PostgreSQL基准测试与性能调优
PostgreSQL数据库调优经验
PostgreSQL数据库调优经验一、概述数据库的性能优化对于提升系统的整体性能至关重要。
本文将介绍一些PostgreSQL数据库调优的经验和技巧，旨在帮助开发人员和管理员提升数据库的性能和效率。
二、硬件调优1. 存储设备选择：选择高速且稳定的存储设备，如SSD硬盘，以提高数据库的读写性能。
2. 内存设置：合理设置shared_buffers参数，将其调整到适当的大小，以便缓存更多的数据块，提高查询的响应速度。
3. CPU设置：根据服务器的负载情况，调整max_connections参数以控制并发连接数，在高负载情况下可以考虑增加系统的CPU核心数。
三、索引优化1. 使用合适的索引：根据查询的需求和表的大小，选择合适的索引类型（B树、哈希、GiST等），并确保创建索引的列具有高选择性。
2. 删除不必要的索引：定期审查并删除不再使用或无效的索引，以减少索引维护的开销。
3. 索引覆盖：通过创建索引包含所需的查询列，减少磁盘I/O，提高查询的性能。
四、查询优化1. 避免全表扫描：使用WHERE子句和索引来过滤数据，避免全表扫描的开销。
2. 使用合适的JOIN类型：根据数据之间的关联关系，选择合适的JOIN类型（INNER JOIN、LEFT JOIN、OUTER JOIN等），以减少查询的复杂度。
3. 分解复杂查询：对于复杂的查询，可以将其分解为多个简单的查询，并使用临时表或WITH语句组合结果，以提高查询的可维护性和性能。
五、配置优化1. 文件系统设置：使用合适的文件系统（如XFS、EXT4等）以及正确的文件系统参数，提高I/O性能。
2. 日志设置：根据实际需求，合理设置日志级别和日志记录方式，避免过多的日志输出对性能造成影响。
3. 超时设置：根据业务需求和系统负载情况，调整合适的超时设置，避免长时间的等待或超时导致的性能问题。
六、并发控制1. 事务管理：合理管理事务的提交和回滚，尽量减少长事务的使用，以避免锁定资源时间过长，影响并发性能。
PostgreSQL10分区表详解及性能测试报告
PostgreSQL10分区表详解及性能测试报告作者简介：中国⽐较早的postgresql使⽤者,2001年就开始使⽤postgresql,⾃2003年底⾄2014年⼀直担任PGSQL中国社区论坛PostgreSQL的论坛板块版主、管理员，参与Postgresql讨论和发表专题⽂章7000多贴.拥有15年的erp设计,开发和实施经验,开源mrp系统PostMRP就是我的作品,该应⽤软件是⼀套基于Postgresql专业的制造业管理软件系统.⽬前任职于--中国第⼀物流控股有限公司/运⼒宝（北京）科技有限公司,为公司的研发部经理⼀、测试环境操作系统：CentOS 6.4Postgresql版本号：10.0CPU：Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2407 v2 @ 2.40GHz 4核⼼ 4线程内存：32G硬盘：2T SAS 7200⼆、编译安装PostgreSQL 10－－编译安装及初始化[root@ad source]# git clone git:///git/postgresql.git[root@ad source]# cd postgresql[root@ad source]# ./configure --prefix=/usr/local/pgsql10[root@ad postgresql]# gmake -j 4[root@ad postgresql]# gmake install[root@ad postgresql]# su postgres[postgres@ad postgresql]# /usr/local/pgsql10/bin/initdb --no-locale -E utf8 -D /home/postgres/data10/ -U postgres－－修改⼀些参数postgresql.conflisten_addresses = '*'port = 10000shared_buffers = 8096MBmaintenance_work_mem = 512MBeffective_cache_size = 30GBlog_destination = 'csvlog'logging_collector = onlog_directory = 'log'log_filename = 'postgresql-%Y-%m-%d_%H%M%S.log'log_file_mode = 0600log_checkpoints = offlog_connections = offlog_disconnections = offlog_duration = offlog_line_prefix = '%m %h %a %u %d %x [%p] 'log_statement = 'none'log_timezone = 'PRC'track_activity_query_size = 4096max_wal_size = 32GBmin_wal_size = 2GBcheckpoint_completion_target = 0.5pg_hba.conf增加许可条⽬host all all 192.168.1.0/24 trust－－启动服务[postgres@ad data10]$ /usr/local/pgsql10/bin/pg_ctl start -D /home/postgres/data10/－－连接数据库[postgres@ad data10]$ /usr/local/pgsql10/bin/psql -p 10000 -U postgres -h 127.0.0.1 -d postgrespsql (10devel)Type "help"for help.postgres=#三、分区表介绍PostgreSQL的分区表跟先前版本⼀样，也要先建⽴主表，然后再建⽴⼦表，使⽤继承的特性，但不需要⼿⼯写规则了，这个⽐较赞阿。
PostgreSQL数据库性能调优指南
扫描索引 的代价
vacuum扫描索引并删除这些TID对应的所有索引项。如果它在扫描完整 个表之前耗尽了存放无效元组TID所用的内存，它将停止表扫描，转而扫 描索引，以丢弃堆积的TID列表，之后从它中断的位置继续扫描表。对于 一个大表，多次扫描索引的代价是非常昂贵的，特别是在表中有很多索 引的情况下。如果maintenance_work_mem设置太低，甚至可能需要两次 以上的索引扫描。
