這篇文章主要講解了“PostgreSQL數(shù)據(jù)庫的參數(shù)設置有哪些”,文中的講解內(nèi)容簡單清晰,易于學習與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學習“PostgreSQL數(shù)據(jù)庫的參數(shù)設置有哪些”吧!
創(chuàng)新互聯(lián)建站專業(yè)IDC數(shù)據(jù)服務器托管提供商,專業(yè)提供成都服務器托管,服務器租用,香港機房服務器托管,香港機房服務器托管,成都多線服務器托管等服務器托管服務。假設數(shù)據(jù)庫主機OS為Linux 64bit,內(nèi)存為8G,存儲陣列使用RAID 5(帶寬約為200MB/s,IOPS約為200),主機沒有其他服務。
listen_addresses
#PG默認監(jiān)聽本地連接,如需接受其他Client的連接請求,需修改為* listen_addresses = '*'
max_connections
#大連接數(shù),默認為100,根據(jù)業(yè)務應用情況和主機配置設置 #由于PG使用多進程模式,如連接數(shù)大于一定數(shù)量(與機器配置相關)時,會因為進程上下文的頻繁切換導致性能降低 #如需要支持數(shù)千個連接,可以考慮使用分庫讀寫分離的方式,以及使用連接池組件(如PgBouncer) max_connections=256
查看當前連接數(shù)的SQL:
testdb=# SELECT sum(numbackends) FROM pg_stat_database; sum ----- 1 (1 row)
假設機器內(nèi)存為N,則需滿足以下要求:
N > max_connections x work_mem + shared_buffers + temp_buffers + maintenance_work_mem + OS運行最小要求的內(nèi)存
shared_buffers
#共享緩沖區(qū),用于配置可用于Cache Data(包括Hot Data/Index等等)的內(nèi)存大小 #一般設置為主機內(nèi)存的25%-40% shared_buffers=3G
effective_cache_size
#剔除操作系統(tǒng)本身和其他應用程序可用的內(nèi)存后,期望操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫本身可用于緩存數(shù)據(jù)的內(nèi)存大小 #該參數(shù)僅用于優(yōu)化的estimate(評估)階段,如果設置有誤會影響優(yōu)化器的判斷,得出不合理的執(zhí)行計劃 #比如在只有512M的主機上,設置該參數(shù)為4G,查詢一張有索引的大表時,如果訪問的索引大小<4G,那么執(zhí)行計劃有可能會使用該索引,但實際上主機內(nèi)存并不支持容納這么大的索引,導致實際執(zhí)行SQL時出現(xiàn)性能問題;同樣的,如果設置的過小,執(zhí)行計劃可能不會選擇用索引. effective_cache_size=4G
work_mem
#每個Session執(zhí)行排序和建立散列表等操作時可使用的內(nèi)存大小,默認1M #如需執(zhí)行較大/復雜的排序或連接操作,建議增大此參數(shù) #注意:示例中大連接數(shù)為256,如此參數(shù)設置為4M,那么在滿載情況下使用的內(nèi)存為4Mx256=1G work_mem=2M
maintenance_work_mem
#VACUUM, CREATE INDEX, and ALTER TABLE ADD FOREIGN KEY等操作可使用的內(nèi)存大小,默認64M #由于這類操作并發(fā)數(shù)不會很大,增大此參數(shù)相對較為安全,如希望提升這些操作的性能,可適當加大此參數(shù) maintenance_work_mem=256M
wal_buffers
#用于緩存WAL data,默認為-1(約為shared_buffers的1/32),最小為64KB,大為WAL segment大小(典型為16MB) #由于WAL data在事務commit時寫入到日志文件中,在典型的主機配置下,假設每次Buffer都全滿,寫入的延遲約為wal_buffers/200,在0.32ms(64K)至81.92ms(16M)之間 wal_buffers=4M
max_wal_size/min_wal_size
wal日志占用的大值和最小值,默認大為1G,最小為80M,用以替換先前的參數(shù)checkpoint_segments
checkpoint_segments
在參數(shù)在9.5+后已廢棄
