PostgreSQL数据库性能调优指南

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postgresql教程

postgresql教程PostgreSQL是一个开源的关系数据库管理系统（RDBMS），它的目标是成为最先进的开源数据库，并支持许多标准SQL 功能以及一些不同的高级功能。

本教程将向您介绍PostgreSQL的基本概念和用法。

我们将从安装和设置开始，然后逐步深入了解表、视图、索引、事务和查询等主题。

第一部分：安装和设置在本部分中，我们将向您介绍如何下载、安装和设置PostgreSQL数据库。

我们还将介绍一些基本概念和术语，如数据库、表和列。

1. 安装PostgreSQL：在本节中，我们将向您展示如何从官方网站或其他来源下载并安装PostgreSQL。

2. 设置数据库连接：在本节中，我们将介绍如何设置和配置数据库连接，包括创建用户、设置密码和分配权限等内容。

3. 创建数据库和表：在本节中，我们将介绍如何创建数据库和表，并向您展示一些常用的数据类型和约束。

第二部分：表和视图在本部分中，我们将更详细地介绍表格和视图的概念，并向您展示如何使用它们来存储和查询数据。

1. 创建和修改表格：在本节中，我们将介绍如何创建新的表格，并向您展示如何修改和删除现有的表格。

2. 数据类型和约束：在本节中，我们将深入了解不同的数据类型和约束，并向您展示如何使用它们来保证数据的完整性和一致性。

3. 视图和触发器：在本节中，我们将向您展示如何创建和使用视图和触发器，以及如何利用它们来简化复杂的查询和操作。

第三部分：索引和查询优化在本部分中，我们将介绍索引和查询优化的概念，并向您展示如何使用索引来提高查询性能。

1. 索引的概念和类型：在本节中，我们将介绍不同类型的索引，如B-tree、哈希和GiST索引，并向您展示如何创建和使用它们。

2. 查询优化和性能调优：在本节中，我们将介绍一些常见的查询优化技术，如查询计划、索引优化和统计信息收集等。

3. 复杂查询和连接：在本节中，我们将向您展示如何编写复杂的查询，包括多表连接、子查询和聚合等。

Postgresql排序与limit组合场景性能极限优化详解

Postgresql排序与limit组合场景性能极限优化详解1 构造测试数据create table tbl(id int, num int, arr int[]);create index idx_tbl_arr on tbl using gin (arr);create or replace function gen_rand_arr() returns int[] as $$select array(select (1000*random())::int from generate_series(1,64));$$ language sql strict;insert into tbl select generate_series(1,3000000),(10000*random())::int, gen_rand_arr();insert into tbl select generate_series(1,500), (10000*random())::int, array[350,514,213,219,528,753,270,321,413,424,524,435,546,765,234,345,131,345,351];2 查询⾛GIN索引测试场景的限制GIN索引查询速度是很快的，在实际⽣产中，可能出现使⽤gin索引后，查询速度依然很⾼的情况，特点就是执⾏计划中Bitmap Heap Scan占⽤了⼤量时间，Bitmap Index Scan⼤部分标记的块都被过滤掉了。

这种情况是很常见的，⼀般的btree索引可以cluster来重组数据，但是gin索引是不⽀持cluster的，⼀般的gin索引列都是数组类型。

所以当出现数据⾮常分散的情况时，bitmap index scan会标记⼤量的块，后⾯recheck的成本⾮常⾼，导致gin索引查询慢。

我们接着来看这个例⼦explain analyze select * from tbl where arr @> array[350,514,213,219,528,753,270] order by num desc limit 20;QUERY PLAN---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Limit (cost=2152.02..2152.03 rows=1 width=40) (actual time=57.665..57.668 rows=20 loops=1)-> Sort (cost=2152.02..2152.03 rows=1 width=40) (actual time=57.664..57.665 rows=20 loops=1)Sort Key: numSort Method: top-N heapsort Memory: 27kB-> Bitmap Heap Scan on tbl (cost=2148.00..2152.01 rows=1 width=40) (actual time=57.308..57.581 rows=505 loops=1)Recheck Cond: (arr @> '{350,514,213,219,528,753,270}'::integer[])Heap Blocks: exact=493-> Bitmap Index Scan on idx_tbl_arr (cost=0.00..2148.00 rows=1 width=0) (actual time=57.248..57.248 rows=505 loops=1)Index Cond: (arr @> '{350,514,213,219,528,753,270}'::integer[])Planning time: 0.050 msExecution time: 57.710 ms可以看到当前执⾏计划是依赖gin索引扫描的，但gin索引出现性能问题时我们如何来优化呢？3 排序limit组合场景优化SQL中的排序与limit组合是⼀个很典型的索引优化创景。