对数据实时性要求不高的场景，可以把该参数 配置成默认的on级别，比如报表统计
该参数配置等级越高，Master节点写延迟越 大，性能影响越大
PG参数synchronous_commit指定事务提交所要求的WAL记录同步等级，可以 取5个有效值：
① off：事务提交不需要等待WAL日志刷写入（flush）本地磁盘 ② local：事务等待WAL日志刷写入本地磁盘后才提交 ③ remote write：事务等待同步备节点接收到WAL日志并写入操作系统才能提
read
优化数据库配置参数
优化内存资源类参数
控制系统在构建索引时将使用的最大内存量。
为了构建一个B树索引，必须对输入的数据进行排 序，如果要排序的数据在maintenance_work_mem设 定的内存中放置不下，它将会溢出到磁盘中。
① maintenance_work_mem ②
autovac uum
内存耗尽
当使用缺省配置autovacuum_max_workers = 3，并且假设设置 maintenance_work_mem = 10GB，你将会经常消耗30GB的内存专门用 于自动空间清理，这还不包括你可能从前台发起的VACUUM或 CREATE INDEX操作所需的内存。这样，你会很容易把一个小系统的内存耗尽， 即便是一个大系统，也可能存在诸多性能问题。
使用PostgreSQL进行高性能数据库设计与优化
使用PostgreSQL进行高性能数据库设计与优化引言：在当今信息时代，数据的存储和管理变得越来越重要。
作为一种强大的关系型数据库管理系统，PostgreSQL在高性能数据库设计与优化方面拥有丰富的经验和技术。
本文将探讨如何使用PostgreSQL进行高性能数据库设计与优化。
一、数据库设计数据库设计是构建高性能数据库的基础。
在设计数据库时，需要考虑以下几个方面：1. 数据库范式化范式化是一种规范化的数据库设计方法，可以减少数据冗余，提高数据的一致性和完整性。
在设计过程中，应根据实际需求选择合适的范式化级别，并进行适当的冗余处理。
2. 索引设计索引是提高数据库查询性能的关键。
在设计索引时，应根据查询频率和数据更新频率进行权衡。
过多的索引会增加数据更新的负担，而过少的索引会降低查询性能。
因此，需要根据实际情况选择合适的索引策略。
3. 数据库分区数据库分区是将大型数据库分割为多个较小的部分，以提高查询性能和数据管理的效率。
在设计分区方案时，需要考虑数据的访问模式、数据量以及硬件资源等因素。
二、查询优化查询优化是提高数据库性能的关键。
PostgreSQL提供了丰富的查询优化工具和技术，以下是一些常用的优化方法：1. 使用合适的查询语句合理选择查询语句可以减少不必要的计算和数据传输，提高查询效率。
在编写查询语句时，应尽量避免使用复杂的子查询和多重连接，同时合理使用分组、排序和限制等操作。
2. 使用合适的索引索引是提高查询性能的关键。
在使用索引时，应根据查询的字段和条件选择合适的索引类型。
同时，定期对索引进行优化和维护，以保证其性能和稳定性。
3. 数据预取和缓存PostgreSQL提供了数据预取和缓存机制，可以提高查询效率。
通过合理设置缓存大小和预取策略，可以减少磁盘IO次数，提高数据访问速度。
三、并发控制并发控制是保证数据库性能和数据一致性的重要手段。
以下是一些常用的并发控制方法：1. 事务管理PostgreSQL支持ACID事务，可以保证数据的一致性和完整性。
PostgreSQL安装、命令和调优
PostgreSQL安装、命令和性能调优一、安装1.安装包文件yum install https:///pub/repos/yum/11/redhat/rhel-7-x86_64/pgdg-centos11-11-2.noarch.rpm#客户端yum install postgresql11s#服务端yum install postgresql11-server2.初始化/usr/pgsql-11/bin/postgresql-11-setup initdbsystemctl enable postgresql-11systemctl start postgresql-113.设置Postgres用户权限passwd postgressu postgrespsqlALTER USER postgres WITH PASSWORD 'password';4.编辑访问配置编辑postgresql.conf，修改listen_addresseslisten_addresses = '*' # what IP address(es) to listen on;编辑pg_hba.conf# "local" is for Unix domain socket connections onlylocal all all md5 # IPv4 local connections:host all all 127.0.0.1/32 md5 host all all 192.168.1.15/20 md5 5.重启systemctl restart postgresql-11select * from pg_database;update pg_database set datcollate='zh_CN.UTF-8',datctype='zh_CN.UTF-8';6.重新装载pg_hba.conf配置首先/etc/profile加入export PGDATA=/var/lib/pgsql/11/data/usr/pgsql-11/bin/pg_ctl reload二、命令1.创建角色create role my_hub login password ‘password’2.创建DBcreate database my_db with owner= my_hub;3.连接DBpsql -U my_hub -d my_db4.\l查看数据库列表5.\d \d+ \dt \dt+ \ds \ds+查看所有表和序列6.\dnS命令也可以列出所有模式7.\c database切换数据库8.