#1.該參數(shù)定義了寫了多少個WAL Segment執(zhí)行一次checkpoint,默認為3(典型的,即48M) #checkpoint最主要的功能是把緩存中臟數(shù)據(jù)寫入到磁盤中(注意:這里的寫是隨機寫,不是WAL的順序?qū)?) #頻繁的checkpoint會影響數(shù)據(jù)庫性能,在常規(guī)的場景下,使用默認值會極大的降低數(shù)據(jù)庫性能 #假設該參數(shù)值為n,那么粗略上來說,每間隔(n*16MB/200MB)秒就會執(zhí)行一次checkpoint #2.該參數(shù)會影響Recover,數(shù)值越大,人出現(xiàn)問題Recover的時間可能越長 #假設該參數(shù)值為n,那么極端情況下在產(chǎn)生n*16MB個WAL segment時出現(xiàn)宕機,下次啟動時,粗略來說就需要n*16MB個WAL segment進行Recover checkpoint_segments=32
checkpoint_timeout
#checkpoint超時時間,默認為5分鐘,大1d #在checkpoint_completion_target*checkpoint_timeout超時或者產(chǎn)生的WAL Segment超過checkpoint_segments時,執(zhí)行checkpoint #增大此參數(shù),會減少磁盤IO壓力,但會延長Recover時間 checkpoint_timeout=8min
checkpoint_completion_target
#指定checkpoint的完成"目標",默認值為0.5,取值區(qū)間為0.0-1.0 #通過兩個checkpoint間隔時間的百分比來衡量,也就是checkpoint_completion_target*checkpoint_timeout checkpoint_completion_target=0.9
random_page_cost
#隨機讀取Page的代價,以順序讀取為基準,默認值為4.0 #該參數(shù)會影響優(yōu)化器選擇執(zhí)行計劃,隨機讀取數(shù)據(jù)一般發(fā)生在通過Index訪問數(shù)據(jù)的時候 #如數(shù)據(jù)存儲在SSD這類隨機讀寫友好的設備上,可以降低至2.0甚至更低 random_page_cost=4.0
autovacuum
#是否啟動自動vacuum,默認為on,常規(guī)情況下設置為on #vacuum的詳細解析請參見先前章節(jié),此處不再累述 autovacuum=on
log_XX
#log_destination:日志類型,包括stderr, csvlog, syslog, eventlog #建議設置為csvlog log_destination='csvlog' #logging_collector:如log_destination配置為csvlog,則該參數(shù)要求配置為on logging_collector=on #log_directory:日志存儲路徑,可使用相對路徑,在$PGDATA目錄下 log_directory='pg_log' #log_rotation_age:每個多長時間產(chǎn)生一個日志,如設置為1d,則每隔一天產(chǎn)生一個日志文件 #logging_collector=on時生效 log_rotation_age=1d #log_rotation_size:單個文件的大大小,超過此值,重新生成日志文件 #logging_collector=on時生效 log_rotation_size=16MB #log_min_duration_statement:記錄執(zhí)行時長>此值定義的SQL語句 log_min_duration_statement=1s
synchronous_commit
#是否等待WAL數(shù)據(jù)寫入到磁盤后才返回成功,可選的值為on, remote_apply, remote_write, local, off,默認為on #synchronous_commit設置為off,可能會導致雖然成功但實際上沒有持久化的事務 synchronous_commit=on
commit_delay/commit_siblings
#commit_delay:事務提交后,日志寫到wal_buffer至wal_buffer中的內(nèi)容寫入磁盤的時間間隔 #commit_siblings:觸發(fā)commit_delay等待的并發(fā)事務數(shù),如并發(fā)事務數(shù)<該值,則commit_delay無用 #這兩個參數(shù)用于提升在高并發(fā)非只讀事務的情況下的性能,可以讓buffer一次可以刷出較多的事務(Bulk Flush的效果) #但同樣的,如果出現(xiàn)極端情況,buffer來不及持久化的時候出現(xiàn)崩潰,將會導致數(shù)據(jù)丟失 commit_delay=0 commit_siblings=5
fsync
#設置為on時,日志緩沖區(qū)刷盤時確認已經(jīng)寫入磁盤才會返回; #設置為off時,由OS負責調(diào)度,能更好利用OS的緩存機制,提高IO性能。 #利用異步寫入的機制提升性能,但同樣存在數(shù)據(jù)丟失的風險 fsync=on
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