25、优化数据库性能:PostgreSQL 实战指南

优化数据库性能:PostgreSQL 实战指南

1. 数据库性能优化概述

数据库性能优化涵盖多个方面,包括硬件配置、网络设置、数据库配置、SQL 查询重写以及索引维护等。本文主要聚焦于基础配置和查询重写。

在优化数据库性能前,需了解系统特性,判断数据库系统适用于在线分析处理(OLAP)还是在线事务处理(OLTP),明确其是受 IO 还是 CPU 限制,这决定了数据库集群的整体设置,如 CPU 数量、CPU 性能、RAID 设置、内存大小以及数据库集群配置。数据库服务器配置完成后,可使用基准测试框架(如 pgbench)计算数据库服务器设置的每秒事务数(TPS)。

系统启动并运行后,需定期进行性能优化的第二步。此时可设置监控系统,如 pgbadger 监控工具、PostgreSQL 负载分析器(PoWA)和 pg_stat_statements,以找出性能瓶颈和慢查询。

优化慢查询时,需先进行分析。若查询编写不佳,重写查询可能就足够;否则,可创建缺失的索引、修改服务器配置设置、重构物理结构等。

2. PostgreSQL 配置调优

PostgreSQL 的默认配置值不适用于生产环境,部分默认值通常过小。开发 PostgreSQL 应用时,建议搭建与生产环境配置相近的测试系统,以获取准确的性能指标。以下是在任何 PostgreSQL 环境中都应审查的配置:
- 最大连接数 :最大连接数是配置数据库的重要参数。每个客户端连接都会消耗内存,影响可分配给其他用途的总内存量。 max_connections 配置参数的默认值为 100,降低该值可让数据

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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