\c role切换用户9.revoke connect on database my_db from public;取消所有角色连接my_db数据库的权限10.grant connect on database my_db to my_test;赋予my_test角色连接my_db数据库的权限11.grant all privileges on database my_db to my_sheng;赋予my_sheng角色所有my_db数据库的权限12.GRANT ALL ON SCHEMA my_hub TO my_yan赋予my_yan角色操作health_hub模式的所有权限13.GRANT ALL ON SEQUENCE my_hub.base_hub_id_seq TO my_yan赋予my_yan角色操作my_hub.base_hub_id_seq序列的权限三、性能优化配置postgresql.conf以16G 4核为硬件参考superuser_reserved_connections = 15# 为超级用户保留多少个连接(change requires restart)max_connections=415# 规格内存(GB)*1000*(1/4)/10 + superuser_reserved_connectionsshared_buffers=4GB# IF use hugepage: 规格内存*(1/4) ELSE: min(32GB, 规格内存*(1/4))max_prepared_transactions=415# max_prepared_transactions=max_connections 分布式事务支持两阶段提交使用work_mem =4MB# max(min(规格内存/4096, 64MB), 4MB)maintenance_work_mem = 1GB# min( 8G, (主机内存*1/8)/max_parallel_maintenance_workers )autovacuum_work_mem = 400MB# min( 8G, (规格内存*1/8)/autovacuum_max_workers )max_worker_processes = 64max_parallel_maintenance_workers = 2# min( max(2, CPU核数/2) , 16 )max_parallel_workers_per_gather=2# min( max(2, CPU核数-4) , 24 )max_parallel_workers =8# CPU核数*2max_wal_size = 8GB# min(shared_buffers*2 , 用户存储空间/10)min_wal_size =2GB# min(shared_buffers/2 , 用户存储空间/10)max_sync_workers_per_subscription = 2# min ( 32 , max(2, CPU核数-4) )effective_cache_size = 9GB# 规格内存*0.75autovacuum_max_workers = 5# max(min( 8 , CPU核数/2 ) , 5)tcp_keepalives_idle = 60# 每60秒探测一次tcp_keepalives_interval = 10# 每个探测包等待响应为10妙tcp_keepalives_count = 5# 每次探测发送10个探测包checkpoint_timeout=15min#延长checkpoint_timeout时间，放置WAL增长，上量之后考虑放到30-60分钟max_wal_senders=10max_replication_slots=10# 建议大于等于max_wal_senders，max_replication_slots 公式：max_replication_slots=max_wal_senders wal_receiver_status_interval = 3s#多久向主报告一次从的状态，当然从每次数据复制都会向主报告状态，这里只是设置最长的间隔时间。
如何使用PostgreSQL进行高性能数据库操作
如何使用PostgreSQL进行高性能数据库操作第一章：介绍PostgreSQLPostgreSQL是一种功能强大的开源关系型数据库管理系统，具有高度可定制性和安全性。
它在可扩展性和性能方面都表现出色，广泛用于各种应用程序和系统中。
本章将介绍PostgreSQL的基本概念和特点。
1.1 PostgreSQL的特点PostgreSQL支持丰富的数据类型、复杂的查询和事务处理。
它提供了多线程并发控制机制、高效的查询优化器以及完善的安全性保护机制。
此外，PostgreSQL还支持外键、触发器、存储过程和视图等高级数据库功能。
1.2 PostgreSQL的性能特点PostgreSQL的高性能主要体现在以下几个方面：1) 多线程并发：PostgreSQL使用多线程技术来处理并发请求，提高了数据库处理能力；2) 查询优化器：PostgreSQL的查询优化器能够通过分析查询语句，选择最优的执行计划，提高查询性能；3) 数据索引：PostgreSQL支持多种类型的索引，如B树索引、哈希索引和GiST索引等，用于加速数据的检索；4) 数据缓存：PostgreSQL使用共享缓存来提高数据读取性能；5) 数据分区：PostgreSQL支持数据分区技术，可以将大量数据分散存储在不同的物理设备上，提高数据查询和管理的效率。
第二章：设计高性能数据库模式在使用PostgreSQL进行高性能数据库操作前，需要设计合理的数据库模式。
本章将介绍设计高性能数据库模式的原则和方法。
2.1 数据规范化数据规范化是数据库设计的基本原则，可以减少数据存储冗余，并提高数据一致性和完整性。
合理地规范化数据库模式，可以提高数据库的效率和性能。
2.2 数据索引合理地创建索引可以加速数据的检索操作。
在设计数据库模式时，需要考虑哪些列需要创建索引以及使用何种类型的索引。
2.3 数据分区对于大规模的数据库，可以考虑使用数据分区技术将数据分散存储在不同的物理设备上，提高数据查询和管理的效率。
数据库查询性能监测与调优工具对比
数据库查询性能监测与调优工具对比随着信息技术的发展，数据库管理系统在各个行业中扮演着至关重要的角色。
不论是企业还是个人用户，都需要高效且可靠的数据库系统来存储和管理数据。
而数据库的查询性能是评估一个数据库系统好坏的重要指标之一。
为了提高数据库查询的性能，人们开发了各种各样的性能监测与调优工具。
本文将对几款主流的数据库查询性能监测与调优工具进行对比分析。
1. On-Host性能监测工具On-Host性能监测工具是一类直接运行在数据库服务器上的工具，可以实时监测数据库查询的性能指标。
其中比较知名的有MySQL官方的sysbench和pgbench。
sysbench是一个功能强大且易于使用的性能评估工具，可以模拟各种负载类型来测试数据库性能。
