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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。

在數據庫優化中,應根據查詢需求選擇索引策略:1.當查詢涉及多個列且條件順序固定時,使用複合索引;2.當查詢涉及多個列但條件順序不固定時,使用多個單列索引。複合索引適用於優化多列查詢,單列索引則適合單列查詢。

要優化MySQL慢查詢,需使用slowquerylog和performance_schema:1.啟用slowquerylog並設置閾值,記錄慢查詢;2.利用performance_schema分析查詢執行細節,找出性能瓶頸並優化。

MySQL和SQL是開發者必備技能。 1.MySQL是開源的關係型數據庫管理系統,SQL是用於管理和操作數據庫的標準語言。 2.MySQL通過高效的數據存儲和檢索功能支持多種存儲引擎,SQL通過簡單語句完成複雜數據操作。 3.使用示例包括基本查詢和高級查詢,如按條件過濾和排序。 4.常見錯誤包括語法錯誤和性能問題,可通過檢查SQL語句和使用EXPLAIN命令優化。 5.性能優化技巧包括使用索引、避免全表掃描、優化JOIN操作和提升代碼可讀性。

MySQL異步主從復制通過binlog實現數據同步,提升讀性能和高可用性。 1)主服務器記錄變更到binlog;2)從服務器通過I/O線程讀取binlog;3)從服務器的SQL線程應用binlog同步數據。

MySQL是一個開源的關係型數據庫管理系統。 1)創建數據庫和表:使用CREATEDATABASE和CREATETABLE命令。 2)基本操作:INSERT、UPDATE、DELETE和SELECT。 3)高級操作:JOIN、子查詢和事務處理。 4)調試技巧:檢查語法、數據類型和權限。 5)優化建議:使用索引、避免SELECT*和使用事務。

MySQL的安裝和基本操作包括:1.下載並安裝MySQL,設置根用戶密碼;2.使用SQL命令創建數據庫和表,如CREATEDATABASE和CREATETABLE;3.執行CRUD操作,使用INSERT,SELECT,UPDATE,DELETE命令;4.創建索引和存儲過程以優化性能和實現複雜邏輯。通過這些步驟,你可以從零開始構建和管理MySQL數據庫。

InnoDBBufferPool通過將數據和索引頁加載到內存中來提升MySQL數據庫的性能。 1)數據頁加載到BufferPool中,減少磁盤I/O。 2)臟頁被標記並定期刷新到磁盤。 3)LRU算法管理數據頁淘汰。 4)預讀機制提前加載可能需要的數據頁。

MySQL適合初學者使用,因為它安裝簡單、功能強大且易於管理數據。 1.安裝和配置簡單,適用於多種操作系統。 2.支持基本操作如創建數據庫和表、插入、查詢、更新和刪除數據。 3.提供高級功能如JOIN操作和子查詢。 4.可以通過索引、查詢優化和分錶分區來提升性能。 5.支持備份、恢復和安全措施,確保數據的安全和一致性。


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