postgresql的in查询效率慢的解决方法_概述及解释说明

postgresql的in查询效率慢的解决方法概述及解释说明1. 引言1.1 概述在当今数据库应用中，查询操作是最为常见和核心的任务之一。

而对于PostgreSQL这样功能强大且开源的关系型数据库来说，其性能表现也越来越受到关注。

本文将重点探讨PostgreSQL中in查询效率慢的问题以及解决方法。

1.2 文章结构本文分为以下几个部分进行论述：引言、PostgreSQL的in查询效率慢的问题、解决方法一：使用索引进行优化、解决方法二：拆分in查询为多个子查询、解决方法三：使用临时表进行优化处理以及结论。

通过前期的问题描述和分析，接着给出了三种具体的解决方案，并且在每一种方案下都详细探讨了其原理、适用场景和注意事项等。

1.3 目的本文旨在探讨和解释PostgreSQL中in查询效率慢的原因，并提供相应的优化方案。

通过深入研究不同的解决方法，读者可以更好地理解并掌握如何有效地提高PostgreSQL数据库中in查询操作的效率，从而避免性能瓶颈和优化问题。

**注意: 上述内容请依次按照清晰明了排好段落, 并围绕'概述'、'文章结构' 以及'目的'等三个方面进行撰写, 不要包含任何markdown格式**2. Postgresql的in查询效率慢的问题2.1 in查询的基本原理In查询是一种常见的SQL查询方式，它用于在数据库中检索出符合指定条件的数据。

