perf(persona): 画像圈人筛选补 14 条偏索引 —— 生产实测 23.4s → 84ms

生产现象:召回池按「禁忌:手术禁忌」圈人,前端等 20+ 秒
  GET /pac/v1/plans?view=pool&personaTags=contraindication:surgery
服务端复现:count 23,379ms + findMany 22,208ms(两句并发,墙钟 ≈23s)。
**不是禁忌特有** —— 测试服同口径按 rfm:重要价值 更慢,57s。14 个圈人维度全踩同一个坑,
禁忌只是这次先点到的那个。

根因:Prisma 把画像筛选编译成两层 EXISTS,最内层
    persona_features.key = 'contraindication'
    AND (data #> '{domains}') @> '"surgery"'
而 persona_features 只有单列 key 索引,JSON 那半截没有索引可下推。
生产 EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) 实测(7,657,944 行 / 5.4GB,堆 3.4GB):

  Index Scan using persona_features_key_idx   actual time=3567..3954ms
    Index Cond: (key = 'contraindication')
    Filter:     ((data #> '{domains}') @> '"surgery"')
    rows=2,156   Rows Removed by Filter: 188,054      ← 命中率 1.1%
    Buffers: shared read=162,830                      ← 约 1.3GB 随机堆读

即为了捞 2,156 行,把该维度 190,210 行的 jsonb 全从磁盘搬了一遍。维度越大越惨:
rfm / gender / lifecycle_stage 各 869,043 行,一次筛人搬 869k 行 data。

改动:每个可筛维度一条偏索引(WHERE key='<维度>'),表达式与 Prisma 生成的完全一致。
  - 数组维度 7 条(array_contains → @>)→ GIN jsonb_path_ops
  - 标量维度 7 条(equals → =)        → btree (表达式, persona_id)
    第二列不是为了排序,是为了 index-only scan:内层 EXISTS 只 SELECT persona_id,
    索引自带就不回堆。低选择性维度非它不可 —— 测试服实测 rfm 走上 btree 后
    Bitmap Index Scan 只花 217ms,回堆 143,187 个块却花了 103s(work_mem 不够还退化成
    lossy,Rows Removed by Index Recheck 1,564,553)。

Prisma schema 表达不了表达式/偏索引,只能落迁移 SQL;本地 migrate dev 会把它们报成 drift,
别按提示 reset(同类先例 20260727070000 / 20260727110000)。
persona-tag-filters.ts 加纪律注释:往 PERSONA_TAG_FILTER_DIMS 加维度必须同步补索引,
漏建就是 20 秒起步 —— 这次禁忌踩的正是这个。

上线(两台均已 CONCURRENTLY 手工建完,不锁表,业务无感;迁移全 IF NOT EXISTS 故 deploy 空跑):
  生产  14 条 /  88s / 220MB,pg_index 无 invalid
    contraindication:surgery   23,379ms → 84ms(278×,1,347 单)
    contraindication:implant              842ms(25,900 单)
    rfm:important_value                 1,558ms(61,300 单)
    treatment_history:implant_history     854ms(17,179 单)
    gender:female                        2-4s  (105,110 单)
  测试服 14 条 / 238s / 195MB(盘慢,看倍数)
    rfm:important_value        57,299ms → 8,576ms
    contraindication:surgery    4,210ms →   344ms

剩下的耗时性质已经变了:不再是 JSON 过滤,而是结果集本身大(count(*) 要数完十万级 plan)。
gender 这类宽维度哪天嫌慢,方向是给 count 做近似/缓存,不是继续加索引。

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>