postgresql pg_buffercache pg_buffercache模块是用于查看shared buffer cache信息,决定shared buffer cache大还是
postgresql pg_buffercache
pg_buffercache模块是用于查看shared buffer cache信息,决定shared buffer cache大还是小。
Installing pg_buffercache into a database:
$ createdb pgbench
$ psql -d pgbench -f /usr/share/postgresql/contrib/pg_buffercache.sql
两步即可完成
pg_buffercache.sql内容:
/* contrib/pg_buffercache/pg_buffercache--1.0.sql */
-- complain if script is sourced in psql, rather than via CREATE EXTENSION
\echo Use "CREATE EXTENSION pg_buffercache" to load this file. \quit
-- Register the function.
CREATE FUNCTION pg_buffercache_pages()
RETURNS SETOF RECORD
AS 'MODULE_PATHNAME', 'pg_buffercache_pages'
LANGUAGE C;
-- Create a view for convenient access.
CREATE VIEW pg_buffercache AS
SELECT P.* FROM pg_buffercache_pages() AS P
(bufferid integer, relfilenode oid, reltablespace oid, reldatabase oid,
relforknumber int2, relblocknumber int8, isdirty bool, usagecount int2);
-- Don't want these to be available to public.
REVOKE ALL ON FUNCTION pg_buffercache_pages() FROM PUBLIC;
REVOKE ALL ON pg_buffercache FROM PUBLIC;
创建函数和视图,回收PUBLIC 权限。
Name Type References Description
bufferid integer ID, in the range 1..shared_buffers
relfilenode oid pg_class.relfilenode Filenode number of the relation
reltablespace oid pg_tablespace.oid Tablespace OID of the relation
reldatabase oid pg_database.oid Database OID of the relation
relblocknumber bigint Page number within the relation
relforknumber smallint Fork number within the relation
isdirty boolean Is the page dirty?
usagecount smallint Page LRU count
pg_buffercache使用:
查看shared buffers大小:
postgres=# SELECT name,setting,unit,current_setting(name) FROM pg_settings WHERE name='shared_buffers';
name | setting | unit | current_setting
----------------+---------+------+-----------------
shared_buffers | 4096 | 8kB | 32MB
(1 row)
postgres=# select count(*) from pg_buffercache;
count
-------
4096
(1 row)
可见block数量一致,大小一致。
查看当前数据库buffer的使用情况排名:
SELECT
c.relname,
count(*) AS buffers
FROM pg_class c
INNER JOIN pg_buffercache b
ON b.relfilenode=c.relfilenode
INNER JOIN pg_database d
ON (b.reldatabase=d.oid AND d.datname=current_database())
GROUP BY c.relname
ORDER BY 2 DESC
LIMIT 10;
relname | buffers
---------------------------+---------
pg_statistic | 15
pg_operator | 13
pg_depend_reference_index | 13
pg_depend | 13
pg_rewrite | 8
pg_depend_depender_index | 6
pg_toast_2619 | 6
pg_index | 6
pg_extension | 5
pg_namespace | 5
(10 rows)
使用pg_buffercache比较灵活,可以通过isdirty字段查询脏块,如果是未使用的buffer,那么除了bufferid,其他字段都为空值。
select count(*) from pg_buffercache where isdirty is true;
select count(*)*8/1024||'MB' from pg_buffercache where relfilenode is null and reltablespace is null and reldatabase is null and relforknumber is null and relblocknumber is null and isdirty is null and usagecount is null;
查看buffercache对象的使用大小以及百分比
SELECT
c.relname,
pg_size_pretty(count(*) * 8192) as buffered,
round(100.0 * count(*) /
(SELECT setting FROM pg_settings
WHERE name='shared_buffers')::integer,1)
AS buffers_percent,
round(100.0 * count(*) * 8192 /
pg_relation_size(c.oid),1)
AS percent_of_relation
FROM pg_class c
INNER JOIN pg_buffercache b
ON b.relfilenode = c.relfilenode
INNER JOIN pg_database d
ON (b.reldatabase = d.oid AND d.datname = current_database())
GROUP BY c.oid,c.relname
ORDER BY 3 DESC
LIMIT 10;
relname | buffered | buffers_percent | percent_of_relation
----------------------------------+----------+-----------------+---------------------
pg_statistic | 120 kB | 0.4 | 100.0
pg_depend | 104 kB | 0.3 | 29.5
pg_operator | 104 kB | 0.3 | 100.0
pg_depend_reference_index | 104 kB | 0.3 | 50.0
pg_rewrite | 64 kB | 0.2 | 66.7
pg_operator_oid_index | 32 kB | 0.1 | 100.0
pg_statistic_relid_att_inh_index | 32 kB | 0.1 | 100.0
pg_operator_oprname_l_r_n_index | 40 kB | 0.1 | 100.0
pg_depend_depender_index | 48 kB | 0.1 | 22.2
pg_amop_fam_strat_index | 32 kB | 0.1 | 100.0
缓冲区使用分布:
SELECT
c.relname, count(*) AS buffers,usagecount
FROM pg_class c
INNER JOIN pg_buffercache b
ON b.relfilenode = c.relfilenode
INNER JOIN pg_database d
ON (b.reldatabase = d.oid AND d.datname = current_database())
GROUP BY c.relname,usagecount
ORDER BY c.relname,usagecount;
relname | buffers | usagecount
-----------------------------------+---------+------------
pg_aggregate | 1 | 5
pg_aggregate_fnoid_index | 1 | 4
pg_aggregate_fnoid_index | 1 | 5
pg_am | 1 | 5
pg_amop | 3 | 5
pg_amop_fam_strat_index | 1 | 1
pg_amop_fam_strat_index | 3 | 5
pg_amop_opr_fam_index | 3 | 5
pg_amproc | 1 | 4
pg_amproc | 1 | 5
pg_amproc_fam_proc_index | 2 | 5
pg_attrdef | 1 | 3
pg_attrdef_adrelid_adnum_index | 2 | 3
pg_attrdef_oid_index | 1 | 1
pg_attrdef_oid_index | 1 | 2
pg_cast | 2 | 5
pg_cast_source_target_index | 2 | 5
pg_collation | 1 | 1
pg_collation_oid_index | 1 | 3
pg_collation_oid_index | 2 | 5
pg_constraint | 1 | 1
pg_default_acl_role_nsp_obj_index | 1 | 5
pg_depend | 3 | 1
pg_depend | 1 | 2
pg_depend | 9 | 5
pg_depend_depender_index | 1 | 4
pg_depend_depender_index | 5 | 5
pg_depend_reference_index | 2 | 1
pg_depend_reference_index | 1 | 2
pg_depend_reference_index | 1 | 4
pg_depend_reference_index | 9 | 5

