昨天分别在外网和无外网环境下安装PostgreSQL，有外网环境下安装的相当顺利。但是在无外网环境下就是两个不同的概念了，可谓十有八折。感兴趣的同学可以搭建一下。
PostgreSQL安装完成后第一件事便是做相关测试，然后调整参数。
/*CPU 查看CPU型号*/ cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq -c /*查看物理CPU个数*/ cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | sort -u | wc -l /*查看逻辑CPU个数*/ cat /proc/cpuinfo | grep "processor" | wc -l /*查看CPU内核数*/ cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | uniq /*查看单个物理CPU封装的逻辑CPU数量*/ cat /proc/cpuinfo | grep "siblings" | uniq /*计算是否开启超线程 ##逻辑CPU > 物理CPU x CPU核数 #开启超线程 ##逻辑CPU = 物理CPU x CPU核数 #没有开启超线程或不支持超线程*/ /*查看是否超线程,如果cpu cores数量和siblings数量一致，则没有启用超线程，否则超线程被启用。*/ cat /proc/cpuinfo | grep -e "cpu cores" -e "siblings" | sort | uniq /*内存 TOP /*命令经常用来监控linux的系统状况，比如cpu、内存的使用等。*/ /*查看某个用户内存使用情况,如:postgres*/ top -u postgres /* 内容解释： PID：进程的ID USER：进程所有者 PR：进程的优先级别，越小越优先被执行 NInice：值 VIRT：进程占用的虚拟内存 RES：进程占用的物理内存 SHR：进程使用的共享内存 S：进程的状态。S表示休眠，R表示正在运行，Z表示僵死状态，N表示该进程优先值为负数 %CPU：进程占用CPU的使用率 %MEM：进程使用的物理内存和总内存的百分比 TIME+：该进程启动后占用的总的CPU时间，即占用CPU使用时间的累加值。 COMMAND：进程启动命令名称 常用的命令： P：按%CPU使用率排行 T：按MITE+排行 M：按%MEM排行 */ /*查看进程相关信息占用的内存情况，(进程号可以通过ps查看)如下所示：*/ pmap -d 14596 ps -e -o ‘pid,comm,args,pcpu,rsz,vsz,stime,user,uid‘ ps -e -o ‘pid,comm,args,pcpu,rsz,vsz,stime,user,uid‘ | grep postgres | sort -nrk5 /*其中rsz为实际内存，上例实现按内存排序，由大到小*/ /*看内存占用*/ free -m /*看硬盘占用率*/ df -h /*查看IO情况*/ iostat -x 1 10 /* 如果 iostat 没有，要 yum install sysstat安装这个包，第一眼看下图红色圈圈的那个如果%util接近100%,表明I/O请求太多,I/O系统已经满负荷，磁盘可能存在瓶颈,一般%util大于70%,I/O压力就比较大，读取速度有较多的wait，然后再看其他的参数， 内容解释: rrqm/s:每秒进行merge的读操作数目。即delta(rmerge)/s wrqm/s:每秒进行merge的写操作数目。即delta(wmerge)/s r/s:每秒完成的读I/O设备次数。即delta(rio)/s w/s:每秒完成的写I/0设备次数。即delta(wio)/s rsec/s:每秒读扇区数。即delta(rsect)/s wsec/s:每秒写扇区数。即delta(wsect)/s rKB/s:每秒读K字节数。是rsec/s的一半，因为每扇区大小为512字节 wKB/s:每秒写K字节数。是wsec/s的一半 avgrq-sz:平均每次设备I/O操作的数据大小(扇区)。即delta(rsect+wsect)/delta(rio+wio) avgqu-sz:平均I/O队列长度。即delta(aveq)/s/1000(因为aveq的单位为毫秒) await:平均每次设备I/O操作的等待时间(毫秒)。即delta(ruse+wuse)/delta(rio+wio) svctm:平均每次设备I/O操作的服务时间(毫秒)。即delta(use)/delta(rio+wio) %util:一秒中有百分之多少的时间用于I/O操作,或者说一秒中有多少时间I/O队列是非空的 */ /*找到对应进程*/ ll /proc/进程号/exe
了解到系统情况后便可做相关合理的调整，以达到性能优化的目的。
1.shared_buffers
PostgreSQL既使用自身的缓冲区，也使用内核缓冲IO。这意味着数据会在内存中存储两次，首先是存入PostgreSQL缓冲区，然后是内核缓冲区。这被称为双重缓冲区处理。对大多数操作系统来说，这个参数是最有效的用于调优的参数。此参数的作用是设置PostgreSQL中用于缓存的专用内存量。
shared_buffers的默认值设置得非常低，因为某些机器和操作系统不支持使用更高的值。但在大多数现代设备中，通常需要增大此参数的值才能获得最佳性能。
建议的设置值为机器总内存大小的25％，但是也可以根据实际情况尝试设置更低和更高的值。实际值取决于机器的具体配置和工作的数据量大小。举个例子，如果工作数据集可以很容易地放入内存中，那么可以增加shared_buffers的值来包含整个数据库，以便整个工作数据集可以保留在缓存中。
在生产环境中，将shared_buffers设置为较大的值通常可以提供非常好的性能，但应当时刻注意找到平衡点。
查看当前shared_buffers的值：
postgres=# show shared_buffers; shared_buffers ---------------- 128MB (1 row)
2.wal_buffers
PostgreSQL将其WAL（预写日志）记录写入缓冲区，然后将这些缓冲区刷新到磁盘。由wal_buffers定义的缓冲区的默认大小为16MB，但如果有大量并发连接的话，则设置为一个较高的值可以提供更好的性能。
