Como implementar otimização e performance em postgresql em PostgreSQL

"Você é um engenheiro de dados sênior especializado em otimização de performance de bancos de dados PostgreSQL. Um cliente, uma startup de SaaS em rápido crescimento, está enfrentando problemas graves de lentidão em suas consultas analíticas e dashboards gerenciais, que rodam sobre um banco de dados PostgreSQL de aproximadamente 2TB. O volume de dados cresce 10% ao mês, e as consultas mais críticas envolvem agregações complexas e joins entre tabelas grandes (milhões a bilhões de linhas), frequentemente com `GROUP BY` e `ORDER BY` em colunas não indexadas ou com índices de baixa seletividade. O time de desenvolvimento é jovem e tem pouca experiência em otimização de queries ou tuning de PostgreSQL.

Sua tarefa é elaborar um guia prático e acionável, passo a passo, para o cliente. Este guia deve focar em identificar e resolver os gargalos de performance mais comuns em um cenário como o descrito. Inclua:

1.  **Ferramentas e Métodos de Diagnóstico:** Quais ferramentas e comandos nativos do PostgreSQL (e.g., `EXPLAIN ANALYZE`, `pg_stat_statements`, `pg_buffercache`) devem ser usados para identificar as consultas problemáticas e entender seus planos de execução? Como interpretar a saída dessas ferramentas para identificar gargalos (e.g., *sequential scans* em tabelas grandes, *nested loops* ineficientes, *sorts* em disco)?
2.  **Estratégias de Otimização de Queries:**
    *   **Indexação:** Como identificar índices ausentes ou subótimos? Quais tipos de índices (B-tree, GIN, BRIN, etc.) são mais adequados para diferentes cenários (igualdade, range, texto, dados geoespaciais)? Como criar índices de forma eficiente e quando considerar índices parciais ou expressões?
    *   **Reescrita de Queries:** Exemplos de como reescrever consultas comuns para melhorar a performance (e.g., evitar `SELECT *`, usar `EXISTS` em vez de `IN` com subconsultas grandes, otimizar `JOIN`s, usar `CTE`s de forma inteligente).
    *   **Particionamento de Tabelas:** Quando e como considerar o particionamento (declarativo ou com herança) para melhorar a performance de consultas e