docker部署postgresql17，并且安装插件

前言

最近在研究迁移Oracle的问题。同时公司也有数据分析(OLAP)、国产化等等需求，最后选型了postgres数据库。此文总结了个人这两天的探索。

docker-compose.yml

yml 复制代码

services:
  postgres17:
    image: postgres:17.5
    container_name: postgres17
    restart: always
    privileged: true
    network_mode: host  # 启用host网络模式
    environment:
      POSTGRES_USER: postgres # 默认用户名
      POSTGRES_PASSWORD: passwd # 默认密码
      POSTGRES_DB: postgres # 初始化默认创建的Schema，不配置则默认等于POSTGRES_USER
      PGDATA: /var/lib/postgresql/data # 数据挂载目录
      POSTGRES_INITDB_ARGS: "--encoding=UTF-8"
    volumes:
      - postgres17-data:/var/lib/postgresql/data
      - ./pg_data/backups:/backups
      - ./pg_data/config/postgresql.conf:/etc/postgresql.conf
    command: ["postgres", "-c", "config_file=/etc/postgresql.conf"]

  pgadmin4:
    image: dpage/pgadmin4:9.4
    container_name: pgadmin4
    restart: unless-stopped
    environment:
      - PGADMIN_DEFAULT_EMAIL=pgadmin4@postgres.com
      - PGADMIN_DEFAULT_PASSWORD=pgadmin4
      - PGADMIN_DISABLE_POSTFIX=false
      - PGADMIN_LISTEN_PORT=5431
    ports:
      - '5431:5431'
    volumes:
      - ./pgadmin_data:/var/lib/pgadmin

  cloudbeaver:
    image: dbeaver/cloudbeaver:25.1
    container_name: cloudbeaver25
    ports:
      - "5430:8978"
    environment:
      - JAVA_TOOL_OPTIONS=-Dfile.encoding=UTF-8 -Duser.language=zh -Duser.country=CN
    volumes:
      - ./cb_data/workspace:/opt/cloudbeaver/workspace
      # 驱动可以自定义，例如支持达梦等等，需要把容器内部驱动复制出来才能挂载目录
      # - ./cb_data/drivers:/opt/cloudbeaver/drivers

volumes:
  # 定义命名卷
  postgres17-data:

postgresql.conf

conf 复制代码

# -------------------------------
# PostgreSQL 17 配置文件
# 编码：UTF-8
# -------------------------------

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# 需要修改的配置
# 现在针对 64 核 CPU 和 96GB 内存的服务器优化，适用于生产环境。
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shared_buffers = 24GB           # 共享内存缓冲区大小，缓存更多数据以减少磁盘 I/O，设为系统内存的 25%
effective_cache_size = 64GB     # 预估系统可用缓存，优化查询规划，设为系统内存的 66%
max_parallel_workers_per_gather = 32 # 每个查询的并行工作进程数，以利用多核，设为系统核心的 50%
max_parallel_maintenance_workers = 16 # 维护操作的并行进程数，以加速索引创建等， 设为系统核心的 25%
max_worker_processes = 64       # 总并行工作进程数，以支持高并发，设为系统核心的 100%

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# 连接与认证
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# 控制客户端连接和认证相关的设置

listen_addresses = '*'          # 监听所有 IP 地址，生产环境建议限制为特定 IP（如 'localhost' 或 '192.168.1.0/24'）以提高安全性
port = 5432                     # 数据库服务端口号，与 Docker Compose 端口映射一致
max_connections = 1000           # 最大客户端连接数
superuser_reserved_connections = 3 # 为超级用户保留的连接数，保持默认值以确保管理员访问
ssl = off                       # 禁用 SSL 加密，生产环境强烈建议启用（需配置证书，参考 https://www.postgresql.org/docs/17/ssl-tcp.html）
password_encryption = scram-sha-256 # 使用现代 SCRAM-SHA-256 密码加密协议，符合安全标准

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# 资源限制
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work_mem = 256MB                # 单个查询操作的内存限制，以提升复杂查询性能，需监控总内存使用
maintenance_work_mem = 2GB      # 维护性操作（如 VACUUM、CREATE INDEX）的内存限制，2GB 足够
huge_pages = try                # 尝试使用大页内存，需操作系统支持（参考 https://www.postgresql.org/docs/17/kernel-resources.html#linux-huge-pages）

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# 预写式日志（WAL）
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# 控制事务日志行为，确保数据持久性和支持复制

wal_level = replica             # 设置为 replica，支持流复制和 WAL 归档，适合生产环境
synchronous_commit = on         # 确保事务持久化，优先安全性（关闭可提高性能但增加数据丢失风险）
wal_buffers = 16MB              # WAL 缓冲区大小，16MB 通常足够（约为 shared_buffers 的 3%）
max_wal_size = 4GB              # 自动触发检查点的 WAL 上限，4GB 适合高写入负载
min_wal_size = 1GB              # 最小保留 WAL 大小
checkpoint_timeout = 15min      # 检查点间隔，15 分钟平衡性能和恢复时间
checkpoint_completion_target = 0.9 # 平滑写入检查点，减少 I/O 冲击
fsync = on                      # 确保数据写入磁盘，禁用会提高性能但风险极高，保持开启

