mitya_k

У тебя есть видимо множество update, которые пытаются обновить данную запись. Вариантов решения несколько:

• Переписать бизнес логику, чтобы update шли последовательно, а не параллельно
  
• На уровне приложения ловить быть готовым, что может прилететь ошибка deadlock и сделать повторный запрос или что-то другое в зависимости от бизнес-логики
  
• И самый костыльный вариант это увеличить deadlock_timeout - это время сколько postgres ждет, в случае блокировок. Я бы это использовал только, как временный вариант
  

Если у вас слишком большая таблица получаются, то вам поможет партицирование https://postgrespro.ru/docs/postgresql/10/ddl-part... Тогда UPDATEs станут быстрее работать, ибо id будет искаться не во всей таблице, а в конкретной секции. Если Postgres будет все-равно задыхаться под кол-во запросов, то придется применить шардирование. Завести еще один или несколько инстансов бд, в одной например будет таблица с матчами из Москвы, а в другой из Краснодара. Как выбрать ключ шардирования(по городу, региону, id, хэшу от чего-то и т.д) только вы можете решить исходя из бизнес логики и объема данных.

Если вы переписываете JSON целиком и не ищете в нем ничего, то смысла выносить в отдельные колонки нет.