PostgreSQL数据库性能调优的注意点及pg数据库性能优化方法是什么

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PostgreSQL 优化思路

优化思路：

0、为每个表执行 ANALYZE

然后分析 EXPLAIN (ANALYZE，BUFFERS) sql。

1、对于多表查询，查看每张表数据，然后改进连接顺序。

2、先查找那部分是重点语句，比如上面SQL，外面的嵌套层对于优化来说没有意义，可以去掉。

3、查看语句中，where等条件子句，每个字段能过滤的效率。找出可优化处。

比如oc.order_id = oo.order_id是关联条件，需要加索引

• oc.op_type = 3 能过滤出1/20的数据，

• oo.event_type IN (…) 能过滤出1/10的数据，

这两个是优化的重点，也就是实现确保op_type与event_type已经加了索引，其次确保索引用到了。

一、排序

• 尽量避免

• 排序的数据量尽量少，并保证在内存里完成排序。

（至于具体什么数据量能在内存中完成排序，不同数据库有不同的配置：oracle是sort_area_size；postgresql是work_mem (integer)，单位是KB，默认值是4MB。MySQL是sort_buffer_size 注意：该参数对应的分配内存是每连接独占！）

二、索引

• 过滤的数据量比较少，一般来说<20%,应该走索引。20%-40% 可能走索引也可能不走索引。> 40% ，基本不走索引(会全表扫描)

• 保证值的数据类型和字段数据类型要一直。

• 对索引的字段进行计算时，必须在运算符右侧进行计算。也就是 to_char(oc.create_date, ‘yyyyMMdd’)是没用的

• 表字段之间关联，尽量给相关字段上添加索引。

• 复合索引，遵从最左前缀的原则,即最左优先。（单独右侧字段查询没有索引的）

三、连接查询方式

1、hash join

• 放内存里进行关联。

• 适用于结果集比较大的情况。

• 比如都是200000数据

2、nest loop

• 从结果1 逐行取出，然后与结果集2进行匹配。

• 适用于两个结果集，其中一个数据量远大于另外一个时。

• 结果集一：1000

• 结果集二：1000000

四、多表联查时

在多表联查时，需要考虑连接顺序问题。

1、当postgresql中进行查询时，如果多表是通过逗号，而不是join连接，那么连接顺序是多表的笛卡尔积中取最优的。如果有太多输入的表， PostgreSQL规划器将从穷举搜索切换为基因概率搜索，以减少可能性数目(样本空间)。基因搜索花的时间少， 但是并不一定能找到最好的规划。

2、对于JOIN

• LEFT JOIN / RIGHT JOIN 会一定程度上指定连接顺序，但是还是会在某种程度上重新排列：

• FULL JOIN 完全强制连接顺序。

如果要强制规划器遵循准确的JOIN连接顺序，我们可以把运行时参数join_collapse_limit设置为 1

PostgreSQL提供了一些性能调优的功能

主要有如下几个方面。

1.使用EXPLAIN

EXPLAIN命令可以查看执行计划，这个方法是我们最主要的调试工具。

2.及时更新执行计划中使用的统计信息

由于统计信息不是每次操作数据库都进行更新的，一般是在 VACUUM 、 ANALYZE 、 CREATE INDEX等DDL执行的时候会更新统计信息，

因此执行计划所用的统计信息很有可能比较旧。 这样执行计划的分析结果可能误差会变大。

以下是表tenk1的相关的一部分统计信息。

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是类型，r是自身表，i是索引index；reltuples是项目数；relpages是所占硬盘的块数。

3.明确用join来关联表

一般写法：

SELECT * FROM a, b, c WHERE a.id = b.id AND b.ref = c.id;

