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由于是开发阶段,所以并没有配置postgres的参数,都是使用安装时的默认配置,
以前运行也不见得有什么不正常,可是前几天我的cpu资源占用突然升高.
查看进程,发现有一个postgres的进程占用CPU都是80%以上,而且居高不下;
刚开始以为是配置上需要修改,但事实上,默认配置基本上是很优化的,而且是开发阶段,数据量也并不大。
后来通过分析,得出结论,解决问题应该从以下几个方面来逐一考虑:
1,SQL查询方面
检查数据检索的索引是否建立,凡是需要查找的字段尽量建立索引,甚至是联合索引;
创建索引,包括表达式和部分索引;
使用COPY语句代替多个Insert语句;
将多个SQL语句组成一个事务以减少提交事务的开销;
从一个索引中提取多条记录时使用CLUSTER;
从一个查询结果中取出部分记录时使用LIMIT;
使用预编译式查询(Prepared Query);
使用ANALYZE以保持精确的优化统计;
定期使用 VACUUM 或 pg_autovacuum
进行大量数据更改时先删除索引(然后重建索引)
2,程序经验方面
检查程序,是否使用了连接池,如果没有使用,尽快使用吧;
继续检查程序,连接使用后,是否交还给了连接池;
3,服务器参数配置
配置文件postgres.conf中的很多设置都会影响性能,
shared_buffers:这是最重要的参数,postgresql通过shared_buffers和内核/磁盘打交道。
因此应该尽量大,让更多的数据缓存在shared_buffers中,通常设置为实际RAM的10%是合理的,比如50000(400M)
work_mem:在pgsql 8.0之前叫做sort_mem。postgresql在执行排序操作时,
会根据work_mem的大小决定是否将一个大的结果集拆分为几个小的和work_mem查不多大小的临时文件。
显然拆分的结果是降低了排序的速度。因此增加work_mem有助于提高排序的速度。通常设置为实际RAM的2%-4%,根据需要排序结果集的大小而定,比如81920(80M)
effective_cache_size:是postgresql能够使用的最大缓存,
这个数字对于独立的pgsql服务器而言应该足够大,比如4G的内存,可以设置为3.5G(437500)
maintence_work_mem:这里定义的内存只是在CREATE INDEX, VACUUM等时用到,因此用到的频率不高,但是往往这些指令消耗比较多的资源,
因此应该尽快让这些指令快速执行完毕:给maintence_work_mem大的内存,比如512M(524288)
max_connections:通常,max_connections的目的是防止max_connections * work_mem超出了实际内存大小。
比如,如果将work_mem设置为实际内存的2%大小,则在极端情况下,如果有50个查询都有排序要求,而且都使用2%的内存,则会导致swap的产生,系统性能就会大大降低。
当然,如果有4G的内存,同时出现50个如此大的查询的几率应该是很小的。不过,要清楚max_connections和work_mem的关系。
有关参数的解释可见: http://www.varlena.com/varlena/GeneralBits/Tidbits/annotated_conf_e.html 和 http://www.varlena.com/varlena/GeneralBits/Tidbits/perf.html 。
4,硬件的选择
由于计算机硬件大多数是兼容的,人们总是倾向于相信所有计算机硬件质量也是相同的。
事实上不是, ECC RAM(带奇偶校验的内存),SCSI (硬盘)和优质的主板比一些便宜货要更加可靠且具有更好的性能。
PostgreSQL几乎可以运行在任何硬件上,但如果可靠性和性能对你的系统很重要,你就需要全面的研究一下你的硬件配置了。
计算机硬件对性能的影响可浏览 http://candle.pha.pa.us/main/writings/pgsql/hw_performance/index.html 和 http://www.powerpostgresql.com/PerfList/ 。
5,为什么在试图连接时收到“Sorry, too many clients”消息?
这表示你已达到缺省100个并发后台进程数的限制,
你需要通过修改postgresql.conf文件中的max_connections值来增加postmaster的后台并发处理数,修改后需重新启动postmaster。

データベースとプログラミングにおけるMySQLの位置は非常に重要です。これは、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用されている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)MySQLは、効率的なデータストレージ、組織、および検索機能を提供し、Web、モバイル、およびエンタープライズレベルのシステムをサポートします。 2)クライアントサーバーアーキテクチャを使用し、複数のストレージエンジンとインデックスの最適化をサポートします。 3)基本的な使用には、テーブルの作成とデータの挿入が含まれ、高度な使用法にはマルチテーブル結合と複雑なクエリが含まれます。 4)SQL構文エラーやパフォーマンスの問題などのよくある質問は、説明コマンドとスロークエリログを介してデバッグできます。 5)パフォーマンス最適化方法には、インデックスの合理的な使用、最適化されたクエリ、およびキャッシュの使用が含まれます。ベストプラクティスには、トランザクションと準備された星の使用が含まれます

MySQLは、中小企業に適しています。 1)中小企業は、顧客情報の保存など、基本的なデータ管理にMySQLを使用できます。 2)大企業はMySQLを使用して、大規模なデータと複雑なビジネスロジックを処理して、クエリのパフォーマンスとトランザクション処理を最適化できます。

INNODBは、次のキーロックメカニズムを通じてファントムの読み取りを効果的に防止します。 1)Next-KeyLockingは、Row LockとGap Lockを組み合わせてレコードとギャップをロックして、新しいレコードが挿入されないようにします。 2)実際のアプリケーションでは、クエリを最適化して分離レベルを調整することにより、ロック競争を削減し、並行性パフォーマンスを改善できます。

MySQLはプログラミング言語ではありませんが、そのクエリ言語SQLにはプログラミング言語の特性があります。1。SQLは条件付き判断、ループ、可変操作をサポートします。 2。ストアドプロシージャ、トリガー、機能を通じて、ユーザーはデータベースで複雑な論理操作を実行できます。

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あり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適した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.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。


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