


Comment puis-je accélérer considérablement l'insertion de données dans PostgreSQL ?
Optimisation de l'insertion de données PostgreSQL pour plus de rapidité
L'insertion de données à grande échelle dans PostgreSQL peut entraîner des goulots d'étranglement en termes de performances. Ce guide présente des stratégies pour améliorer considérablement la vitesse d'insertion et l'efficacité globale du projet.
Plusieurs techniques peuvent améliorer considérablement vos performances d'insertion :
- Contourner la journalisation et l'indexation (temporaire) : Créez une table UNLOGGED sans index, chargez vos données, puis convertissez-la en une table LOGGED avec des index. Ce contournement temporaire réduit considérablement les frais généraux.
-
Chargement groupé hors ligne avec
pg_bulkload
: Si le temps d'arrêt de la base de données est acceptable,pg_bulkload
offre une vitesse inégalée pour les importations de données volumineuses. - Contrainte temporaire et suppression d'index : Désactivez les déclencheurs et supprimez les index avant l'importation, puis réactivez-les et reconstruisez-les par la suite. Cela réduit considérablement le temps de traitement.
- Insertions par lots avec gestion des clés étrangères : Supprimez temporairement les contraintes de clé étrangère, effectuez l'importation en une seule transaction, puis recréez les contraintes. Cela évite les vérifications de contraintes en cascade pendant le processus d'importation.
-
Exploitez
COPY
pour les insertions à valeurs multiples : Utilisez la commandeCOPY
au lieu d'instructionsINSERT
individuelles, ou utilisez des instructionsINSERT
à valeurs multiples pour insérer plusieurs lignes avec une seule commande . Le regroupement des insertions dans les transactions volumineuses est essentiel. -
Affiner les paramètres de validation : Définissez
synchronous_commit=off
et augmentezcommit_delay
pour minimiser les E/S disque pendant les validations. - Chargement de données parallèle : Répartissez la charge de travail d'insertion sur plusieurs connexions pour un chargement de données simultané. Cela dépend des capacités de votre sous-système de disque.
-
Optimiser la configuration du journal d'écriture anticipée (WAL) : Augmentez
max_wal_size
et activezlog_checkpoints
. Surveillez les journaux PostgreSQL pour éviter les points de contrôle fréquents qui peuvent ralentir les écritures. -
Optimisation agressive (à utiliser avec prudence) : Les paramètres
fsync=off
etfull_page_writes=off
peuvent augmenter considérablement la vitesse, mais cela risque de perdre des données en cas de crash. Utilisez-le uniquement si la perte de données est acceptable et n'oubliez pas de réactiver ces paramètres par la suite.
Améliorations des performances au niveau du système :
- SSD hautes performances : Utilisez des SSD de haute qualité avec mise en cache en écriture différée pour des vitesses de validation plus rapides.
- RAID 10 pour des performances d'écriture optimales : Évitez le RAID 5/6 ; RAID 10 offre des performances d'écriture nettement meilleures pour les opérations en masse.
- RAID matériel avec batterie de secours : Un contrôleur RAID matériel avec un cache de réécriture sauvegardé par batterie peut encore améliorer l'efficacité d'écriture.
- Stockage WAL dédié : Stockez votre journal d'écriture anticipée (WAL) sur un périphérique de stockage distinct et hautes performances pour éviter les goulots d'étranglement d'E/S, en particulier sous de lourdes charges d'écriture.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Le rôle principal de MySQL dans les applications Web est de stocker et de gérer les données. 1.MySQL traite efficacement les informations utilisateur, les catalogues de produits, les enregistrements de transaction et autres données. 2. Grâce à SQL Query, les développeurs peuvent extraire des informations de la base de données pour générer du contenu dynamique. 3.MySQL fonctionne basé sur le modèle client-serveur pour assurer une vitesse de requête acceptable.

INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.

MySQL vaut la peine d'être appris car il s'agit d'un puissant système de gestion de la base de données open source adapté au stockage, à la gestion et à l'analyse des données. 1) MySQL est une base de données relationnelle qui utilise SQL pour faire fonctionner les données et convient à la gestion structurée des données. 2) Le langage SQL est la clé pour interagir avec MySQL et prend en charge les opérations CRUD. 3) Le principe de travail de MySQL inclut l'architecture client / serveur, le moteur de stockage et l'optimiseur de requête. 4) L'utilisation de base comprend la création de bases de données et de tables, et l'utilisation avancée implique de rejoindre des tables à l'aide de la jointure. 5) Les erreurs courantes incluent les erreurs de syntaxe et les problèmes d'autorisation, et les compétences de débogage incluent la vérification de la syntaxe et l'utilisation des commandes Explication. 6) L'optimisation des performances implique l'utilisation d'index, l'optimisation des instructions SQL et la maintenance régulière des bases de données.