如果明确用join的话，执行时候执行计划相对容易控制一些。

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.关闭自动提交

（autocommit=false）

5.多次插入数据用copy命令更高效

我们有的处理中要对同一张表执行很多次insert操作。这个时候我们用copy命令更有效率。因为insert一次，其相关的index都要做一次，比较花费时间。

6.临时删除index

有时候我们在备份和重新导入数据的时候，如果数据量很大的话，要很几个小时才能完成。这个时候可以先把index删除掉。导入在建index。

7.外键关联的删除

如果表的有外键的话，每次操作都没去check外键整合性。因此比较慢。数据导入后在建立外键也是一种选择。

8.增加maintenance_work_mem参数大小

增加这个参数可以提升CREATE INDEX和ALTER TABLE ADD FOREIGN KEY的执行效率。

9.增加checkpoint_segments参数的大小

增加这个参数可以提升大量数据导入时候的速度。

10.设置archive_mode无效

这个参数设置为无效的时候，能够提升以下的操作的速度

• CREATE TABLE AS SELECT

• CREATE INDEX

• ALTER TABLE SET TABLESPACE

• CLUSTER等。

11.最后执行VACUUM ANALYZE

表中数据大量变化的时候建议执行VACUUM ANALYZE。

对生产运行的数据库要用定时任务crontb执行如下操作：

psql -U username -d databasename -c "vacuum verbose analyze tablename;"

PostgreSQL 参数设置

autovacuum 相关参数

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_work_mem：
每个worker可使用的最大内存数。

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：200 million。离下一次进行xid冻结的最大事务数。 

autovacuum_multixact_freeze_max_age：
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。

选项	默认值	说明	是否优化	原因
max_connections	100	允许客户端连接的最大数目	否	因为在测试的过程中，100个连接已经足够
fsync	on	强制把数据同步更新到磁盘	是	因为系统的IO压力很大，为了更好的测试其他配置的影响，把改参数改为off
shared_buffers	24MB	决定有多少内存可以被PostgreSQL用于缓存数据（推荐内存的1/4)	是	在IO压力很大的情况下，提高该值可以减少IO
work_mem	1MB	使内部排序和一些复杂的查询都在这个buffer中完成	是	有助提高排序等操作的速度，并且减低IO
effective_cache_size	128MB	优化器假设一个查询可以用的最大内存，和shared_buffers无关（推荐内存的1/2)	是	设置稍大，优化器更倾向使用索引扫描而不是顺序扫描
maintenance_work_mem	16MB	这里定义的内存只是被VACUUM等耗费资源较多的命令调用时使用	是	把该值调大，能加快命令的执行
wal_buffer	768kB	日志缓存区的大小	是	可以降低IO，如果遇上比较多的并发短事务，应该和commit_delay一起用
checkpoint_segments	3	设置wal log的最大数量数（一个log的大小为16M）	是	默认的48M的缓存是一个严重的瓶颈，基本上都要设置为10以上
checkpoint_completion_target	0.5	表示checkpoint的完成时间要在两个checkpoint间隔时间的N%内完成	是	能降低平均写入的开销
commit_delay	0	事务提交后，日志写到wal log上到wal_buffer写入到磁盘的时间间隔。需要配合commit_sibling	是	能够一次写入多个事务，减少IO，提高性能
commit_siblings	5	设置触发commit_delay的并发事务数，根据并发事务多少来配置	是	减少IO，提高性能
autovacuum_naptime	1min	下一次vacuum任务的时间	是	提高这个间隔时间，使他不是太频繁
autovacuum_analyze_threshold	50	与autovacuum_analyze_scale_factor配合使用，来决定是否analyze	是	使analyze的频率符合实际
autovacuum_analyze_scale_factor	0.1	当update,insert,delete的tuples数量超过autovacuum_analyze_scale_factor*table_size+autovacuum_analyze_threshold时，进行analyze。	是	使analyze的频率符合实际

