如何在 CentOS Stream 9 上配置并优化 PostgreSQL 15，支持高并发的数据插入与快速查询？

在构建高负载数据库服务时，A5IDC亲自实践了一套从系统准备、数据库安装、核心参数调优，到高并发插入与查询优化的完整方案。本教程适合用于生产环境（例如 OLTP 大并发、数据平台实时写入场景），不仅包含详细步骤、硬件参数、配置示例，还包含性能评估与调优思路。

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一、香港服务器www.a5idc.com系统与硬件环境建议

项目	推荐规格	说明
操作系统	CentOS Stream 9 x86_64	服务稳定且接受最新软件包支持
CPU	8--32 核	并发控制、查询执行并行化能力提高
内存	32--128 GB	高并发数据缓冲与缓存
存储	NVMe SSD（读写 20K+ IOPS）	WAL 与数据分离提升写性能
网络	1--10 Gbps	前端应用与数据库之间网络延迟最小

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二、安装 PostgreSQL 15

CentOS Stream 9 自带 PostgreSQL 15 软件包流，通过模块方式安装是最简便的方式。

# 安装 PostgreSQL 15
dnf module -y install postgresql:15

# 初始化数据库
postgresql-setup --initdb

# 配置开机启动并启动 PostgreSQL
systemctl enable --now postgresql

完成后，可通过 psql 进入数据库：

sudo -u postgres psql

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三、基本配置优化策略

PostgreSQL 默认安装适合开发测试场景，并未针对高并发/高插入优化。以下是核心调优方向：

3.1 shared_buffers 与缓存参数

参数	推荐值	说明
shared_buffers	系统 RAM × 25%	PostgreSQL 数据缓存
effective_cache_size	系统 RAM × 50--75%	优化器估算操作系统缓存

例如在 64GB 内存服务器上：

shared_buffers = 16GB
effective_cache_size = 32GB

理论上 shared_buffers 占比太高会减少 OS 文件缓存的空间；有效缓存是优化器评估用到索引与表页缓存的重要参考。

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3.2 写入相关参数

参数	默认	推荐
wal_buffers	-1	16--64MB
checkpoint_completion_target	0.5	0.9
max_wal_size	1GB	4--12GB

示例：

wal_buffers = 32MB
checkpoint_completion_target = 0.9
max_wal_size = 6GB

调整这些参数能降低 WAL checkpoint 压力，从而提升写入持续吞吐量。

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3.3 连接与工作进程参数

max_connections = 500
work_mem = 16MB
maintenance_work_mem = 1GB
max_parallel_workers = 16

多人并发写入仍需配合连接池（例如 PgBouncer）来减少连接开销，否则过多连接会增加上下文切换。

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四、高并发写入优化实战

4.1 批量插入而非逐行插入

逐条 INSERT 是最慢的写法。A5IDC建议使用：

BEGIN;
INSERT INTO table_name (col1, col2) VALUES
  (v1, v2),
  (v3, v4),
  ...;
COMMIT;

批量插入有效减少事务开销，并提升插入吞吐。

对于海量数据，使用 COPY FROM 是最快方式：

COPY table_name FROM '/path/data.csv' CSV;

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4.2 临时禁用索引与约束

在大批量插入时，维持索引与外键会增加验证成本。可在批量插入前拆掉部分索引，插入后再重建：

DROP INDEX idx_example;
-- 批量插入
CREATE INDEX idx_example ON table_name(column);

对于 OLTP 场景，只有必要索引才能最大化插入速率。

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五、查询性能优化

5.1 索引与统计信息优化

通常对单列查询用 B‑Tree 索引；复杂查询用如下类型：

索引类型	应用场景
B‑Tree	精确匹配/范围
BRIN	大表区间范围
GIN	JSON、Full‑Text

PostgreSQL 强大的多种索引支持让查询性能显著提升。

执行计划分析：

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM example WHERE col1 = 'value';

基于执行计划调整索引与统计信息。

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5.2 并行查询

PostgreSQL 15 支持并行查询：

max_parallel_workers_per_gather = 4

视 CPU 核数合理设置，可提升复杂查询性能。

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六、进阶架构与连接池

6.1 使用 PgBouncer

PgBouncer 是轻量级连接池，可显著减轻 PostgreSQL 主进程连接开销：

# pgbouncer.ini 示例
[databases]
mydb = host=127.0.0.1 port=5432 dbname=mydb

[pgbouncer]
listen_addr = *
listen_port = 6432
max_client_conn = 2000
default_pool_size = 100

PgBouncer 支持 session / transaction / statement 三种池化模式，根据应用选择最合适的模式。

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七、性能对比评测（示例）

以下评测是在 8 核 64GB 内存 NVMe SSD 服务器进行的简单对比，仅作参考：

场景	逐行 INSERT	批量 INSERT	COPY FROM
10 万行	4.2s	1.3s	0.5s
100 万行	50s	9.8s	4.2s

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八、总结

通过以上调整与优化实践，我成功将 PostgreSQL 15 在 CentOS Stream 9 上的并发写入与查询性能提升到生产级水平：

1. 合理分配内存与缓存参数
2. 批量写入、减少索引维护开销
3. 使用连接池 PgBouncer 降低连接压力
4. 基于执行计划优化查询与索引策略

这些优化策略适用于多数中大型系统的生产数据库。如需更高性能，可结合物理分区、逻辑复制或分布式扩展进一步提升。