pgbench是一个专门为PostgreSQL数据库设计的性能测试工具，可以模拟大量用户同时访问数据库并计算其响应时间。
这些工具具有较高的准确性和实时性，可以直接监测数据库服务器上的性能指标，并及时发现潜在的性能问题。
2. 客户端性能监测工具客户端性能监测工具是一类运行在客户端上的工具，通过与服务器进行交互来监测数据库查询的性能指标。
其中比较著名的有MySQL的Percona Toolkit和PostgreSQL的pgBadger。
Percona Toolkit是一个由MySQL专家开发的工具集，可以用于监测和分析MySQL数据库的性能瓶颈，并提供相应的优化建议。
pgBadger是一个专门为PostgreSQL数据库设计的日志分析工具，可以对数据库的查询日志进行分析，生成详细的性能报告。
客户端性能监测工具可以从客户端的角度进行监测，不会对数据库服务器性能造成额外的负担。
3. 第三方性能监测工具除了上述两类工具，还有一些第三方性能监测工具也值得关注。
其中最受欢迎的是Prometheus和Graphite。
Prometheus是一个开源的系统监控和告警工具，提供了丰富的插件可以用于监测各种数据库系统的性能指标，并生成相应的报告。
postgre 会话级参数
postgre 会话级参数PostgreSQL是一个流行的关系型数据库，拥有许多会话级参数来控制数据库的行为。
本文将介绍一些常见的 PostgreSQL 会话级参数，并讨论如何使用它们来优化数据库性能。
1. work_memwork_mem 参数控制单个查询所使用的内存量。
如果查询需要大量内存，而系统内存不足，则查询将变得非常缓慢。
因此，调整work_mem 参数可以使查询更加高效。
通常，将 work_mem 设置为总内存的 5% 到 10% 是合理的。
2. shared_buffersshared_buffers 参数控制 Postgres 缓存的内存量。
PostgreSQL 使用共享缓存来存储经常使用的数据块。
如果共享缓存太小，则 Postgres 将频繁地读取磁盘，从而降低查询性能。
通常，将 shared_buffers 设置为总内存的 25% 到 50% 是合理的。
3. temp_bufferstemp_buffers 参数控制临时缓存的大小。
PostgreSQL 使用临时缓存来存储排序和哈希操作的中间结果。
如果临时缓存太小，则这些操作将需要频繁地写入磁盘，降低查询性能。
通常，将 temp_buffers 设置为 work_mem 的 1/4 到 1/2 是合理的。
4. max_connectionsmax_connections 参数控制同时连接到 PostgreSQL 的客户端数量。
如果 max_connections 设置得太低，则可能会出现连接阻塞。
如果设置得太高，则可能会消耗过多的系统资源。
通常，将max_connections 设置为可用内存的 1/16 到 1/8 是合理的。
5. effective_cache_sizeeffective_cache_size 参数指定系统中可用的缓存大小。
PostgreSQL 使用该参数来估计数据是否已经在内存中。
如果参数设置得太低，则 Postgres 可能会错误地认为某些数据块没有在内存中，从而频繁地读取磁盘。
数据库查询性能优化的性能分析方法
数据库查询性能优化的性能分析方法数据库查询性能优化是提高数据库系统整体性能的重要手段之一。
随着数据量的增加和业务需求的复杂化，数据库查询性能的优化显得尤为重要。
对于数据库查询性能的问题，我们可以采用以下一些性能分析方法来识别和解决问题，以提高系统的响应速度和查询效率。
一、基准测试基准测试是一种常用的性能分析方法，它通过模拟实际的负载情况来评估和比较系统的性能。
在数据库查询性能优化中，可以通过构造大量的查询任务来测试数据库的性能，记录查询的响应时间、数据库服务器的负载等指标。
通过对比不同查询任务的性能表现，可以找出性能瓶颈和优化的方向。
在进行基准测试时，需要注意以下几点：1. 准备真实的测试数据，确保测试场景的真实性。
2. 保持测试环境的稳定性，减少外部因素的干扰。
3. 针对不同的查询，设置不同的性能指标，如响应时间、吞吐量等，以全面评估系统的性能。
4. 根据测试结果，进行问题排查和性能优化。
二、索引分析索引是提高数据库查询性能的关键因素之一。
通过索引的建立，可以加快查询条件的匹配速度，减少磁盘IO的访问量。
因此，进行索引分析是数据库查询性能优化过程中的重要步骤。
在进行索引分析时，可以采用以下几种方法：1. 执行数据库查询计划分析，了解查询语句在执行过程中的索引使用情况。
可以通过数据库的查询执行计划来查看是否有全表扫描、索引失效等情况。
2. 使用数据库的优化工具，如MySQL的Explain命令，查看是否有索引未命中、索引失效等情况，以及根据优化建议进行索引调整。
3. 进行索引覆盖分析，评估已有索引是否满足查询需求，或者需要创建新的复合索引进行优化。
三、SQL语句优化SQL语句的优化也是提高数据库查询性能的重要环节。
优化SQL语句可以减少查询执行的成本，提高查询的效率。
在进行SQL语句优化时，可以考虑以下几个方面：1. 尽量避免使用通配符查询，比如使用LIKE '%XXX%'这样的语句，因为这样的查询无法使用索引，会导致全表扫描。
postgresql内存关键参数调优（work_mem）
postgresql内存关键参数调优（work_mem）work_mem 参数调优work_mem：在pgsql 8.0之前叫做sort_mem。
postgresql在执⾏排序操作时，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查不多⼤⼩的临时⽂件。
显然拆分的结果是降低了排序的速度。
因此增加work_mem有助于提⾼排序的速度。
通常设置为实际RAM的2% -4%，根据需要排序结果集的⼤⼩⽽定，⽐如81920(80M)。
备注：以上的官⽅的描述。
但在实际的业务中会有所不同，如纯粹的交易系统（oltp-交易多为⼏⾏内操作，但⽐较频繁）这样的系统⼏乎不涉及到排序操作，或者说涉及的排序操作数据也是相当的少（如⼗、百条数据排序），这样就没有必要去调整该参数。
如业务⽩天是oltp ，⽽晚间是olap（olap-分析系统）。
还有些系统只为数据分析⽽是⽤。
他们的使⽤还是有点区别。
如果排序处理的不合理，很有可能造成服务器利⽤率降低。