pg中性能相关常调参数

参数名称	参数意义	优化思路
shared_buffers	数据库服务器将使用的共享内存缓冲区大小，该缓冲区为所有连接共用。从磁盘读入的数据（主要包括表和索引）都缓存在这里。	提高该值可以减少数据库的磁盘IO。
work_mem	声明内部排序和哈希操作可使用的工作内存大小。该内存是在开始使用临时磁盘文件之前使用的内存数目。数值以kB为单位的，缺省是 1024 (1MB)。请注意对于复杂的查询，可能会同时并发运行好几个排序或者哈希操作，每个都会使用这个参数声明的这么多内存，然后才会开始求助于临时文件。同样，好几个正在运行的会话可能会同时进行排序操作。因此使用的总内存可能是 work_mem 的好几倍。ORDER BY, DISTINCT 和mergejoin都要用到排序操作，而哈希操作在哈希连接、哈希聚集和以哈希为基础的 IN 子查询处理中都会用到。该参数是会话级参数。	执行排序操作时，会根据work_mem的大小决定是否将一个大的结果集拆分为几个小的和 work_mem差不多大小的临时文件写入外存。显然拆分的结果是导致了IO，降低了排序的速度。因此增加work_mem有助于提高排序的速度。通常设置时可以逐渐调大，知道数据库在排序的操作时不会有大量的写文件操作即可。该内存每个连接一份，当并发连接较多时候，该值不宜过大。
effective_cache_size	优化器假设一个查询可以使用的最大内存（包括pg使用的和操作系统缓存），和shared_buffer等内存无关，只是给优化器生成计划使用的一个假设值。	设置稍大，优化器更倾向使用索引扫描而不是顺序扫描，建议的设置为可用空闲内存的25%，这里的可用空闲内存指的是主机物理内存在运行pg时得空闲值。
maintenance_work_mem	这里定义的内存只是在CREATE INDEX, VACUUM等时用到，因此用到的频率不高，但是往往这些指令消耗比较多的资源，因此应该尽快让这些指令快速执行完毕。	在数据库导入数据后，执行建索引等操作时，可以调大，比如512M。
wal_buffers	日志缓冲区，日志缓冲区的大小。	两种情况下要酌情调大：1.单事务的数据修改量很大，产生的日志大于wal_buffers，为了避免多次IO，调大该值。
	2.系统中并发小数据量修改的短事务较多，并且设置了commit_delay，此时wal_buffers需要容纳多个事务（commit_siblings个）的日志，调大该值避免多次IO。
commit_delay	事务提交后，日志写到wal_buffer上到wal_buffer写到磁盘的时间间隔。	如果并发的非只读事务数目较多，可以适当增加该值，使日志缓冲区一次刷盘可以刷出较多的事务，减少IO次数，提高性能。需要和commit_sibling配合使用。
commit_siblings	触发commit_delay等待的并发事务数，也就是系统的并发活跃事务数达到了该值事务才会等待commit_delay的时间才将日志刷盘，如果系统中并发活跃事务达不到该值，commit_delay将不起作用，防止在系统并发压力较小的情况下事务提交后空等其他事务。	应根据系统并发写的负载配置。例如统计出系统并发执行增删改操作的平均连接数，设置该值为该平均连接数。
fsync	设置为on时，日志缓冲区刷盘时，需要确认已经将其写入了磁盘，设置为off时，由操作系统调度磁盘写的操作，能更好利用缓存机制，提高IO性能。	该性能的提高是伴随了数据丢失的风险，当操作系统或主机崩溃时，不保证刷出的日志是否真正写入了磁盘。应依据操作系统和主机的稳定性来配置。
autovacuum	是否开启自动清理进程（如开启需要同时设置参数stats_start_collector = on，stats_row_level = on，），整理数据文件碎片，更新统计信息。	如果系统中有大量的增删改操作，建议打开自动清理进程，这样一方面可以增加数据文件的物理连续性，减少磁盘的随机IO，一方面可以随时更新数据库的统计信息，使优化器可以选择最优的查询计划得到最好的查询性能。如果系统中只有只读的事务，那么关闭自动清理进程。
autovacuum_naptime	自动清理进程执行清理分析的时间间隔	应该根据数据库的单位时间更新量来决定该值，一般来说单位时间的更新量越大该时间间隔应该设置越短。由于自动清理对系统的开销较大，该值应该谨慎配置（不要过小）。
bgwriter_delay	后台写进程的自动执行时间	后台写进程的作用是将shared_buffer里的脏页面写回到磁盘，减少checkpoint的压力，如果系统数据修改的压力一直很大，建议将该时间间隔设置小一些，以免积累的大量的脏页面到checkpoint，使checkpoint时间过长（checkpoint期间系统响应速度较慢）。
bgwriter_lru_maxpages	后台写进程一次写出的脏页面数	依据系统单位时间数据的增删改量来修改
bgwriter_lru_multiplier	后台写进程根据最近服务进程需要的buffer数量乘上这个比率估算出下次服务进程需要的buffer数量，在使用后台写进程写回脏页面，使缓冲区能使用的干净页面达到这个估计值。	依据系统单位时间数据的增删改量来修改。

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