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          PostgreSQL 數據庫性能提升的幾個方面

          時間:2024-02-08 11:17作者:下載吧人氣:35

          1.使用EXPLAIN
          EXPLAIN命令可以查看執(zhí)行計劃,在前面的blog中已經介紹過。這個方法是我們最主要的調試工具。

          2.及時更新執(zhí)行計劃中使用的統計信息
          由于統計 信息不是每次操作數據 庫 都 進 行更新的,一般是在 VACUUM 、 ANALYZE 、 CREATE INDEX等DDL執(zhí)行的時候會更新統計信息,
          因此執(zhí) 行 計 劃所用的 統計 信息很有可能比 較 舊。 這樣執(zhí) 行 計 劃的分析 結 果可能 誤 差會 變 大。

          以下是表tenk1的相關的一部分統計信息。
          SELECT relname, relkind, reltuples, relpages
          FROM pg_class
          WHERE relname LIKE ‘tenk1%’;

          relname | relkind | reltuples | relpages
          ———————-+———+———–+———-
          tenk1 | r | 10000 | 358
          tenk1_hundred | i | 10000 | 30
          tenk1_thous_tenthous | i | 10000 | 30
          tenk1_unique1 | i | 10000 | 30
          tenk1_unique2 | i | 10000 | 30
          (5 rows)
          其中 relkind是類型,r是自身表,i是索引index;reltuples是項目數;relpages是所占硬盤的塊數。

          3.明確用join來關聯表
          一般寫法:SELECT * FROM a, b, c WHERE a.id = b.id AND b.ref = c.id;
          如果明確用join的話,執(zhí)行時候執(zhí)行計劃相對容易控制一些。
          例子:
          SELECT * FROM a CROSS JOIN b CROSS JOIN c WHERE a.id = b.id AND b.ref = c.id;
          SELECT * FROM a JOIN (b JOIN c ON (b.ref = c.id)) ON (a.id = b.id);

          4.關閉自動提交(autocommit=false)

          5.多次插入數據是用copy命令更有效率
          我們有的處理中要對同一張表執(zhí)行很多次insert操作。這個時候我們用copy命令更有效率。因為insert一次,其相關的index都要做一次,比較花費時間。

          6.臨時刪除index
          有時候我們在備份和重新導入數據的時候,如果數據量很大的話,要很幾個小時才能完成。這個時候可以先把index刪除掉。導入在建index。

          7.外鍵關聯的刪除
          如果表的有外鍵的話,每次操作都沒去check外鍵整合性。因此比較慢。數據導入后在建立外鍵也是一種選擇。

          8.增加maintenance_work_mem參數大小
          增加這個參數可以提升CREATE INDEX和ALTER TABLE ADD FOREIGN KEY的執(zhí)行效率。

          9.增加checkpoint_segments參數的大小
          增加這個參數可以提升大量數據導入時候的速度。

          10.設置archive_mode無效
          這個參數設置為無效的時候,能夠提升以下的操作的速度
          ・CREATE TABLE AS SELECT
          ・CREATE INDEX
          ・ALTER TABLE SET TABLESPACE
          ・CLUSTER等。

          11.最后執(zhí)行VACUUM ANALYZE
          表中數據大量變化的時候建議執(zhí)行VACUUM ANALYZE。

          標簽[db:關鍵字]

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