在Postgresql中，in查询使用IN关键字来实现。

2.2 in查询效率慢的原因分析尽管in查询是一个方便且功能强大的方法，但当处理大量数据或存在复杂条件时，它可能导致查询的效率变慢。

这主要由以下几个因素引起：首先，in 查询对应多个值时，数据库需要逐个匹配每个值，并比较其是否满足条件，这会增加系统资源消耗和执行时间。

其次，在某些情况下，Postgresql优化器无法正确选择索引来加速in 查询。

例如，在某些情况下，如果列上没有适当的索引或者统计信息不准确，优化器可能选择全表扫描而不是使用索引。

postgreSQL性能参数

postgreSQL性能参数PostgreSQL是一种强大的开源数据库管理系统，它具有可扩展性和高性能的特点。

性能参数在使用PostgreSQL来优化数据库性能和处理大量数据时起着至关重要的作用。

本篇文章将详细介绍一些常用的PostgreSQL性能参数及其作用。

1. shared_buffers: 这是控制PostgreSQL内存缓冲区大小的参数。

它指定了操作系统用于缓存数据库的页的数量。

合理设置该参数可以提高数据库的读取性能。

2. work_mem: 这个参数用于控制每个查询的内存使用量。

它指定了每个工作进程可用的内存大小。

如果查询需要排序、哈希或执行连接等操作，那么它所需的内存将由work_mem参数控制。

通过适当调整该参数，可以提高查询的性能。

3. maintenance_work_mem: 这个参数用于控制维护操作的内存使用量。

维护操作包括 VACUUM，CREATE INDEX，ALTER TABLE，REINDEX等。

合理设置maintenance_work_mem参数可以加速这些操作的执行。

4. effective_cache_size: 这个参数用于告诉PostgreSQL操作系统可以用于缓存的内存大小。

该参数的设置应该基于系统的内存大小和其他应用程序在同一服务器上的内存需求。

6. max_connections: 这个参数用于控制数据库服务器能够同时处理的最大连接数。

适当调整max_connections参数可以提高数据库的并发处理能力。

但是，需要注意的是，较大的max_connections值会增加数据库服务器的内存消耗。

7. autovacuum: 这是一个布尔参数，用于控制是否启用自动清理功能。

自动清理是PostgreSQL中的一项重要功能，它可以自动释放未使用的空间，并更新统计信息，以便查询优化器可以更好地选择查询计划。

8. wal_buffers: 这个参数用于控制WAL（Write-Ahead Logging）缓冲区的大小。

腾讯云数据库 PostgreSQL 操作指南说明书

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您所购买的腾讯云产品、服务的种类、服务标准等应由您与腾讯云之间的商业合同约定，除⾮双⽅另有约定，否则，腾讯云对本⽂档内容不做任何明⽰或模式的承诺或保证。

⽂档⽬录操作指南实例管理实例⽣命周期设置实例维护时间调整实例配置变更可⽤区设置销毁实例恢复实例下线实例重启实例升级实例升级内核⼩版本只读实例只读实例概述管理只读实例 RO 组剔除策略和负载均衡帐号管理数据库权限概述⽤户与权限操作数据库优化慢查询分析错误⽇志参数管理设置实例参数参数值限制备份与恢复备份数据下载备份克隆实例⾃动备份设置在云服务器上恢复 PostgreSQL 数据删除备份查看备份空间设置备份下载规则插件管理插件概述⽀持插件⽀持插件版本概览PostgreSQL 9.3 ⽀持插件PostgreSQL 9.5 ⽀持插件PostgreSQL 10 ⽀持插件PostgreSQL 11 ⽀持插件PostgreSQL 12 ⽀持插件PostgreSQL 13 ⽀持插件PostgreSQL 14 ⽀持插件pgAgent 插件跨库访问位图计算 pg_roaringbitmap 插件定时任务 pg_cron 插件⽹络管理⽹络管理概述修改⽹络开启外⽹地址访问管理访问管理概述授权策略语法可授权的资源类型控制台⽰例数据加密透明数据加密概述开启透明数据加密安全组管理安全组关联实例⾄安全组监控与告警监控功能告警功能标签标签概述编辑标签操作指南实例管理实例⽣命周期最近更新时间：2021-07-06 10:55:18云数据库 PostgreSQL 实例有诸多状态，不同状态下实例可执⾏的操作不同。

PostgreSQL数据库设计原则和最佳实践

PostgreSQL数据库设计原则和最佳实践数据库设计是构建一个高效、可扩展和易维护的系统的关键步骤。

PostgreSQL是一种强大的开源关系型数据库管理系统，具有广泛的功能和扩展性。

本文将介绍一些PostgreSQL数据库设计的原则和最佳实践，以帮助您更好地设计和优化数据库。

1. 使用正确的数据类型正确选择合适的数据类型是数据库设计中至关重要的一步。

不同的数据类型在存储和处理数据时有不同的性能和空间开销。

在PostgreSQL中，有许多数据类型可供选择，如整数、浮点数、文本、日期/时间等。

根据数据的特性和需求，选择最合适的数据类型，以减少存储空间的浪费和提高查询性能。

2. 设计合理的表结构在设计数据库表结构时，应遵循一些最佳实践。

首先，确定正确的主键。

主键应该是唯一且稳定的字段，它能够唯一标识一条记录。

其次，避免使用过多的冗余字段，以减少数据冗余和维护成本。

此外，合理设计表之间的关系，并使用外键来实现数据完整性和一致性。

3. 索引优化索引是提高查询性能的关键之一。

在PostgreSQL中，可以使用B-tree、哈希、GiST等索引类型。

在设计索引时，应根据查询的需求和频率进行优化。

不必为每个字段都创建索引，只需要为经常进行搜索和排序的字段创建索引，可以提高查询效率并减少索引的维护成本。

4. 视图和存储过程的使用视图和存储过程是将逻辑封装在数据库中的强大工具。

视图可以简化复杂的查询，并提供数据安全性。

存储过程可以将一系列的SQL语句封装成一个可重复使用的程序单元，提高数据库的性能和可维护性。

5. 使用事务管理事务管理是确保数据的一致性和完整性的关键机制。

在数据库设计中，应合理使用事务，以保证数据的正确性。

只有当一系列的操作都成功完成时，才将数据持久化到数据库中。

6. 避免过度规范化规范化是数据库设计中常用的一种技术，可以减少数据冗余和提高数据的一致性。

然而，过度规范化会导致查询性能下降，增加查询的复杂度。

数据库优化工具推荐与使用技巧(系列七)