查看当前wal_buffers的值：
postgres=# show wal_buffers; wal_buffers ------------- 4MB (1 row)
3.effective_cache_size
effective_cache_size提供可用于磁盘高速缓存的内存量的估计值。它只是一个建议值，而不是确切分配的内存或缓存大小。它不会实际分配内存，而是会告知优化器内核中可用的缓存量。在一个索引的代价估计中，更高的数值会使得索引扫描更可能被使用，更低的数值会使得顺序扫描更可能被使用。在设置这个参数时，还应该考虑PostgreSQL的共享缓冲区以及将被用于PostgreSQL数据文件的内核磁盘缓冲区。默认值是4GB。
查看当前effective_cache_size的值：
postgres=# show effective_cache_size; effective_cache_size ---------------------- 4GB (1 row)
4.work_mem
此配置用于复合排序。内存中的排序比溢出到磁盘的排序快得多，设置非常高的值可能会导致部署环境出现内存瓶颈，因为此参数是按用户排序操作。如果有多个用户尝试执行排序操作，则系统将为所有用户分配大小为work_mem *总排序操作数的空间。全局设置此参数可能会导致内存使用率过高，因此强烈建议在会话级别修改此参数值。默认值为4MB。
查看当前work_mem的值：
postgres=# show work_mem; work_mem ---------- 4MB (1 row)
5.maintenance_work_mem
maintenance_work_mem是用于维护任务的内存设置。默认值为64MB。设置较大的值对于VACUUM，RESTORE，CREATE INDEX，ADD FOREIGN KEY和ALTER TABLE等操作的性能提升效果显著。
查看当前maintenance_work_mem的值：
postgres=# show maintenance_work_mem; maintenance_work_mem ---------------------- 64MB (1 row)
6.synchronous_commit
此参数的作用为在向客户端返回成功状态之前，强制提交等待WAL被写入磁盘。这是性能和可靠性之间的权衡。如果应用程序被设计为性能比可靠性更重要，那么关闭synchronous_commit。这意味着成功状态与保证写入磁盘之间会存在时间差。在服务器崩溃的情况下，即使客户端在提交时收到成功消息，数据也可能丢失。
查看当前synchronous_commit的设置值：
postgres=# show synchronous_commit; synchronous_commit -------------------- on (1 row)
7.checkpoint_timeout和checkpoint_completion_target
PostgreSQL将更改写入WAL。检查点进程将数据刷新到数据文件中。发生CHECKPOINT时完成此操作。这是一项开销很大的操作，整个过程涉及大量的磁盘读/写操作。用户可以在需要时随时发出CHECKPOINT指令，或者通过PostgreSQL的参数checkpoint_timeout和checkpoint_completion_target来自动完成。
checkpoint_timeout参数用于设置WAL检查点之间的时间。将此设置得太低会减少崩溃恢复时间，因为更多数据会写入磁盘，但由于每个检查点都会占用系统资源，因此也会损害性能。此参数只能在postgresql.conf文件中或在服务器命令行上设置。
checkpoint_completion_target指定检查点完成的目标，作为检查点之间总时间的一部分。默认值是 0.5。 这个参数只能在postgresql.conf文件中或在服务器命令行上设置。高频率的检查点可能会影响性能。
查看当前checkpoint_timeout和checkpoint_completion_target的值：
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postgres=# show checkpoint_timeout; checkpoint_timeout-------------------- 5min(1 row)postgres=# show checkpoint_completion_target; checkpoint_completion_target------------------------------ 0.5(1 row) |
8.max_connections
允许客户端连接的最大数目
9.fsync
强制把数据同步更新到磁盘,如果系统的IO压力很大，把改参数改为off
在fsync打开的情况下，优化后性能能够提升30%左右。因为有部分优化选项在默认的SQL测试语句中没有体现出它的优势，如果到实际测试中，提升应该不止30%。
测试的过程中，主要的瓶颈就在系统的IO，如果需要减少IO的负荷，最直接的方法就是把fsync关闭，但是这样就会在掉电的情况下，可能会丢失部分数据。
10.commit_delay
事务提交后，日志写到wal log上到wal_buffer写入到磁盘的时间间隔。需要配合commit_sibling。能够一次写入多个事务，减少IO，提高性能
11.commit_siblings
设置触发commit_delay的并发事务数，根据并发事务多少来配置。减少IO，提高性能
注意：
并非所有参数都适用于所有应用程序类型。某些应用程序通过调整参数可以提高性能，有些则不会。必须针对应用程序及操作系统的特定需求来调整数据库参数。
下面介绍几个我认为重要的：
PostgreSQL配置参数修改
1.修改配置文件
在配置文件C:PostgreSQLdatapg96postgresql.conf 中直接修改，修改前记得备份一下原文件，因为你不知道意外和明天不知道哪个会先来。修改完成之后，记得重启数据库哦。
2.命令行的修改方式
ALTER SYSTEM SET configuration_parameter { TO | = } { value | ‘value‘ | DEFAULT }
例如：我们现在要修改 maintenance_work_mem
