是的，PostgreSQL能够应对高并发场景。它通过一系列优化措施和特性，如多版本并发控制（MVCC）、索引优化、分区表、缓存优化、复制和只读副本等，来提高高并发下的性能。以下是PostgreSQL应对高并发的相关介绍：
PostgreSQL高并发优化方法
- 合理使用索引：为经常用于查询条件、连接条件和排序的列创建适当的索引，以显著提高查询性能。
- 分区表：对于数据量巨大的表，可以根据某些规则（如时间、地域等）将表进行分区，从而减少查询时需要扫描的数据量，提高查询性能。
- 缓存优化：调整共享缓冲区大小，通过增加
shared_buffers参数的值来扩大数据库缓存的大小，从而提高缓存命中率。
- 复制和只读副本：配置流复制可以创建一个或多个只读副本，将读请求分发到这些副本上，减轻主库的读压力。
PostgreSQL 17版本的新特性
- 性能提升：PostgreSQL 17带来了多项系统范围的性能改进，包括vacuum进程的内存管理结构优化、I/O层性能提升、预写日志（WAL）处理优化等。
- 索引与查询优化：B树索引下的IN子句查询速度显著加快，BRIN索引支持并行构建，同时优化了多项查询规划。
- 新增的SIMD支持：进一步加速了计算，特别是使用AVX-512优化bit_count函数的执行。
PostgreSQL与MySQL在高并发场景下的性能对比
- 性能对比测试环境：在相同的硬件配置和版本下，PostgreSQL在SELECT性能上优于MySQL一倍，在INSERT上优于4-5倍，UPDATE则优5-6倍。
- 适用场景：PostgreSQL更适合复杂的数据结构、高级应用和大规模数据集，而MySQL更适用于简单的应用场景。
综上所述，PostgreSQL不仅能够应对高并发场景，还通过不断的技术创新和优化，成为越来越多企业和应用的首选数据库系统。