要优化DataX连接PostgreSQL的性能，可以尝试以下方法：
调整并发数：根据实际情况调整DataX的并发数（channel数）。增加并发数可以提高数据传输速度，但过高的并发数可能导致数据库压力过大。建议根据数据库的性能和实际需求进行调整。
调整批量大小：DataX默认的批量大小可能不适用于所有场景。可以尝试调整批量大小（batchSize）以提高性能。建议根据实际情况进行调整，例如从1000开始尝试，然后逐步增加或减小。
使用JDBC连接池：为了减少连接建立和关闭的开销，可以考虑使用JDBC连接池。这样可以复用已经建立的数据库连接，从而提高性能。
优化SQL语句：检查并优化查询和写入的SQL语句。避免使用复杂的子查询、联接等操作，尽量使用简单的查询和写入语句。同时，确保查询的字段和条件已经适当地索引。
调整数据库参数：根据实际情况调整PostgreSQL的配置参数，例如shared_buffers、work_mem、maintenance_work_mem等。这些参数对数据库性能有很大影响，建议根据实际需求进行调整。
使用数据库分区：如果数据表非常大，可以考虑使用数据库分区技术。这样可以将大表分成多个小表，从而提高查询和写入性能。
使用并行查询：如果查询涉及到多个表，可以考虑使用并行查询。这样可以同时查询多个表，从而提高查询性能。
使用物化视图：如果查询结果集比较复杂，可以考虑使用物化视图。这样可以将查询结果集存储在一个单独的表中，从而提高查询性能。
监控和调整：持续监控DataX和PostgreSQL的性能指标，例如CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O等。根据监控结果进行相应的调整，以达到最佳性能。
考虑使用其他数据传输工具：如果DataX无法满足性能需求，可以考虑使用其他数据传输工具，例如Apache NiFi、Apache Kafka等。这些工具可能提供更好的性能和更丰富的功能。