PostgreSQL配置优化

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测试工具

工具名称pgbench

数据量200W（整个数据库大小约为300M）

模拟客户端数4

线程数4

测试时间60秒

准备命令：pgbench-i-s20pgbenchdb

测试命令：pgbench-r-j4-c4-T60testdb

配置文件

默认的配置配置文件是保存在/etc/postgresql/VERSION/main目录下的postgresql.conf文件

如果想查看参数修改是否生效，可以用psql连接到数据库后，用<show选项名>来查看。

如果要修改shared_buffers，在ubuntu下可能需要执行命令<sysctl-w>ManagingKernelResources

主要选项

选项默认值说明是否优化原因

max_connections100允许客户端连接的最大数目否因为在测试的过程中，100个连接已经足够

fsyncon强制把数据同步更新到磁盘是因为系统的IO压力很大，为了更好的测试其他配置的影响，把改参数改为off

shared_buffers24MB决定有多少内存可以被PostgreSQL用于缓存数据（推荐内存的1/4)是在IO压力很大的情况下，提高该值可以减少IO

work_mem1MB使内部排序和一些复杂的查询都在这个buffer中完成是有助提高排序等操作的速度，并且减低IO

effective_cache_size128MB优化器假设一个查询可以用的最大内存，和shared_buffers无关（推荐内存的1/2)是设置稍大，优化器更倾向使用索引扫描而不是顺序扫描

maintenance_work_mem16MB这里定义的内存只是被VACUUM等耗费资源较多的命令调用时使用是把该值调大，能加快命令的执行

wal_buffer768kB日志缓存区的大小是可以降低IO，如果遇上比较多的并发短事务，应该和commit_delay一起用

checkpoint_segments3设置wallog的最大数量数（一个log的大小为16M）是默认的48M的缓存是一个严重的瓶颈，基本上都要设置为10以上

checkpoint_completion_target0.5表示checkpoint的完成时间要在两个checkpoint间隔时间的N%内完成是能降低平均写入的开销

commit_delay0事务提交后，日志写到wallog上到wal_buffer写入到磁盘的时间间隔。需要配合commit_sibling是能够一次写入多个事务，减少IO，提高性能

commit_siblings5设置触发commit_delay的并发事务数，根据并发事务多少来配置是减少IO，提高性能

测试数据

测试的数据是运行3次，取平均值。

关闭fsync是为了更好的体现出其他参数对PostgreSQL的影响。

参数修改值事务总数tps(包括建立连接)tps(不包括建立连接)

默认设置

8464140.999792141.016182

fsyncoff925711479.9697551480.163355

shared_buffers1GB1000551635.7592751635.977823

work_mem10MB1012091665.8048121666.04082

effective_cache_size2GB982091636.7331521636.970271

maintenance_work_mem512MB929301548.0292331548.223108

checkpoint_segments321959823265.9953266.471064

checkpoint_completion_target0.91943903239.4064933239.842596

wal_buffer8MB1986393310.2414583310.724067

恢复fsyncoff11157185.883542185.909849

commit_delay&&commit_siblings10&&411229187.103538187.131747

总结

事务总数tps(包括建立连接)tps(不包括建立连接)

优化前8464140.999792141.016182

优化后(fsync=on)11229187.103538187.131747

优化后(fsync=off)1986393310.2414583310.724067

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。