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# 日志记录
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# 配置日志以便监控和调试

logging_collector = on          # 启用日志收集器，将日志写入文件
log_directory = 'log'           # 日志存储目录，需确保容器内有写权限（映射到 /var/lib/postgresql/data/log）
log_filename = 'postgresql-%Y-%m-%d_%H%M%S.log' # 日志文件名格式，按时间命名
log_rotation_age = 1d           # 日志文件最长保留 1 天，自动轮换
log_rotation_size = 100MB       # 单个日志文件最大尺寸，100MB 适合生产环境
log_min_duration_statement = 1000 # 记录执行超过 1000ms 的慢查询，便于性能优化
log_checkpoints = on            # 记录检查点信息，监控 WAL 性能
log_connections = on            # 记录所有客户端连接，便于审计
log_disconnections = on         # 记录所有客户端断开连接，便于审计
log_lock_waits = on             # 记录长锁等待（超过 deadlock_timeout），帮助诊断锁问题
log_temp_files = 0              # 记录所有临时文件使用，0 表示记录所有临时文件

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# 自动清理
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# 配置自动清理以管理死元组和优化性能

autovacuum = on                 # 启用自动清理死元组，防止表膨胀
autovacuum_max_workers = 5      # 同时运行的最大自动清理进程数，5 个足够中等负载
autovacuum_naptime = 1min       # 自动清理进程唤醒间隔，1 分钟适合高写入环境
autovacuum_vacuum_threshold = 50 # 触发 VACUUM 操作的更新阈值，50 行适合频繁更新
autovacuum_analyze_threshold = 50 # 触发 ANALYZE 操作的更新阈值，50 行适合频繁更新
autovacuum_vacuum_cost_limit = 1000 # 提高自动清理效率，1000 平衡性能和资源
autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.1 # 表大小 10% 的死元组触发清理，适合高更新表
log_autovacuum_min_duration = 0 # 记录所有自动清理操作，便于监控
track_io_timing = on            # 监控 I/O 性能，需启用 pg_stat_statements 扩展

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# 本地化设置
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# 配置日期、时间和字符编码

datestyle = 'iso, ymd'          # 日期格式为 ISO 标准（年-月-日），适合国际化应用
timezone = 'Asia/Shanghai'      # 时区设置为中国上海，匹配本地需求
# lc_messages = 'zh_CN.utf8'     # 系统消息语言为简体中文，需安装中文语言包
# lc_monetary = 'zh_CN.utf8'     # 货币格式为中国标准，需安装中文语言包
# lc_numeric = 'zh_CN.utf8'      # 数字格式为中国标准，需安装中文语言包
# lc_time = 'zh_CN.utf8'         # 时间格式为中国标准，需安装中文语言包
default_text_search_config = 'pg_catalog.english' # 全文搜索配置，建议安装中文分词插件（如 zhparser）

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# 锁管理
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# 配置锁行为以避免死锁和性能瓶颈

deadlock_timeout = 1s           # 死锁检测超时时间，1 秒为默认值
max_locks_per_transaction = 64  # 每个事务的最大锁数量，64 足够大多数场景

#------------------------------------------------------------------------------
# 字符编码
#------------------------------------------------------------------------------
# 设置客户端编码

client_encoding = utf8          # 客户端字符编码为 UTF-8，支持多语言

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# 统计信息
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# 启用统计信息以支持性能监控

track_activities = on           # 启用会话活动监控，记录活跃会话
track_counts = on               # 收集数据库统计信息，支持查询优化
track_io_timing = on            # 记录 I/O 操作耗时，便于性能分析

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# 并行查询
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idle_in_transaction_session_timeout = 10min # 终止空闲事务会话，10 分钟防止资源浪费
lock_timeout = 30s              # 锁等待超时时间，30 秒防止长时间阻塞
statement_timeout = 0           # 全局查询超时，默认不限制，可根据需求设置

此时进入docker-compose.yml所在目录执行 docker-compose up -d 即可运行数据库和两个web端管理工具了。至于如何下载镜像，大家自行探索。

进入容器配置插件

shell 复制代码

$ docker exec -it postgres17 /bin/bash

> apt update
> apt install curl gpg
# 安装插件源，由pigsty提供，参考：https://pigsty.cc/ext/repo/apt/
> curl -fsSL https://repo.pigsty.cc/key | gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/pigsty.gpg

# 添加源
> tee /etc/apt/sources.list.d/pigsty-io.list > /dev/null <<EOF
deb [signed-by=/etc/apt/keyrings/pigsty.gpg] https://repo.pigsty.cc/apt/infra generic main
deb [signed-by=/etc/apt/keyrings/pigsty.gpg] https://repo.pigsty.cc/apt/pgsql/bookworm bookworm main
EOF

> apt update

# 安装插件，插件列表参考：https://pigsty.cc/ext/list/deb/
> apt install postgresql-17-pg-analytics
> apt install postgresql-17-repack

# 启用插件，需要进入psql
> psql -U postgres -d postgres

- CREATE EXTENSION pg_analytics;
- CREATE EXTENSION pg_trgm ;
- CREATE EXTENSION pg_repack;

# 查看插件是否已启用
- \dx
# 退出psql
- exit;

# 退出容器
> exit;

# 将容器打包，以便之后备用
$ docker commit postgres my-postgres:17.5
# 保存容器，以便移植
$ docker save -o my-postgres17.5.tar my-postgres:17.5

当容器 down 后重新部署的话，则需要重新启用插件。启用插件不需要去psql中，在gui（pgadmin4，Dbeaver）等工具中执行 CREATE EXTENSION XXX 即可。