_statistics_target;
default_statistics_target
---------------------------
100
(1 row)
从上面的结果可以看出，该数据库的缺省采样值为100(10%)。