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。

ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessnessnessnessnessnistandistributiondistributingdataacrossmultiplenodes.itesthendbenginefordatareplication andfaulttolerance、保証highavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement、data、ssqlnodes、carefulmonitoringringandpe

MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

tooptimizemysqlperformance、soflowthesesteps:1)properindexingtospeedupqueries、2)useexplaintoanalyzeandoptimize Queryperformance、3)AductServerContingSettingStingsinginginnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections、4)


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