构建测试表t1，t2，分别插入1000W条测试数据
测试前先清空shared_buffer，可以使用下面sql查看shared_buffer使用情况： 安装pg_buffercache插件：
查询shared_buffer使用情况：
可以看到t1和t2表均不在shared_buffer中，我们来手动将t2表加载到shared_buffer中。
性能测试：可以看到全表扫描t2表的性能要提升不少。
pg_prewarm其它介绍：下面主要介绍下pg_prewarm函数： 该函式的创建语句如下：
参数如下：
regclass：要做prewarm的表名 mode：prewarm模式。prefetch表示异步预取到os cache；read表示同步预取；buffer表示同步读入PG的shared buffer fork：relation fork的类型。一般用main，其他类型有visibilitymap和fsm first_block & last_block：开始和结束块号。表的first_block=0，last_block可通过pg_class的relpages字段获得 RETURNS int8：函数返回pg_prewarm处理的block数目（整型）可能有人会想：我直接将表select *全表查询一遍不就可以将数据加载到缓存中了嘛，为什么还需要使用pg_prewarm呢？因为对于大小超过shared_buffer/4的表进行全表扫描时，pg一般不会使用全部的shared_buffer，而是只使用很少一部分的shared_buffer。所以，将大表加载到缓存中不能用一个查询来直接实现的，而pg_prewarm正好可以满足这个需求。
参考链接：https://www.postgresql.org/docs/13/pgprewarm.html https://www.postgresql.org/docs/13/pgbuffercache.html
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