PostgreSQL存储用餐记录是否应将timestamp的时间部分提取为json类型？

问题1：用户录入餐食时，哪种方案的响应速度更快？ #

优先选原始的meals表方案，绝大多数场景下录入速度更快，原因如下：

• 每次用户录入餐食时，meals表只需要执行单行INSERT操作，属于追加写，不需要读取旧数据，也没有额外的行锁竞争，开销极低。
• meals_of_day方案如果是用户当日第二次及以后录入餐食，需要先查询是否存在当日的对应记录，再执行UPDATE操作修改records字段，哪怕用性能更好的jsonb类型，更新也需要读取、修改、回写整段json内容，开销远高于单行插入；如果同一用户短时间内多次录入，还会产生行锁竞争，进一步拖慢响应。
• 只有当你是一次性批量录入用户全天所有用餐记录的场景下，meals_of_day的单次写入速度可能略快，但这种场景占比极低。

问题2：若分析功能包含大量时间相关查询，哪种方案效率更高？ #

还是meals表方案效率更高，优势非常明显：

• 你只需要给meals表建立user_id + timestamp的联合索引，所有按用户、按时间范围的过滤都可以直接走索引，比如查询某用户过去一个月的用餐记录、统计全平台每周的用餐高峰时段这类需求，都可以直接通过索引快速过滤数据，不需要额外解析操作。
• 统计聚合的成本极低：比如要统计用户每月吃肉类的次数、平均用餐时间这类需求，直接对表字段做聚合计算即可，labels字段如果用PostgreSQL原生数组类型存储，还可以建GIN索引加速标签过滤，性能远高于json内部字段查询。
• meals_of_day方案做时间相关分析时，需要先把records字段的json内容用jsonb_each等函数炸开，逐行解析json结构、提取时间和属性字段，完全走不了索引，数据量稍大就会出现严重的性能问题，后续如果要新增字段做统计，还要调整所有json的内部结构，维护成本也极高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Xullnn