排序操作：在平时的sql语句中有好多sql都是有排序的操作，最典型的有group by ORDER BY，DISTINCT，有些连接操作，CREATE INDE X要⽤到排序操作测试案例：服务器：内存24G (该参数只和内存有关，如在同⼀太服务器上测试，其他指标不⽤关⼼)sql语句(该语句是业务真实语句)：insert into dw_analyse_file ( minserid ,rowcount,fname ,imagepathcon,actioncon,filefullpathcon,filepathcon, sourcefilecon , newfilenamecon )select min(serid) as minserial,count(*) as rowcount,fname , imagepathcon,actioncon,filefullpathcon,filepathcon, sourcefilecon , newfilenameconfrom source_analyse_filegroup by fname , imagepathcon,actioncon,filefullpathcon,filepathcon, sourcefilecon , newfilenamecon说明：source_analyse_file据表⼤⼩6508 MB 、⾏数(已计数) 24031104执⾏第⼀组语句：TRUNCATE TABLE dw_analyse_file; --清空表记录set work_mem='8000MB'; --更改参数⼤⼩8Ginsert into dw_analyse_file ( minserid , rowcount, fname , imagepathcon,actioncon,filefullpathcon,filepathcon, sourcefilecon , newfilenamecon )select min(serid) as minserial,count(*) as rowcount,fname , imagepathcon,actioncon,filefullpathcon,filepathcon, sourcefilecon , newfilenameconfrom source_analyse_filegroup by fname , imagepathcon,actioncon,filefullpathcon,filepathcon, sourcefilecon , newfilenamecon执⾏结果：--查询成功: 共计8959657 ⾏受到影响，耗时: 202020 毫秒(ms)。
PostgreSQL数据库管理系统功能测试报告
PostgreSQL数据库管理系统功能测试报告测试日期：[测试日期]测试人员：[测试人员姓名]测试版本：[软件版本号]1. 概要PostgreSQL数据库管理系统是一款强大的开源关系型数据库，具有丰富的功能和灵活的可定制性。
本文将对PostgreSQL进行功能测试，并对测试结果进行详细报告。
2. 测试环境2.1 硬件环境- 操作系统：[操作系统名称和版本]- 处理器：[处理器型号]- 内存：[内存大小]2.2 软件环境- PostgreSQL版本：[PostgreSQL版本号]- 其他相关软件：[测试所需的其他软件和工具]3. 功能测试3.1 数据库创建与管理在功能测试中，我们首先测试了PostgreSQL的数据库创建与管理功能。
- 创建数据库：通过执行相关的SQL命令，我们成功创建了多个数据库，并验证了其完整性。
- 数据库备份和还原：通过使用pg_dump和pg_restore命令，我们成功进行了数据库的备份和还原操作。
- 数据库用户与权限管理：我们测试了PostgreSQL的用户和权限管理功能，成功创建了多个用户并分配相应的权限。
3.2 数据表操作PostgreSQL提供了丰富的数据表操作功能，我们对以下功能进行了测试：- 表创建与删除：通过执行相关的DDL语句，我们成功创建了多个数据表，并验证了其结构的完整性。
- 索引创建与管理：我们测试了PostgreSQL的索引创建和管理功能，并验证了其对查询性能的提升作用。
- 数据插入与查询：我们插入了大量测试数据，并进行了复杂的查询操作。
测试结果表明，PostgreSQL具有出色的查询性能和准确度。
3.3 数据库事务与并发控制PostgreSQL作为一个支持事务的数据库管理系统，具备强大的并发控制功能。
我们对以下功能进行了测试：- 事务处理：我们模拟了多个用户同时进行的并发操作，并验证了PostgreSQL对事务处理的正确性。
- 并发控制：通过模拟高并发场景，我们测试了PostgreSQL的并发控制功能，并验证了其对数据一致性的保证。
开源数据库PostgreSQL的优化分析与实现
开源数据库PostgreSQL的优化分析与实现PostgreSQL是一种开源的关系型数据库管理系统，它在数据库领域中拥有广泛的应用。
与其他主流的商业数据库相比，PostgreSQL具有更为合理的成本、更高的可扩展性、更多的数据安全特性以及更强大的兼容性。
在实际应用中，人们不但要了解PostgreSQL的基础理论，还需要对其进行优化分析和实现。
本文将深入分析PostgreSQL优化的相关知识点，并介绍如何在实践中应用这些知识点。
一、PostgreSQL的优化分析1. 内存使用和优化在PostgreSQL中，由于数据库操作需要占用内存，因此内存的分配和使用是非常重要的。
对于内存的合理使用，可以提高数据库的性能。
如果没有正确地配置和使用内存，将导致系统变慢或者崩溃。
一般来说，内存优化可以从以下几个方面入手：（1）缓冲区和共享内存的使用缓冲池是PostgreSQL中重要的内存组件，它有助于减少磁盘I/O，提升查询速度。
在进行内存优化的时候，应该尽可能地增大缓冲区的大小。
共享内存是在多个进程之间共享的内存区域。
同样可以对其进行优化来提高数据库性能。
（2）合理配置work_mem参数work_mem参数控制在排序查询中所有内存上的可用可用空间总量。
在执行大查询时，可以显著提高查询性能，并且可以通过调整此参数以使内存使用更加高效。
（3）使用合适的max_connections值max_connections值控制服务器可以同时接受的最大连接数。
对于高负载的数据库，应该增加max_connections的值。
然而，如果max_connections值过高，它可能会导致性能下降。
2. SQL查询优化在PostgreSQL中，SQL查询的效率很大程度上取决于查询的优化情况。
通过优化查询，可以显著提高PostgreSQL的性能。
