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PostgreSQL配置优化

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PostgreSQL配置优化

  • PostgreSQL配置优化
      • 硬件和系统配置
      • 测试工具
      • 配置文件
      • 主要选项
      • 测试数据
      • 总结

硬件和系统配置

操作系统 Ubuntu13.04
系统位数 64
CPU Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU
内存 4G
硬盘 Seagate ST2000DM001-1CH164
测试工具 PostgreSQL-9.1.11

测试工具

工具名称 pgbench
数据量 200W（整个数据库大小约为300M）
模拟客户端数 4
线程数 4
测试时间 60秒
  • 准备命令：pgbench -i -s 20 pgbenchdb
  • 测试命令：pgbench -r -j4 -c4 -T60 testdb

配置文件

默认的配置配置文件是保存在/etc/postgresql/VERSION/main目录下的postgresql.conf文件
  • 如果想查看参数修改是否生效，可以用psql连接到数据库后，用 来查看。
  • 如果要修改shared_buffers， 在ubuntu下可能需要执行命令Managing Kernel Resources

主要选项

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

测试数据

  • 测试的数据是运行3次，取平均值。
  • 关闭fsync是为了更好的体现出其他参数对PostgreSQL的影响。
参数 修改值 事务总数 tps(包括建立连接) tps(不包括建立连接)
默认设置   8464 140.999792 141.016182
fsync off 92571 1479.969755 1480.163355
shared_buffers 1GB 100055 1635.759275 1635.977823
work_mem 10MB 101209 1665.804812 1666.04082
effective_cache_size 2GB 98209 1636.733152 1636.970271
maintenance_work_mem 512MB 92930 1548.029233 1548.223108
checkpoint_segments 32 195982 3265.995 3266.471064
checkpoint_completion_target 0.9 194390 3239.406493 3239.842596
wal_buffer 8MB 198639 3310.241458 3310.724067
恢复fsync off 11157 185.883542 185.909849
commit_delay && commit_siblings 10 && 4 11229 187.103538 187.131747

总结

  事务总数 tps(包括建立连接) tps(不包括建立连接)
优化前 8464 140.999792 141.016182
优化后(fsync=on) 11229 187.103538 187.131747
优化后(fsync=off) 198639 3310.241458 3310.724067

在fsync打开的情况下，优化后性能能够提升30%左右。因为有部分优化选项在默认的SQL测试语句中没有体现出它的优势，如果到实际测试中，提升应该不止30%。
测试的过程中，主要的瓶颈就在系统的IO，如果需要减少IO的负荷，最直接的方法就是把fsync关闭，但是这样就会在掉电的情况下，可能会丢失部分数据。

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    关键字：Hive元数据、Hive元数据表结构   之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述，Hive是什么”中介绍过，Hive自己维护了一套元数据，用户通过HQL查询时候，Hive首先需要结合元数据，将HQL翻译成MapReduce去执行。 本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途，以Hive0.13为例。   文章最后面，会以一个示例来全面了解一下，
  • Spring 3.2.14，4.1.7，4.2.RC2发布 wiselyman Spring 3
      Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。   其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止)，后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时，Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。   其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。
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