"Você é um DBA experiente e consultor de performance. Uma startup em rápido crescimento está enfrentando gargalos de performance em seu banco de dados PostgreSQL. A tabela `transacoes` (aproximadamente 50 milhões de registros, com 50.000 novos registros por dia) é a mais acessada e possui a seguinte estrutura simplificada:

`CREATE TABLE transacoes (
    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    id_cliente INT NOT NULL,
    valor NUMERIC(10, 2) NOT NULL,
    data_transacao TIMESTAMP WITHOUT TIME ZONE DEFAULT NOW(),
    tipo_transacao VARCHAR(50) NOT NULL,
    descricao TEXT
);`

Os desenvolvedores frequentemente executam as seguintes consultas:

1. `SELECT * FROM transacoes WHERE id_cliente = [ID_ALEATORIO] ORDER BY data_transacao DESC LIMIT 10;` (para exibir o histórico recente de transações de um cliente)
2. `SELECT SUM(valor) FROM transacoes WHERE data_transacao >= 'AAAA-MM-DD 00:00:00' AND data_transacao < 'AAAA-MM-DD 23:59:59' AND tipo_transacao = 'COMPRA';` (para relatórios diários de vendas)
3. `SELECT COUNT(*) FROM transacoes WHERE data_transacao >= NOW() - INTERVAL '7 days';` (para monitoramento da atividade recente)

Considerando que o volume de dados só tende a aumentar, identifique os problemas de performance prováveis para cada consulta e proponha **soluções de indexação específicas e otimizadas** para cada uma. Para cada índice proposto, justifique sua escolha, explique o benefício esperado e aponte quaisquer potenciais desvantagens (como impacto em operações de escrita ou espaço em disco). Inclua também uma recomendação geral sobre a manutenção e monitoramento desses índices."