PostgreSQL vacuum原理一功能与参数
从上篇ldquo;PostgreSQL MVCC 源码实现 【http://www.linuxidc.com/Linux/2015-05/117969.htm】rdquo;中,我们知道,PG并没有像
从上篇“PostgreSQL MVCC 源码实现 【】”中,我们知道,PG并没有像Oracle那样的undo来存放旧版本;而是将旧版本直接存放于relation文件中。那么带来的问题就是dead tuple过多,导致relation文件不断增大而带来空间膨胀问题。为了解决这个问题,PG中引入了vacuum后台进程,专门来清理这些dead tuple,并回缩空间。当然vacuum的作用不仅在此,它还有以下其它功能:
一、vacuum的功能
1.回收空间
这个通常是大家最容易想起来的功能。回收空间,将dead tuple清理掉。但是已经分配的空间,一般不会释放掉。除非做vacuum full,但是需要exclusive lock。一般不太建议,因为如果表最终还是会涨到这个高水位上,经常做vacuum full意义不是非常大。一般合理设置vacuum参数,进行常规vacuum也就够了。
2.冻结tuple的xid
PG会在每条记录(tuple)的header中,存放xmin,xmax信息(增删改事务ID)。transactionID的最大值为2的32次,即无符整形来表示。当transactionID超过此最大值后,会循环使用。
这会带来一个问题:就是最新事务的transactionID会小于老事务的transactionID。如果这种情况发生后,PG就没有办法按transactionID来区分事务的先后,也没有办法实现MVCC了。因此PG用vacuum后台进程,按一定的周期和算法触发vacuum动作,将过老的tuple的header中的事务ID进行冻结。冻结事务ID,即将事务ID设置为“2”(“0”表示无效事务ID;“1”表示bootstrap,即初始化;“3”表示最小的事务ID)。PG认为被冻结的事务ID比任何事务都要老。这样就不会出现上面的这种情况了。
3.更新统计信息
vacuum analyze时,会更新统计信息,让PG的planner能够算出更准确的执行计划。autovacuum_analyze_threshold和autovacuum_analyze_scale_factor参数可以控制analyze的触发的频率。
4.更新visibility map
在PG中,有一个visibility map用来标记那些page中是没有dead tuple的。这有两个好处,一是当vacuum进行scan时,直接可以跳过这些page。二是进行index-only scan时,可以先检查下visibility map。这样减少fetch tuple时的可见性判断,从而减少IO操作,提高性能。另外visibility map相对整个relation,还是小很多,可以cache到内存中。
二、vacuum参数介绍
autovacuum有好多参数,用来控制其行为,大致有以下几个:
• autovacuum:默认为on,表示是否开起autovacuum。默认开起。特别的,当需要冻结xid时,尽管此值为off,PG也会进行vacuum。
• autovacuum_naptime:下一次vacuum的时间,默认1min。 这个naptime会被vacuum launcher分配到每个DB上。autovacuum_naptime/num of db。
• log_autovacuum_min_duration:记录autovacuum动作到日志文件,当vacuum动作超过此值时。 “-1”表示不记录。“0”表示每次都记录。
• autovacuum_max_workers:最大同时运行的worker数量,,不包含launcher本身。
• autovacuum_vacuum_threshold:默认50。与autovacuum_vacuum_scale_factor配合使用, autovacuum_vacuum_scale_factor默认值为20%。当update,delete的tuples数量超过autovacuum_vacuum_scale_factor*table_size+autovacuum_vacuum_threshold时,进行vacuum。如果要使vacuum工作勤奋点,则将此值改小。
• autovacuum_analyze_threshold:默认50。与autovacuum_analyze_scale_factor配合使用, autovacuum_analyze_scale_factor默认10%。当update,insert,delete的tuples数量超过autovacuum_analyze_scale_factor*table_size+autovacuum_analyze_threshold时,进行analyze。
• autovacuum_freeze_max_age和autovacuum_multixact_freeze_max_age:前面一个200 million,后面一个400 million。离下一次进行xid冻结的最大事务数。
• autovacuum_vacuum_cost_delay:如果为-1,取vacuum_cost_delay值。
• autovacuum_vacuum_cost_limit:如果为-1,到vacuum_cost_limit的值,这个值是所有worker的累加值。
基于代价的vacuum参数:
• vacuum_cost_delay :计算每个毫秒级别所允许消耗的最大IO,vacuum_cost_limit/vacuum_cost_dely。 默认vacuum_cost_delay为20毫秒。
• vacuum_cost_page_hit :vacuum时,page在buffer中命中时,所花的代价。默认值为1。
• vacuum_cost_page_miss:vacuum时,page不在buffer中,需要从磁盘中读入时的代价默认为10。 vacuum_cost_page_dirty:当vacuum时,修改了clean的page。这说明需要额外的IO去刷脏块到磁盘。默认值为20。
• vacuum_cost_limit:当超过此值时,vacuum会sleep。默认值为200。
把上面每个cost值调整的小点,然后把limit值调的大些,可以延长每次vacuum的时间。这样做,如果在高负载的系统当中,可能IO会有所影响,因vacuum。但是对于表物理存储空间的增长会有所减缓。
在下一篇重点将在源码实现上。见
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CentOS 6.3环境下yum安装PostgreSQL 9.3
PostgreSQL缓存详述
Windows平台编译 PostgreSQL
Ubuntu下LAPP(Linux+Apache+PostgreSQL+PHP)环境的配置与安装
Ubuntu上的phppgAdmin安装及配置
CentOS平台下安装PostgreSQL9.3
PostgreSQL配置Streaming Replication集群
如何在CentOS 7/6.5/6.4 下安装PostgreSQL 9.3 与 phpPgAdmin
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PostgreSQL 的详细介绍:请点这里
PostgreSQL 的下载地址:请点这里
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完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

INNODBのフルテキスト検索機能は非常に強力であり、データベースクエリの効率と大量のテキストデータを処理する能力を大幅に改善できます。 1)INNODBは、倒立インデックスを介してフルテキスト検索を実装し、基本的および高度な検索クエリをサポートします。 2)一致を使用してキーワードを使用して、ブールモードとフレーズ検索を検索、サポートします。 3)最適化方法には、単語セグメンテーションテクノロジーの使用、インデックスの定期的な再構築、およびパフォーマンスと精度を改善するためのキャッシュサイズの調整が含まれます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

クラスター化されたインデックスと非クラスター化されたインデックスの違いは次のとおりです。1。クラスター化されたインデックスは、インデックス構造にデータを保存します。これは、プライマリキーと範囲でクエリするのに適しています。 2.非クラスター化されたインデックスストアは、インデックスキー値とデータの行へのポインターであり、非プリマリーキー列クエリに適しています。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。

MySQLは、Bツリー、ハッシュ、フルテキスト、および空間の4つのインデックスタイプをサポートしています。 1.B-Treeインデックスは、等しい値検索、範囲クエリ、ソートに適しています。 2。ハッシュインデックスは、等しい値検索に適していますが、範囲のクエリとソートをサポートしていません。 3.フルテキストインデックスは、フルテキスト検索に使用され、大量のテキストデータの処理に適しています。 4.空間インデックスは、地理空間データクエリに使用され、GISアプリケーションに適しています。
