PostgreSQL注意事项记录

本文介绍了如何在Linux和Windows环境下配置PostgreSQL服务器以支持远程连接,并详细解释了编辑postgresql.conf和pg_hba.conf文件的具体步骤。此外,还提供了在Windows系统中创建表空间的方法。

a)开放远程连接PostgreSQL服务器。

Linux上实现远程连接的PostgreSQL服务器,参考<1>,<2>进行

Windows上实现远程连接的PostgreSQL服务器,参考<2>进行

<1>要使Linux上的PostgreSQL打开 “unix的tcpip套接子”。
编辑 $POSTGRES/data/postgresql.conf 文件,
将tcpip_socket=off改成tcpip_socket=on即可。

(我在按章8.3.6版本时,并未找到上述配置选项)

<2>设置远程访问认证机制。

编辑 $POSTGRES/data/pg_hba.conf 文件,

这个文件上面一大堆都是介绍如何使用这个文件使进行配置的,

最下面才是真正让我们填写东西的地方。

其中,有一行注释:

# TYPE  DATABASE    USER        CIDR-ADDRESS          METHOD

说明每一行有五个字段,

分别是:连接类型、可使用的数据库名、使用者、DIDR地址、和验证方法等五项。

下面,我只介绍一些针对每个字段常用的选项。

字段一:TYPE。

可以选择:local或host。

前者只能允许本地的用户登陆Postgres数据库;后者可以接受远程客户登陆。所以,

我们应该使用“host”。

字段二:DATWABSE。

连接用户可以使用的数据库名字。可以使Postgres的一个具体的

数据库名,也可以使用“all”来允许用户访问所有数据库。

字段三:USER。

可以指定某个具体的用户来连接Postgres数据库(还要结合后面的地址字段),

也可以使用“all”来允许所有用户连接数据库。

字段四:DIDR-ADDRESS。

这可能会让您不知所措,不知道它为何物。

其实,它就是IP地址与掩码的另一种表示方法而已。

Postgres是通过这个字段来了解,允许那些IP或IP网段连接此服务器。

它的格式是: IP地址/掩码。

这个掩码和子网掩码是一个道理,只不过是用一个小于等于32的正数来表示,

表示的正是子网掩码中高几位为1,

比如,255.255.255.0 就是“24”,说明高24位是1。

192.168.0.1/32 相当于 IP为192.168.0.1,子网掩码为255.255.255.255的网段,

很显然,这只表明192.168.0.1IP自己。

如果您对IP地址与子网掩码不太了解,请查看相关资料。

字段五:METHOD。

这是验证方法。可选的有:

reject:拒绝这个IP的用户访问;

md5:密码以md5作为hash编码;

password:密码作为明文传输(好恐怖!);

krb5:密码以krb5作为hash编码。

下面举一个例子,来说明如何进行设置:

# TYPE  DATABASE    USER        CIDR-ADDRESS          METHOD

#允许IP为192.168.0.1的所有用户登陆到Postgres服务器的所有数据库,采用md5验证。

host      all                 all            192.168.0.1/32          md5

#允许用户testuser在192.168.0.XX的网段任意机器登陆Postgres服务器,

#只能使用数据库testdb,采用md5验证。

host      testdb           testuser 192.168.0.1/24          md5

==============================================

B)表空间的创建(win下)

 1.服务器中创建用于存放数据的空文件夹。

 2.如果1中创建的文件夹不在安装目录下,需要对postgres用户增加对新文件夹的访问权限。步骤如下: 管理工具---计算机管理----系统工具----本地用户和组-----用户-----postgres----配置文件----主文件---加入1中创建好的文件夹绝对路径。

