PostgreSQL テストの高速化: SQLite によるパフォーマンス ギャップを埋める
SQLite から PostgreSQL に移行すると、テスト中にパフォーマンスの問題が発生することがよくあります。 この記事では、PostgreSQL テスト環境で SQLite の速度に匹敵する、あるいはそれを超える戦略について概説します。 各手法にはトレードオフがあるため、慎重に検討することが重要です。
PostgreSQL サーバーの最適化
-
データ永続性の低下 (fsync=off):
fsync
を無効にすると、書き込み耐久性がなくなるため、速度が大幅に向上します。 注意: これにより、システムがクラッシュした場合にデータが失われるリスクが高まります。 -
フルページ書き込みを無効にする: これを
fsync=off
と組み合わせると、書き込みオーバーヘッドがさらに最小限に抑えられます。 繰り返しになりますが、データ損失が発生する可能性があります。 - ログのないテーブルを使用する (PostgreSQL 9.1 ): これらのテーブルは WAL ログをバイパスし、挿入と更新の高速化につながります。ただし、サーバー障害が発生するとデータが失われます。
-
共有バッファを増やす: より多くの RAM を
shared_buffers
に割り当てて、キャッシュを改善し、ディスク I/O を削減します。 実験してワークロードに最適な値を見つけてください。 -
クエリ コスト パラメーターの微調整: システムの機能を正確に反映するように
random_page_cost
、seq_page_cost
、およびeffective_cache_size
を調整します。
ホストオペレーティングシステムの調整
-
ライトバックの頻度を下げる: Linux の
dirty_*
設定 (例:dirty_writeback_centisecs
) を変更して、OS の積極的な書き込みフラッシュを減らします。
クエリとワークロードの強化
- バッチ トランザクション: オーバーヘッドを削減するために、複数の操作を 1 つのトランザクションにグループ化します。
- 一時テーブルを使用する: WAL ログを回避するために、挿入と更新に一時テーブルを使用します。
- ログのないテーブルを使用する (PostgreSQL 9.1 ): 一時データまたは使い捨てデータに最適です。
-
DELETE の代わりに TRUNCATE:
TRUNCATE TABLE
は、大きなテーブルをクリアする場合にDELETE
よりも大幅に高速です。 -
外部キーのインデックス作成: 外部キー列のインデックス付けにより、参照される主キーを含む
DELETE
操作が最適化されます。 - インデックスを最小限に抑える: 重要なインデックスのみを作成します。各インデックスにはメンテナンスのオーバーヘッドが追加されます。
ハードウェアに関する考慮事項
- 十分な RAM: データベース全体を保持するのに十分な RAM により、パフォーマンスが大幅に向上します。
- 高速ストレージ: SSD は、従来のハード ドライブに比べてパフォーマンスが大幅に向上します。
重要な考慮事項
- PostgreSQL インスタンスには RAM ディスクの使用を避けてください。これにより、データベースの整合性が損なわれます。
- RAM ディスクの利点は、特に単一プロセス環境では最小限である可能性があります。
- さらなるガイダンスについては、PostgreSQL のパフォーマンスに関する Greg Smith の書籍や PostgreSQL メーリング リストなどのリソースを参照してください。
以上がSQLite と比較してテストを高速化するために PostgreSQL のパフォーマンスを最適化するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。

MySQL非同期マスタースレーブレプリケーションにより、BINLOGを介したデータの同期が可能になり、読み取りパフォーマンスと高可用性が向上します。 1)マスターサーバーレコードはBinlogに変更されます。 2)スレーブサーバーは、I/Oスレッドを介してBINLOGを読み取ります。 3)サーバーSQLスレッドは、BINLOGを適用してデータを同期させます。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLのインストールと基本操作には、次のものが含まれます。1。mysqlをダウンロードしてインストールし、ルートユーザーパスワードを設定します。 2。sqlコマンドを使用して、createdatabaseやcreateTableなどのデータベースとテーブルを作成します。 3. CRUD操作を実行し、挿入、選択、更新、コマンドを削除します。 4.パフォーマンスを最適化し、複雑なロジックを実装するためのインデックスとストアドプロシージャを作成します。これらの手順を使用すると、MySQLデータベースをゼロから構築および管理できます。

Innodbbufferpoolは、データとインデックスページをメモリにロードすることにより、MySQLデータベースのパフォーマンスを向上させます。 1)データページは、ディスクI/Oを削減するためにBufferPoolにロードされます。 2)汚れたページは、定期的にディスクにマークされ、リフレッシュされます。 3)LRUアルゴリズム管理データページの排除。 4)読み出しメカニズムは、可能なデータページを事前にロードします。

MySQLは、インストールが簡単で、強力で管理しやすいため、初心者に適しています。 1.さまざまなオペレーティングシステムに適した、単純なインストールと構成。 2。データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、更新、削除などの基本操作をサポートします。 3.参加オペレーションやサブクエリなどの高度な機能を提供します。 4.インデックス、クエリの最適化、テーブルパーティション化により、パフォーマンスを改善できます。 5。データのセキュリティと一貫性を確保するために、バックアップ、リカバリ、セキュリティ対策をサポートします。

完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。


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