--查看所有数据库参数的值 show all;
show maintenance_work_mem; --注意这里的设置不会改变postgresql.conf,只会改变postgresql.conf ALTER SYSTEM SET maintenance_work_mem= 1048576; --重启数据库 show maintenance_work_mem; --取消postgresql.auto.conf的参数设置 ALTER SYSTEM SET maintenance_work_mem= default;
数据库参数优化总结
max_connections = 300 # (change requires restart) unix_socket_directories = ‘.‘ # comma-separated list of directories shared_buffers = 194GB # 尽量用数据库管理内存，减少双重缓存，提高使用效率 huge_pages = on # on, off, or try ，使用大页 work_mem = 256MB # min 64kB ， 减少外部文件排序的可能，提高效率 maintenance_work_mem = 2GB # min 1MB ， 加速建立索引 autovacuum_work_mem = 2GB # min 1MB, or -1 to use maintenance_work_mem ， 加速垃圾回收 dynamic_shared_memory_type = mmap # the default is the first option vacuum_cost_delay = 0 # 0-100 milliseconds ， 垃圾回收不妥协，极限压力下，减少膨胀可能性 bgwriter_delay = 10ms # 10-10000ms between rounds ， 刷shared buffer脏页的进程调度间隔，尽量高频调度，减少用户进程申请不到内存而需要主动刷脏页的可能（导致RT升高）。 bgwriter_lru_maxpages = 1000 # 0-1000 max buffers written/round , 一次最多刷多少脏页 bgwriter_lru_multiplier = 10.0 # 0-10.0 multipler on buffers scanned/round 一次扫描多少个块，上次刷出脏页数量的倍数 effective_io_concurrency = 2 # 1-1000; 0 disables prefetching ， 执行节点为bitmap heap scan时，预读的块数。从而 wal_level = minimal # minimal, archive, hot_standby, or logical ， 如果现实环境，建议开启归档。 synchronous_commit = off # synchronization level; ， 异步提交 wal_sync_method = open_sync # the default is the first option ， 因为没有standby，所以写xlog选择一个支持O_DIRECT的fsync方法。 full_page_writes = off # recover from partial page writes ， 生产中，如果有增量备份和归档，可以关闭，提高性能。 wal_buffers = 1GB # min 32kB, -1 sets based on shared_buffers ，wal buffer大小，如果大量写wal buffer等待，则可以加大。 wal_writer_delay = 10ms # 1-10000 milliseconds wal buffer调度间隔，和bg writer delay类似。 commit_delay = 20 # range 0-100000, in microseconds ，分组提交的等待时间 commit_siblings = 9 # range 1-1000 , 有多少个事务同时进入提交阶段时，就触发分组提交。 checkpoint_timeout = 55min # range 30s-1h 时间控制的检查点间隔。 max_wal_size = 320GB # 2个检查点之间最多允许产生多少个XLOG文件 checkpoint_completion_target = 0.99 # checkpoint target duration, 0.0 - 1.0 ，平滑调度间隔，假设上一个检查点到现在这个检查点之间产生了100个XLOG，则这次检查点需要在产生100*checkpoint_completion_target个XLOG文件的过程中完成。PG会根据这些值来调度平滑检查点。 random_page_cost = 1.0 # same scale as above , 离散扫描的成本因子，本例使用的SSD IO能力足够好 effective_cache_size = 240GB # 可用的OS CACHE log_destination = ‘csvlog‘ # Valid values are combinations of logging_collector = on # Enable capturing of stderr and csvlog log_truncate_on_rotation = on # If on, an existing log file with the update_process_title = off track_activities = off autovacuum = on # Enable autovacuum subprocess? ‘on‘ autovacuum_max_workers = 4 # max number of autovacuum subprocesses ，允许同时有多少个垃圾回收工作进程。 autovacuum_naptime = 6s # time between autovacuum runs ， 自动垃圾回收探测进程的唤醒间隔 autovacuum_vacuum_cost_delay = 0 # default vacuum cost delay for ， 垃圾回收不妥协