可以从以下几个方面对SQL查询进行优化：（1）利用索引索引是一种重要的数据库优化手段，可以显著提高查询速度。
PostgreSQL数据库优化的最佳实践
PostgreSQL数据库优化的最佳实践PostgreSQL是一款功能强大的开源关系型数据库，被广泛应用于企业、政府和教育机构等各个领域。
随着业务量的不断增长，数据库的性能优化变得尤为重要。
在本文中，我们将探讨PostgreSQL数据库优化的最佳实践。
1. 使用最新版本的PostgreSQLPostgreSQL的每个版本都带来了一些性能改进和新的特性。
因此，使用最新版本的PostgreSQL可以提高数据库的性能和功能。
此外，PostgreSQL的社区活跃，经常发布版本更新，以修复漏洞和增加新的特性。
因此，及时升级至最新版本是一个不错的选择。
2. 使用合适的硬件和操作系统硬件和操作系统的选择对于数据库的性能至关重要。
性能较弱的硬件和操作系统可能会成为数据库性能的瓶颈。
因此，应选择硬件和操作系统，以满足数据库的性能需求。
对于高负载的数据库，建议使用高性能硬件和操作系统。
3. 优化数据库结构设计数据库结构的设计直接影响到数据库的性能。
好的数据库结构应具有高效的查询性能、易于扩展和修改。
因此，在设计数据库结构时，应该遵循一些最佳实践，例如：- 使用合适的数据类型和索引，以提高查询性能；- 规范化和反规范化数据库模式，以支持不同的查询需求；- 避免过度分解实体，因为这会导致查询时需要join 更多的表。
4. 使用合适的查询优化技术查询优化是提高数据库性能的关键。
PostgreSQL提供了许多查询优化技术，例如：- 使用索引和查询计划，以改进查询性能；- 尽可能地避免全表扫描，而是使用索引；- 避免使用复杂的子查询，因为它们可能导致查询运行时间变长。
5. 定期备份和维护数据库数据库备份和维护是确保数据库健康和性能的关键。
应该定期备份数据库，并且在数据库崩溃或出现故障时进行恢复。
同时，对于大型数据库，定期维护也是必不可少的。
定期维护可以帮助检测并修复潜在问题，如索引损坏、表碎片和数据库性能优化等。
6. 遵循安全最佳实践数据库安全非常重要，因为数据库是存储敏感信息的地方。
PostgreSQL数据库性能优化
（３）ｋｅｍ．ｍａｘｆｄｅｓ该参数定义每个进程能够同时打开文件 的最大数。
（４）ｋｅｍ．ｓｏｍａｘｃｏｎｎ该参数定义并发连接数。 （５）ｋｅｍ．ｓｏｍｉｎｃｏｎｎ该参数定义一个进程最少可保证的半 开连接数 （６）ｋｅｒｎ．ｍａｘｃｈｓｔｅｒｓ该参数定义网络协议簇可用内存的 最大值 （７）ｎｅｔ．ｉｎｅｔ．ｔｃｐ．ｒｅｃｖｓｐａｃｅ ｎｅｔ．ｉｎｅｔ．ｔｃｐ．ｓｅｎｄｓｐａｃｅ这两个参数 定义ＴＣＰ接收，发送缓存 以上参数在ＯｐｅｎＢＳＤ系统中可以通过ｓｙｓｃｆｌ命令实时调 整，如： ｓｙｓｃｔｌ ｋｅｒｎ．ｓｅｍｉｎｆｏ．ｓｅｍｍｎｓ＝２０４８ 通过ｓｙｓｃｔｌ命令调整的数值。在系统重启后会恢复成系统 原来的默认值，要使这些调整值在系统重启后仍有效，需要 编辑／ｅｔｃ／ｓｙｓｃｔｌ．ｃｏｎｆ，加入调整的参数数值。 ５用户类配置 Ｕｎｉｘ类系统对不同的用户类强制了许多资源限制，这些 限制会影响ＰｏｓｔｇｒｅＳＱＬ服务器的运行。其中特别重要是对
３．３ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ＿ｃａｃｈｅ＿ｓｉｚｅ
该参数为规划器设置在一次索引扫描中可用的磁盘缓冲 区的有效大小。此参数在计算一个索引的开销的预计值的时 候应加以考虑。一个更高的数值会导致很可能使用索引扫描， 数值低会更有可能选择顺序扫描。在设置该参数时，还应该 考虑Ｐｏｓｔｇ＊ｅＳＱＬ的数据文件会使用的的共享缓冲区和内核的 磁盘缓冲，还要考虑预计会有的使用不同索引的并发查询数 目，因为它们必须共享可用的内存空间。该参数设置对于独 立的ＰｏｓｔｇｒｅＳＱＬ服务器而言应该尽可能的接近系统最大空闲
万方数据
３．Ｉ ｓｈａｒｅｄ．．ｂｕｆｆｅｒｓ
该参数设置数据库服务将使用的共享内存缓冲区大小， 该数值至少是ｍａｘ＿ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｓｘｌ６ＫＢ，大一些可以改进性能。 通常设置值＝１０％实际ＲＡＭ。
PostgreSQL数据库的使用与优化
PostgreSQL数据库的使用与优化PostgreSQL是一个开源的、高度可扩展的关系数据库管理系统。
它是一款功能强大的数据库，用于处理大量数据和高流量的网站和应用程序。
这篇文章将探讨PostgreSQL数据库的使用和优化，重点讲解如何使用PostgreSQL数据库以及如何优化它以提高性能。
一、PostgreSQL数据库的特点1、可扩展性：PostgreSQL可以依据需要扩展到多台服务器。
当数据增长之后，只需在集群中增加新服务器。
2、ACID兼容性：PostgreSQL支持ACID，这意味着对于事务的操作，具有原子性、一致性、隔离性和持久性的特性。
3、开放性：PostgreSQL的源代码是公开的，允许任何人基于其源代码进行修改和扩展。
4、安全性：PostgreSQL提供了许多安全功能来保护数据的机密性和完整性。
例如，可以使用角色、访问控制列表和RSA加密来限制对数据的访问。
5、标准化：PostgreSQL符合ANSI/ISO SQL标准。
同时，它支持数十种编程语言和API。
二、如何使用PostgreSQL数据库1、安装PostgreSQL在开始使用PostgreSQL之前，需要先安装它。
PostgreSQL可以在多种操作系统上运行，例如Linux、Windows、Mac OS等。
PostgreSQL的官方网站提供了详细的安装指南。
2、创建数据库在PostgreSQL中，可以使用CREATE DATABASE命令来创建一个数据库。
例如，以下命令将创建一个名为“mydatabase”的新数据库：CREATE DATABASE mydatabase;3、创建表格在PostgreSQL中，可以使用CREATE TABLE命令来创建一个表格。
例如，以下命令将创建一个名为“customers”的新表格：CREATE TABLE customers (id SERIAL PRIMARY KEY,name VARCHAR(255) NOT NULL,email VARCHAR(255) NOT NULL UNIQUE);在此示例中，CREATE TABLE语句创建一个包含3个列的新表格。
postgresql性能优化
