postgresql - Amazon RDS 实例类型 (PostgreSQL) 之间的实际差异

我对设置一般的 PostgreSQL 数据库和 AWS 比较陌生。

我试图弄清楚Amazon RDS Instance Types之间的实际区别是什么。关于我的组织和用例的一些上下文：

我们主要是一个由数据分析师/数据科学家组成的小团队（少于 5 个用户）
我们不需要 100% 的正常运行时间。我可能会在正常工作时间内打开数据库，然后再关闭。我们的用例主要用于分析/数据科学目的，不会在其上运行实时应用程序。
我们现在需要 1 个数据库。
该数据库将包含大约 300 - 500 GB 的数据。大多数表都很小（小于 1 GB）。但是，有几张桌子很大。最大的表将有 80GB 左右，并且会被频繁查询。还有一些其他大约 10 GB 的表。

我现在开始使用免费层db.t2.micro只是为了获得一些经验、开发和测试我需要的东西。但是，我很难理解这与其他实例相比如何。我们的团队现在也非常注重预算，所以我试图在提倡升级之前确定这一点。

我正在尝试执行的示例操作

从 CSV 加载表：我们在磁盘上有很多 CSV，我将它们加载到 PostgreSQL 数据库中。我现在刚刚测试了一个，创建了一个表，然后将 CSV 加载到\copy一个 11 GB 文件（35,401,551 行和 40 列）的表中（使用）大约需要 27 分钟。升级实例会对此有所帮助吗？如果是这样，我不确定我想升级到什么？
该表中的 Aselect count(*)大约需要 15 分钟（第一次运行；第二次运行大约需要 3 分钟，可能是因为它正在缓存统计信息？3 分钟对我来说似乎仍然很慢。）。同样，不确定升级实例是否会对此有所帮助？我还应该注意，我没有添加主键或索引。那么可能有其他方法可以在不升级实例的情况下优化性能吗？例如，分区可能会有所帮助：https ://www.postgresql.org/docs/10/ddl-partitioning.html 。该表有一个state列，该列通常是用户使用的第一个过滤器之一，因为用户通常只想查看一个或一组特定状态。
1. 一个简单的查询分组：select ColA, count(*) group by ColA大约需要 2.5 分钟

编辑只是注意到我发现的一些其他有用的资源：

标签： postgresqlamazon-web-servicesamazon-rds

主要是 RDS 中的实例类型，主要区别如下：

当您使用 aT2.micro时，您只有一个可用的 CPU。一旦积分用尽，您的 CPU 上限也将上限为 20%，这将限制您的能力。

我还要指出，如果您能够在 AWS 平台上投入更多资金，那么有一个专门用于分析的数据仓库解决方案是Redshift，这可能会表现得更好，但成本会更高，它也是来自 Postgres 的分支。

如果您希望在 RDS 中坚持使用 Postgres，您还应该考虑Aurora Postgres，它通常提供 2-3 倍于 RDS 上的常规 Postgres 的性能。