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。

MySQLの代わりにPostgreSQLが選択されるシナリオには、1)複雑なクエリと高度なSQL関数、2)厳格なデータの整合性と酸コンプライアンス、3)高度な空間関数が必要、4)大規模なデータセットを処理するときに高いパフォーマンスが必要です。 PostgreSQLは、これらの側面でうまく機能し、複雑なデータ処理と高いデータの整合性を必要とするプロジェクトに適しています。

MySQLデータベースのセキュリティは、以下の測定を通じて達成できます。1。ユーザー許可管理:CreateUSERおよびGrantコマンドを通じてアクセス権を厳密に制御します。 2。暗号化された送信:SSL/TLSを構成して、データ送信セキュリティを確保します。 3.データベースのバックアップとリカバリ:MySQLDUMPまたはMySQLPumpを使用して、定期的にデータをバックアップします。 4.高度なセキュリティポリシー:ファイアウォールを使用してアクセスを制限し、監査ロギング操作を有効にします。 5。パフォーマンスの最適化とベストプラクティス:インデックス作成とクエリの最適化と定期的なメンテナンスを通じて、安全性とパフォーマンスの両方を考慮に入れます。

MySQLのパフォーマンスを効果的に監視する方法は? MySqladmin、ShowGlobalStatus、PerconAmonitoring and Management(PMM)、MySQL EnterpriseMonitorなどのツールを使用します。 1. mysqladminを使用して、接続の数を表示します。 2。showglobalstatusを使用して、クエリ番号を表示します。 3.PMMは、詳細なパフォーマンスデータとグラフィカルインターフェイスを提供します。 4.mysqlenterprisemonitorは、豊富な監視機能とアラームメカニズムを提供します。

MySQLとSQLServerの違いは次のとおりです。1)MySQLはオープンソースであり、Webおよび埋め込みシステムに適しています。2)SQLServerはMicrosoftの商用製品であり、エンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。ストレージエンジン、パフォーマンスの最適化、アプリケーションシナリオの2つには大きな違いがあります。選択するときは、プロジェクトのサイズと将来のスケーラビリティを考慮する必要があります。

高可用性、高度なセキュリティ、優れた統合を必要とするエンタープライズレベルのアプリケーションシナリオでは、MySQLの代わりにSQLServerを選択する必要があります。 1)SQLServerは、高可用性や高度なセキュリティなどのエンタープライズレベルの機能を提供します。 2)VisualStudioやPowerbiなどのMicrosoftエコシステムと密接に統合されています。 3)SQLSERVERは、パフォーマンスの最適化に優れた機能を果たし、メモリが最適化されたテーブルと列ストレージインデックスをサポートします。


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