postgresql性能优化⼀个优化的SQL：SELECT order_date,order_source,SUM(commodity_num) num,SUM(actual_charge) chargeFROM (SELECT to_char(oc.create_date, 'yyyyMMdd') AS order_date,(CASEWHEN oo.event_type ='ONLINE_COMMODITY_ORDER'THEN'线上'ELSE'线下'END) order_source,modity_num,oc.actual_charge actual_chargeFROM ord.ord_commodity_hb_2017 AS oc, ord.ord_order_hb_2017 AS ooWHERE oc.order_id = oo.order_idAND oc.op_type =3-- 3个值，3->5000 ⼤概1/20的数据AND oc.create_date BETWEEN'2017-02-05'AND'2017-12-07'-- ⽆⽤AND oc.corp_org_id =106-- ⽆⽤AND oo.trade_state =11-- 3个值 11 --> 71万⾏，⼀半数据AND oo.event_type IN (values('ONLINE_COMMODITY_ORDER'),('USER_CANCEL'),('USER_COMMODITY_UPDATE')) -- ⼤概1/10 数据ORDER BY oc.create_date -- 如果业务不强制，最好去掉排序，如果不能去掉，最好等过滤数据量到尽量⼩时再排序) TGROUP BY order_date, order_source;View Code下⾯默认以postgresql为例：⼀、排序:1. 尽量避免2. 排序的数据量尽量少，并保证在内存⾥完成排序。
PostgreSQL的参数优化
PostgreSQL的参数优化硬件和软件信息CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2683 v3 @ 2.00GHz 2 sockets / 28 cores / 56 threads内存: 256GB of RAM存储: SAMSUNG SM863 1.9TB Enterprise SSD操作系统: centos 7⽂件系统: xfsshared_buffers定义了⽤于共享存储器缓冲区的存储器PostgreSQL使⽤量。
这可以说是其最重要的设置，往往⽐（或好或坏）到MySQL的innodb_buffer_pool_size。
最⼤的区别，如果我们敢于⽐较的shared_buffers缓冲池，是InnoDB的绕过操作系统的缓存直接访问（读取和写⼊）的底层存储⼦系统的数据，⽽PostgreSQL的没有。
这是否意味着PostgreSQL⾥⾯的“双缓冲”，⾸先装载数据从磁盘到操作系统的缓存来然后做这些⽹页的副本进⼊的shared_buffers区域？是。
这是否“双缓冲”让PostgreSQL的不如InnoDB和MySQL的内存管理⽅⾯？不，我们将讨论为什么这是⼀个跟进博客⽂章的情况。
现在它⾜以说明实际性能取决于⼯作负载（读取和写⼊混合），“热数据”（即最常访问和修改数据集的部分），以及如何经常检查点的⼤⼩发⽣。
我们该如何选择了的shared_buffers以优化性能的PostgreSQL设置由于这些因素，的shared_buffers设置的RAM或幻数“8GB”的25％的记录建议式是⼏乎不理想的。
似乎是什么好理由，不过，是这样的：如果你可以在内存中适应整个你的“热数据”，则专⼤部分的内存来的shared_buffers不负有⼼⼈很好，这使得PostgreSQL的表现为接近的内存数据库成为可能。
如果你的“热数据”的⼤⼩超过你的服务器有可⽤的内存量，那么你可能会更好⽤更⼩的shared_buffers区域合作，更多地依赖于操作系统的缓存。
如何进行数据库性能测试和调优
如何进行数据库性能测试和调优数据库性能测试和调优是为了保证数据库的稳定性和高效性，提高系统的响应速度和吞吐量。
下面将介绍数据库性能测试和调优的一些常用方法和技巧。
一、数据库性能测试数据库性能测试是评估数据库在压力和负载下的表现，以便发现和解决潜在的性能问题。
以下是常见的数据库性能测试方法：1.基准测试：通过模拟真实的工作负载和压力来测试数据库的性能。
可以基于历史数据或模拟真实用户行为来进行测试。
通过性能指标和报告来评估数据库的性能，并找出潜在的瓶颈。
2.负载测试：用于模拟并评估数据库在高负荷环境下的表现。
通过增加并发查询和事务，可以测试数据库在高压力下的响应时间、吞吐量和资源利用率等指标。
3.压力测试：主要用于测试数据库在极限负载下的性能。
通过模拟超出正常负荷的用户请求和事务，并观察数据库的响应时间和资源利用率等指标。
这种测试有助于发现数据库的极限容量和可能的瓶颈。
4.性能监测：在实际运行环境中实时监测数据库的性能指标，如CPU使用率、内存利用率、磁盘I/O等。
通过监控性能指标，可以提前发现性能问题，并采取相应的优化措施。
二、数据库性能调优数据库性能调优是通过优化数据库结构、查询和配置等方式，提高数据库的性能和响应速度。
以下是一些数据库性能调优的常见方法和技巧：1.索引优化：合理创建和使用索引可以大大提高查询性能。
根据查询的频率和特点，选择适当的索引类型和列，避免过多或不必要的索引。
定期评估索引的效果，并根据需要进行调整。
2.查询优化：优化查询语句是提高数据库性能的关键。
避免使用复杂和低效的查询语句，合理设计数据模型和查询逻辑。
使用EXPLAIN 或类似的工具来分析查询的执行计划，并根据反馈结果进行优化。
3.缓存优化：利用数据库缓存和应用程序缓存可以减少对磁盘的读写操作，提高数据的访问速度。
调整缓存大小、缓存策略和缓存对象，以满足系统的实际需求。
4.配置优化：根据系统的硬件配置和数据库工作负载的特点，调整数据库的参数配置。
PostgreSQL数据库性能优化
PostgreSQL数据库性能优化
宋磊;王静文
【期刊名称】《电脑编程技巧与维护》
【年(卷),期】2009(000)016
【摘要】PostgreSQL是优秀的开源对象关系型数据库管理系统(ORDBMS),应用范围十分广泛.通过对PostgreSQL数据库配置文件中相关参数及OpenBSD系统中影响数据库性能的参数的分析,给出OpenBSD下PostgreSQL性能优化的思路,提出了相关优化方法.
