--PostgreSQL 怎么正确的开始POSTGRESQL 调优的活动 1

文字内容来自于 postgresqlopen 2019 Mistaken And Ignored Parameters While Optimizing A PostgreSQL Database 的部分内容，分2期来完成.

下为译文

如果要优化POSTGRESQL主要从两个部分入手,系统层面和数据库层面

1 OS metrics

将数据与日志的目录分离，是否都放在一个物理磁盘中

CPU 是否有瓶颈

cache drops and swapping (LINUX 系统）

2 Database

连接池和连接数量

常用的查询数据在CACHE 中的稳定性

全表扫描和索引扫描

表膨胀

大表分区的问题

在不同表空间移动表的问题

但今天讨论的都不是这些，今天讨论的是错误的配置参数的问题

1 shared_buffer what does this parameter mean?

1️⃣、多少物理内存应该分配给shared buffers

2️⃣、被请求的页面和被修改的页面

3️⃣、根据LRU 策略多少数据应该从这个位置flush

怎么设置正确share_buffers 就变成一个重要的问题 , 大致上我们听到的都是设置为总内存的25%给share_buffers,但事实上是这样的吗? 前几年的会上有人提出8G就够了的理论, 那给了90%的内存不是应该获得更好的性能?

所以我们不应该注意数字是多少,而是明白其中的原理. 关键的问题在于postgresql 不能 O_DIRECT , (MYSQL 可以O_DIRECT吗? )

例如你运行了一个查询,你需要的数据页面在磁盘上,你需要将数据页面从OS层面提交到你的share_buffers 在ORACLE ,MYSQL中也是这样操作的, 但POSTGRESQL 是不能直接从OS DISK上将数据提交到内存中,而是将需要的数据告知系统,从系统的层面来将页面缓存到系统的CACHE 中,在灌入到BUFFER_CACHE中. 所以这也就清楚了,为什么POSTGRESQL 和其他的数据库不同的点,以及为什么要将内存优先给OS Cache的原因.

但实际上25% 和给8G 内存给POSTGRESQL 在全部时间这样做是不正确的,

你应该了解到底你的系统需要多少BUFFER CACHE 进行有效的供给, 例如通过pg_buffercache 扩展来了解你系统当前的HOT DATA 有多少在BUFFER CACHE 中. 来进行更有效的调整.

2 work_mem

order by distinct , merge joins ,hash join 等操作使用的内存配置,为什么要使用这个设置主要是避免将这些数据写入到磁盘,而是在内存中处理,我见过的最大的work_mem的设置叨叨 256MB 的WORK_MEM, 为了提高大数据量的排序操作,但实际上我们要注意你的最大的连接数和你的WORK_MEM之间的关系,你可以通过pg_stat 来定时snapshot 信息来分析到底需要杜少work_mem ,并且也不能满足所有的查询都要通过内存来进行排序的操作的需求,因为这样很容易让你的系统 OUT OF MEMORY

3 Track_counts

对于数据库的状态的追踪,例如insert, updates 和删除等操作的跟踪,Autovacuum 将使用这些信息来做对表做vacuum 和 analyze等操作,

4 Autovacuum_vacuum_scale_factor & autovacuum_vacuum_threshold

要谈这两个参数就需要继续探讨 autovacuum , autovacuum主要的作用在于清理死TUPLE , 多版本的行信息存在POSTGRESQL 每一个表中,所以autovacuum要在每个表中进行dead tuple的清理.

例如 autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.2 的意思在于如果这张表有1000行, autovacuum_vacuum_threshold = 50 则意味着, 当这张表的DML操作影响的行数达到250行则就触发了autovacuum 操作, 而另外一个参数,autovacuum_naptime 作为一个轮训的周期. 同时也与autovacuum_max_workers.