数据库优化工具推荐与使用技巧在当今数字化时代，数据成为了企业运营和决策的重要支撑。

然而，随着数据量的不断增长，数据库的性能和效率问题也逐渐突显。

为了解决这一问题，数据库优化工具应运而生。

本文将介绍并推荐几款常用的数据库优化工具，并分享一些使用技巧，以帮助读者更好地优化数据库。

一、数据库优化工具推荐1. SQL Server Management Studio (SSMS)作为微软旗下的SQL Server数据库管理工具，SSMS提供了丰富的功能和工具，可用于数据库的管理、优化和查询等操作。

其直观的用户界面和强大的性能调优功能深受用户喜爱。

2. MySQL Workbench适用于MySQL数据库的MySQL Workbench，是一款功能强大且易于使用的数据库设计、开发和管理工具。

它提供了可视化的界面，可实现数据库的性能分析、数据建模和查询优化等功能。

3. pgAdmin作为开源的PostgreSQL数据库管理工具，pgAdmin在功能和性能方面都非常出色。

它支持多种操作系统，提供了直观的图形用户界面，方便用户进行数据库管理和性能优化。

二、数据库优化使用技巧1. 索引优化合理设置和管理索引对于提高数据库查询性能至关重要。

通过分析查询频率和字段选择性，确定需要建立的索引类型，并定期检查索引的利用率和重复索引情况，进行优化。

2. 查询语句优化优化查询语句是提高数据库性能的关键。

避免不必要的全表扫描和重复查询，并使用JOIN语句代替嵌套查询，可显著提高查询效率。

3. 数据库分区对于大型数据库，通过将数据分割为几个独立的分区，可以减少查询和维护的开销，提高性能。

根据业务需求和数据特性，选择合适的分区策略，并定期进行分区维护。

4. 数据库缓存合理利用数据库缓存可以显著提高查询性能。

通过调整数据库缓冲池大小，设置合适的缓存策略和缓存时间，减少磁盘IO，加速数据的读取和写入。

5. 定期维护与监控定期对数据库进行维护和监控，可以及时发现和解决性能问题。

数据库性能调优的关键性能指标与监控工具推荐指南

数据库性能调优的关键性能指标与监控工具推荐指南在许多企业中，数据库是关键的信息系统组件，对于业务运行的稳定性和高效性起着至关重要的作用。

为了确保数据库的良好性能，数据库性能调优成为不可忽视的一环。

本文将介绍数据库性能调优的关键性能指标，并推荐一些监控工具，帮助您监测和优化数据库性能。

一、关键性能指标1. 响应时间：数据库响应时间是衡量数据库性能的重要指标。

响应时间指的是从用户发出请求到数据库返回结果所经过的时间。

响应时间越短，表示数据库性能越好。

通过监控响应时间，可以发现潜在的性能瓶颈，并及时采取措施优化性能。

2. 并发连接数：并发连接数指的是同时与数据库建立连接的用户数量。

数据库能否支持大量的并发连接对于业务系统的可用性和性能至关重要。

监控并发连接数可以帮助发现是否存在连接数过高的风险，从而避免数据库因无法处理过多连接而导致的性能问题。

3. 缓存命中率：数据库缓存命中率是指从缓存中读取数据而不是从硬盘中读取数据的比例。

高缓存命中率可以减少对硬盘IO的访问，提高数据库性能。

监控缓存命中率可以帮助我们了解数据库的缓存使用情况，并及时调整缓存策略以提高性能。

4. 磁盘IO：磁盘IO是数据库操作的一个重要组成部分。

通过监控磁盘IO，可以了解数据库读写操作的效率，并及时发现是否存在磁盘IO过高的问题。

合理地优化磁盘IO可以显著提升数据库性能。

5. 锁等待时间：在并发环境下，数据库的锁机制是确保数据一致性的重要手段之一。

然而，锁的使用过程中可能导致长时间的等待，降低数据库性能。

通过监控锁等待时间，可以了解数据库中的锁排队情况，及时发现并解决锁竞争问题，提高数据库性能。

6. 日志写入速度：数据库的事务日志是确保数据持久性和恢复性的关键组件。

事务的写入速度对于数据库性能起着重要影响。

通过监控日志写入速度，可以发现是否存在过高的写入延迟，及时采取措施优化日志性能。

二、监控工具推荐指南1. MySQL Performance Monitor：适用于MySQL数据库的监控工具，提供了丰富的性能指标监控功能，可以直观地展示数据库的各项指标，并提供实时、历史数据的查看和分析功能。