【总页数】3页(P63-65)
【作者】宋磊;王静文
【作者单位】开封广播电视大学,开封,475000;黄河水利职业教育学院,开
封,475003
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.云计算PaaS层中POSTGRESQL数据库高可用方案的研究 [J], 滕家雨;马俊磊
2.一种基于PostgreSQL数据库的切片管理系统 [J], 高晶晶
3.云计算PaaS层中POSTGRESQL数据库高可用方案的研究 [J], 滕家雨[1];马俊磊[2]
4.PostgreSQL数据库的特点 [J],
5.PostgreSQL数据库的特点 [J], Ibrar Ahmed
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pgbench的测试结果报告
transaction type: <builtin: TPC-B (sort of)> 行记录本次测试所使用的测试类型； scaling factor: 100 在初始化时设置的数据量的比例因子 query ห้องสมุดไป่ตู้ode: simple 是测试时指定的是simple查询协议、extended查询协议还是prepared查 询协议； number of clients: 1 是测试时指定的客户端数量; number of threads: 1 是测试时指定的每个客户端的线程数； number of transactions per client: 10 是测试时制定的每个客户端运行的事务数； number of transactions actually processed: 10/10 是测试结束时实际完成的事务数和计划完 成的事务数，计划完成的事务数只是客户端数量乘以每个客户端的事务数的值。如果测试成功结 束，实际完成的事务数应该和计划完成的事务数相等，如果有事务执行失败，则只会显示实际完 成的事务数。 latency average = 2.557 ms 平均响应时间 tps = 391.152261 (including connections establishing) tps = 399.368200 (excluding connections establishing) 最后两行tps的值分别是包含和不包 含建立连接开销的TPS值。
使用pgbench测试示例
使用内置脚本 [postgres@pghost ~]$ /usr/pgsql-10/bin/pgbench -b simple-
update -h pghost1 -p 1921 -U pguser mydb
使用自定义脚本 [postgres@pghost2 ~]$ /usr/pgsql-10/bin/pgbench -b simple-
- 硬件：CPU、IO、内存和网络 - 操作系统配置 - 中间件配置 - 数据库参数配置 - 运行在数据库之上的查询和命令 - ...
性能优化的通用路径
1、了解性能指标； 2、通过性能检测和系统监控工具、判断性能瓶颈； 3、操作系统配置调整 4、数据库全局参数调整 5、细节性能优化
常用Linux性能工具
PostgreSQL基准测试与性能调优
为什么需要基准测试
- 可量化、可复现的、能对比的方法衡量系统的吞吐量； - 对新硬件的实际性能和可靠性进行测试； - 复现错误或异常；
衡量指标
- 吞吐量（Throughput） - 响应时间（RT）或延迟（Latency） - 并发量
基准测试的关键因素
- 硬件，如服务器配置、CPU，内存，存储，通常硬件越高级，系统 的性能越好； - 网络，带宽不足也会严重限制系统整体性能表现； - 负载，不同的用户数，不同的数据量对系统的性能影响也非常大； - 软件，不同的数据库在不同的操作系统、不同的应用场景下性能表 现有很大的不同；
基准测试对容量规划的关系
- 基准测试可用于测试不同的硬件和应用场景下的数据库系统配置是 否合理。例如更换新型的磁盘对当前系统磁盘I/O能力不足的问题是 否有所帮助？升级了操作系统内核版本是否有性能升？不同的数据库 版本和不同的数据库参数配置的表现是怎样的？通过模拟比当前系统 更高的负载，可以预估随着压力增加可能带来的瓶颈，也可以对未来 的业务增长规划有所帮助。 - 问题：能否简单通过基准测试结果进行容量规划？数据库的状态一 直在改变，随着时间的推移或业务的增长，数据量、请求量、并发量 以及数据之间的关系都在发生着变化，还有可能有很多功能特性的变 化，有一些新功能的影响可能远远大于目前功能的压力总量，对容量 规划只能做大概的评估
- pg_stat_database - pg_stat_user_tables - pg_stat_user_indexes - pg_stat_statements
查看执行计划
mydb=# BEGIN; BEGIN mydb=# EXPLAIN ANALYZE UPDATE tbl SET ival = ival * 10 WHERE id = 1; QUERY PLAN --------------------------------------------Update on tbl (cost=0.15..8.17 rows=1 width=54) (actual time=0.159..0.159 rows=0 loops=1)
update@2 -b select-only@8 -b tpcb@0 -h pghost1 -p 1921 -U pguser mydb
pgbench的其它测试选项
- 模拟的客户端数量和连接方式 - 单次测试的运行时间 - 用固定速率运行测试脚本 - 超出阈值的事务的报告
影响数据库性能的主要因素
数据库全局参数调整
- shared_buffers - work_mem - random_page_cost - vacuum_cost_limit/delay
关注统计信息和查询计划
在运行期间，PostgreSQL会收集大量的数据库、表、索引的统计信 息，查询优化器通过这些统计信息估计查询运行的时间,然后选择最快 的查询路径。这些统计信息都保存在PostgreSQL的系统表中，这些 系统表都以pg_stat或pg_statio开头。
Linux操作系统提供了非常多的性能监控工具，可以全方位的监控 CPU、内存、虚拟内存、磁盘I/O、网络等各项指标，为问题排查提 供了便利，无论是研发人员还是数据库管理员都应该熟练掌握这些工 具和命令的用法。因为Linux相关命令和命令的变种很多，本章节简 单介绍一些常用的性能检测工具，例如top，free，vmstat，iostat， mpstat，sar，pidstat等。除了top和free外，其他工具均位于 sysstat包中。