PostgreSQL对单表的字段数有明确的硬限制，每张表最多支持1600个字段。可能绝大多数开发者和DBA在职业生涯都不会见到存在1600个字段的表，因为这是一个理论的边界，而不是一个科学设计。
我们经常会在各类的数据库开发设计规范中看到这么一条：建议单表字段数不超过50或是其他数值。这条规范实际上就是在提醒我们谨慎使用“宽表”，警惕其带来的各种问题。
宽表并没有一个明确的范围，但其通常有以下的特点：
字段数多：通常具有几十上百个字段。
单行数据体积大：单行数据总长度大，可能会触发PostgreSQL的TOAST机制。
反模式设计：将大量不同业务、不同访问频率的字段冗余存储在一张表内。
在设计库表结构和应用程序开发时，通常可能会因为以下原因，导致一张表成为宽表：
建模误区：一个实体具有大量属性，很容易将其设计成一张宽表，而没有充分考虑各个属性的业务场景和访问频率。
规避关联查询：考虑到使用宽表可以避免多表关联查询，在设计初期就没有做业务拆分。
开发流程不规范：在开发过程中，由于业务变更，没有经过严格的变更和评审流程，直接在库表上新增字段。
适配老旧系统迁移：部分老旧系统中，原表结构就是宽表，为了减少迁移改造工作量，没有对其进行拆分。
使用宽表，固然能够带来开发上的便利性。但随着业务系统的发展，数据量和访问频次持续增长，宽表在多方面的隐患就会逐渐暴露出来。
宽表带来的最直接、最严重的负面影响就是性能方面的：
数据库的最小I/O读取单元是数据页，宽表中单个数据页能够存储的数据行数大幅减少，当执行查询时需要扫描更多数据页，导致I/O放大。
只需要查询或更新少量字段时，数据库也需要读取（写入）整行数据（除非结果集中所有字段都被索引覆盖），有大量无关列的数据被加载，浪费内存和I/O资源。
当单行数据足够大时，PostgreSQL会启用压缩或TOAST机制，这会带来额外的CPU和I/O操作。
宽表的单条记录包含大量数据，事务操作时需要锁定更多资源（如行锁、页锁）。若事务执行时间较长，锁持有时间增加，易引发锁等待或死锁，尤其在高并发写入场景下。
其次，宽表上的索引设计难度较高：
宽表的有效索引组合难确定，宽表包含大量字段，业务查询可能涉及任意字段组合（如 A+B、C+D、A+C+E 等），若为所有可能的组合建立索引，会导致索引数量爆炸（随字段数呈指数级增长），不仅占用大量存储空间，还会严重拖慢写入性能（每条记录插入/更新需同步维护多个索引）。但若仅建立部分索引，又难以覆盖所有查询场景，容易出现“索引缺失导致全表扫描”的情况。
覆盖索引（包含查询所需全部字段的索引）可避免回表查询，但宽表查询涉及的字段往往较多，若要设计覆盖索引，需包含大量字段，索引体积甚至可能超过表数据本身，非常浪费存储空间，索引的更新和查询效率也欠佳。
宽表单条记录占用空间大，数据页中存储的记录数少，导致索引指向的数据分布零散（索引条目对应的物理地址分散在更多数据页中）。查询时，即使通过索引定位到记录，也需要读取更多数据页才能获取完整信息，增加了“索引查找→数据读取”的I/O成本，削弱索引的优化效果，甚至可能导致索引失效使用全表扫描。
最后，宽表的运维也是令人头疼的问题：
由于PostgreSQL的MVCC机制，更新或删除数据时，并没有将数据真正删除，而是将失效的数据标记为死堆元（dead tuples）。宽表单行数据体积较大，表和索引膨胀的问题更加明显，VACUUM和统计信息收集的效率更低，对存储空间和数据库性能都显著有影响。
宽表的业务耦合度高，扩展性差。宽表往往承载了过多业务逻辑，不同模块的字段混杂在一起，当业务变更需要增删字段时，可能影响多个模块，导致修改成本高、风险大。
宽表的可读性和可维护性差，过多字段会让表结构难以理解，开发者需花费大量时间梳理字段含义、关联关系及业务规则，容易因理解偏差导致开发错误（如误用字段、遗漏校验）。此外，文档维护难度也会陡增，尤其在人员流动时，知识传递成本极高。
优化宽表的核心思路，就是两个字：拆解，以下是几种优化思路：
垂直分表：将宽表拆分为主表和不同扩展表中。主表存放核心、频繁访问的字段，按业务领域将不常用的字段分组，存放到不同的扩展表中。
使用JSONB数据类型：将不常查询、结构多变和稀疏的属性放到一个JSONB字段中，通过gin索引来加速访问，但这种方式无法对属性设置严格的约束。
利用分析型数据库：需要进行OLAP分析（报表、聚合查询）时，通过将数据定期同步到分析型数据库，让分析查询在列存库中高效执行，从而彻底解放主库的OLTP压力。
总结：为了快速上线而选择宽表设计，在系统规模扩大后，会成为巨大的技术债，不仅拖慢性能和增加运维难度，还会限制业务的灵活扩展。在已运行的系统中，对宽表进行拆分解耦，成本极高，风险极大，需要投入大量资源和成本进行重构。
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