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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。
根据监控结果产生预警信息
CPU占用达70%预警，提示增加CPU核数内存、磁盘占用达到阈值时提示增加配置
动态伸缩Docker容器资源配置
根据情况增加容器的CPU、内存、磁盘等 CPU核数建议适当超配，以提高实际使用率磁盘空间的缩容比较难办，不建议做
Master
Slav
Slav
postgres=# EXPLAIN SELECT * FROM employee WHERE empid<1000;
QUERY PLAN ----------------------------------------------------------------------Gather (cost=1000.00..11713.53 rows=992 width=15)
交 ④ on：事务等待同步备节点接收到WAL日志并刷写到（flush）磁盘才能提交 ⑤ remote_replay：事务等待同步备节点接收到WAL日志并回放完毕才能提交
R/W App
Write App
Read App
PG Proxy
Slave
sync
sync
Master
Slave
write/read
PostgreSQL数据库性能调优指南
技术创新，变革未来
影响数据库性能的三层架构
小
大
应用层
数据库层
物理层
大
小
目录
物理层优化数据库层优化应用层优化
硬件因素
影响性能的硬件因素
CPU
IO
内存
网络
新型硬件
容器资源弹性伸缩，动态调节PG处理能力
实时监控容器资源使用情况
CPU、IO、内存、网络等物理资源数据库连接数、读写请求数、表空间等监控包括网管系统和数据库系统2个层面
重写前查询树
LOG: parse tree: DETAIL: {QUERY ......//省略
{ALIAS :aliasname myview :colnames ("id1" "id2") } ......//省略 }
重写后查询树
LOG: rewritten parse tree: DETAIL: (
Workers Planned: 2 -> Parallel Seq Scan on employee (cost=0.00..10614.33 rows=413 width=15)来自ee目录
物理层优化数据库层优化应用层优化
影响性能的数据库因素
查询优化
架构设计
数据库配置
读写分离，充分发挥Slave节点能力
synchronous_commit参数影响主备节点的数据一致性状态
要求高一致性读的场景必须把该参数配置成 remote_replay，比如涉及到金额的在线交易事务
autovacuum_work_mem (autovacuum_*等系列参数)
估算
如何估算autovacuum_work_mem? 建议：maintenenance_work_mem内存大小大约是最大表的
1/100
shared_buffers work_mem
dynamic_shared_memory_type
{QUERY ......//省略
{ALIAS :aliasname department :colnames ("id1" "id2")
} ......//省略
} )
子查询优化等价谓词/条件表达式优化
外连接优化
逻辑优化
查询优化
物理优化
单表优化两表优化大于两表的优化
ＰＧ的查询优化
并行查询
huge_page
优化数据库配置参数
优化脏页刷写类参数 bgwriter_delay bgwriter_lru_maxpages
bgwriter_lru_multiplier
bgwriter_flush_after
优化WAL相关参数 fsync synchronous_commit
wal_sync_method full_page_writes
commit_delay commit_siblings
max_wal_size min_wal_size
wal_*类名称参数
chechpoint_*类名称参数
ＰＧ的查询优化
APP
解析器
重写器
优化器
执行器
SQL语句
查询树
重写后的查询树
执行计划
执行结果
debug_print_parse（重写前的查询树） debug_print_rewritten（重写后的查询树）