PostgreSQL数据优化——死元组清理

最近遇到一个奇怪的问题,一个百万级的PostgreSQL表,只有3个索引。但是每次执行insert或update语句就要几百ms以上。经过查询发现是一个狠简单的问题,数据库表死元组太多了,需要手动清理。

在 PG 中,update/delete 语句的实现通过 MVCC 机制的多版本链实现。如下图所示,更新一条元组时,会将原来的元组标记,并新增一条元组。后续的事物通过快照来判断元组的可见性。

对于一条已经被更新/删除的元组来说,当这条元组对所有事物都不可见后,它的存在就没有意义了,理应被删除,对于这种元组,我们称之为"死元组"。当一张表有大量更新/删除时,如果不做清理的话,表里面就会积攒很多这样的"死元组",占用大量的空间,造成表空间膨胀。

一、清理前

  • 查询死元组数量SQL
sql 复制代码
SELECT
    c.relname 表名,
    (current_setting('autovacuum_analyze_threshold')::NUMERIC(12,4))+(current_setting('autovacuum_analyze_scale_factor')::NUMERIC(12,4))*reltuples AS 自动分析阈值,
    (current_setting('autovacuum_vacuum_threshold')::NUMERIC(12,4))+(current_setting('autovacuum_vacuum_scale_factor')::NUMERIC(12,4))*reltuples AS 自动清理阈值,
    reltuples::DECIMAL(19,0) 活元组数,
    n_dead_tup::DECIMAL(19,0) 死元组数
FROM
    pg_class c 

LEFT JOIN pg_stat_all_tables d

    ON C.relname = d.relname
WHERE
    c.relname ='你要查询的表名'  AND reltuples > 0
    AND n_dead_tup > (current_setting('autovacuum_analyze_threshold')::NUMERIC(12,4))+(current_setting('autovacuum_analyze_scale_factor')::NUMERIC(12,4))*reltuples;
  • 此时的数据库插入耗时测试,执行update语句

Affected rows: 1

时间: 1.371s

二、配置自动清理

AUTOVACUUM:自动清理元组。开启自动清理后,PostgreSQL会在合适的时候自动执行VACUUM操作。

sql 复制代码
-- 查看当前autovacuum的状态
SHOW autovacuum;
 
-- 开启autovacuum
SET autovacuum = on;

三、使用VACUUM手动清理

自动清理,有时候可能由于参数配置,效果不佳。可以使用VACUUM命令手动清理,注意,清理过程中会锁表

sql 复制代码
VACUUM FULL VERBOSE 模式名.表名;
VACUUM FULL VERBOSE ANALYZE 模式名.表名;

清理后update效果

Affected rows: 1

时间: 0.427s

四、查询历史清理信息

sql 复制代码
SELECT
    relname 表名,
    seq_scan 全表扫描次数,
    seq_tup_read 全表扫描记录数,
    idx_scan 索引扫描次数,
    idx_tup_fetch 索引扫描记录数,
    n_tup_ins 插入的条数,
    n_tup_upd 更新的条数,
    n_tup_del 删除的条数,
    n_tup_hot_upd 热更新条数,
    n_live_tup 活动元组估计数,
    n_dead_tup 死亡元组估计数,
     last_vacuum 最后一次手动清理时间,
    last_autovacuum 最后一次自动清理时间,
    last_analyze 最后一次手动分析时间,
    last_autoanalyze 最后一次自动分析时间,
    vacuum_count 手动清理的次数,
    autovacuum_count 自动清理的次数,
     analyze_count 手动分析此表的次数,
    autoanalyze_count 自动分析此表的次数,
    ( CASE WHEN n_live_tup > 0 THEN n_dead_tup :: float8 / n_live_tup :: float8 ELSE 0 END ) :: NUMERIC ( 12, 2 ) AS "死/活元组的比例"
FROM
    pg_stat_all_tables
WHERE
    schemaname = 'public'
ORDER BY n_dead_tup::float8 DESC;
相关推荐
qq_124987075335 分钟前
基于协同过滤算法的运动场馆服务平台设计与实现(源码+论文+部署+安装)
java·大数据·数据库·人工智能·spring boot·毕业设计·计算机毕业设计
数据知道1 小时前
PostgreSQL 核心原理:读已提交与可重复读的底层实现差异(事务隔离级别)
数据库·postgresql
crossaspeed1 小时前
MySQL的MVCC
数据库·mysql
2401_857683541 小时前
为你的Python脚本添加图形界面(GUI)
jvm·数据库·python
m0_706653231 小时前
使用Python自动收发邮件
jvm·数据库·python
松涛和鸣1 小时前
DAY67 IMX6 Development Board Configuration from Scratch
数据库·postgresql·sqlserver
路由侠内网穿透.1 小时前
fnOS 飞牛云 NAS 本地部署私人影视库 MoonTV 并实现外部访问
运维·服务器·网络·数据库·网络协议
怣501 小时前
MySQL表筛选分组全解析:排序、分组与限制的艺术
数据库·mysql
tsyjjOvO1 小时前
JDBC(Java Database Connectivity)
java·数据库
陌上丨1 小时前
如何保证Redis缓存和数据库数据的一致性?
数据库·redis·缓存