  3.在pgAdmin中创建表空间路径设为1创建的文件夹就可以了。

<think>嗯,用户这次的问题聚焦在PostgreSQL处理千万级数据量的性能优化和注意事项,看来ta正在面临大数据量的实战挑战。从ta特意强调“千万级”这个量级来看,应该不是理论探讨而是实际项目需求,可能遇到了性能瓶颈。 用户引用的资料里提到了几个关键点:COPY命令、分批处理、资源分配,这些确实是核心要点。不过ta之前的历史对话还涉及索引优化、查询计划分析等内容,需要把这些知识点串联起来。用户似乎是个有经验的开发者,但可能对数据库底层的优化机制还不够熟悉。 值得注意的细节是用户引用了[^3]里提到的“秒级响应”和“高并发”要求,说明ta的应用场景对实时性要求很高。这提示我们在优化时不仅要考虑数据加载速度,还要兼顾查询性能的稳定性。 我打算从四个维度展开回答:首先是硬件和配置层的基础优化,这是千万级处理的根基;然后是数据加载技巧,毕竟批量导入是高频操作;接着重点讲索引策略,这是查询性能的关键;最后补充高并发下的注意事项。每个部分都要给出可落地的具体方案,比如COPY命令的实际用例、BRIN索引的使用场景。 用户可能没意识到但很重要的一点是:千万级数据的优化往往需要牺牲部分ACID特性(比如适当降低隔离级别),这点需要明确提醒。另外考虑到ta的应用场景,应该强调监控工具的使用,毕竟大数据的性能问题往往需要持续调优。 在回答末尾准备补充三个相关问题:分区表的使用(千万级必备)、连接池配置(针对高并发)、冷热数据分离(成本优化)。这些问题都是千万级场景下自然延伸的痛点,能帮助用户建立系统级的优化思维。</think>以下是 PostgreSQL 处理千万级数据量的关键优化策略和注意事项,结合性能瓶颈分析和实战方案: --- ### 一、**数据加载优化** 1. **`COPY` 命令替代 `INSERT`** - 速度提升 10-100 倍,减少事务开销[^1] ```sql COPY orders FROM '/path/data.csv' WITH (FORMAT csv, HEADER); ``` 2. **批量提交事务** - 单事务提交百万条数据易导致 WAL 膨胀,建议每 1-5 万条提交一次 ```sql BEGIN; INSERT ... -- 循环插入1万条 COMMIT; -- 分批提交 ``` 3. **禁用约束与索引** - 导入前关闭非关键约束,导入后重建索引 ```sql ALTER TABLE orders DISABLE TRIGGER ALL; -- 禁用触发器 DROP INDEX idx_orders_date; -- 删除大索引 -- 导入数据 -- CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_orders_date ON orders(create_date); -- 并发重建 ``` --- ### 二、**查询性能优化** #### 索引策略 | **索引类型** | **适用场景** | **示例** | |--------------|---------------------------|-----------------------------------| | B-tree | 等值/范围查询 (`>`, `<`) | `CREATE INDEX idx_salary ON employees(salary)` | | BRIN | 有序大表(时间序列) | `CREATE INDEX idx_log_time ON logs USING BRIN(create_time)` | | GIN | JSON/数组/全文搜索 | `CREATE INDEX idx_tags ON products USING GIN(tags)` | #### 查询优化技巧 1. **避免全表扫描** ```sql -- 反例:未用索引字段过滤 SELECT * FROM logs WHERE EXTRACT(YEAR FROM create_time)=2023; -- 正例:索引字段范围查询 SELECT * FROM logs WHERE create_time BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'; ``` 2. **分页深度优化** - 传统 `LIMIT/OFFSET` 在千万级数据效率低下 ```sql -- 优化方案:使用游标或seek方法 SELECT * FROM orders WHERE id > 1000000 -- 记录上次查询的末位ID ORDER BY id LIMIT 100; ``` --- ### 三、**系统级调优** 1. **关键参数调整** ```ini # postgresql.conf shared_buffers = 8GB # 建议内存25% work_mem = 64MB # 复杂排序/哈希操作内存 maintenance_work_mem = 2GB # 索引重建/VACUUM内存 max_parallel_workers = 8 # 并行查询进程数 ``` 2. **分区表策略** - 按时间或业务键拆分大表(如按年分表) ```sql CREATE TABLE orders_2023 PARTITION OF orders FOR VALUES FROM ('2023-01-01') TO ('2024-01-01'); ``` 3. **定期维护任务** ```sql VACUUM ANALYZE orders; -- 更新统计信息并清理死元组 REINDEX TABLE orders; -- 重建碎片化索引 ``` --- ### 四、**高并发处理** 1. **连接池配置** - 使用 PgBouncer 减少连接开销,避免 `Too many connections` 2. **读写分离** - 主库写入 + 只读副本分担查询压力 3. **锁竞争规避** ```sql SELECT ... FOR UPDATE SKIP LOCKED; -- 跳过被锁行 ``` --- ### 五、**监控与诊断** ```sql -- 实时监控慢查询 SELECT * FROM pg_stat_activity WHERE state = 'active' AND now() - query_start > interval '5s'; -- 索引使用分析 SELECT * FROM pg_stat_all_indexes WHERE relname = 'orders'; ``` > **关键指标**: > - CPU/IO 瓶颈:`top`, `iostat` > - 内存压力:`pg_stat_bgwriter` 的 `buffers_alloc` > - 长事务:`pg_stat_activity` 的 `xact_start` --- ### 六、**扩展方案** 1. **并行计算** ```sql SET max_parallel_workers_per_gather = 4; SELECT /*+ Parallel(orders 4) */ COUNT(*) FROM orders; ``` 2. **列式存储** - 使用 Citus 列存扩展优化分析查询 3. **数据分片** - 分布式方案:Citus 或 pg_shard 横向拆分数据 --- **性能对比示例**: | 操作 | 未优化耗时 | 优化后耗时 | |---------------------|------------|------------| | 导入1000万行 | > 1小时 | 2-5分钟 | | 全表扫描查询 | > 30秒 | < 100ms | | 高并发写入(1万TPS) | 失败 | 成功 | 通过综合应用上述策略,可稳定支持千万级数据的毫秒级查询和高速写入[^1][^2]。
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