PostgreSQL 烤面包的味道好极了 TOAST

本文深入探讨PostgreSQL中TOAST机制的运作原理,解释如何处理大容量数据字段,如BLOB类型,通过分解和存储优化,提升数据库性能。文章还讨论了TOAST的四种存储模式及其适用场景。

在传统的数据库中,DBA最恨  听到的词就是,我要使用 BLOB 字段,或者类似的类型来处理,huge的数据,他可能是一段图形的在转换后的“乱码”,也可能是某个蹩脚 程序设计出来的 “怪胎”。如果是强有力的 DBER 可能直接驳回此类需求,但换来的是,“这不有这个字段嘛”, 为啥不让用,就你事多的,我就存几行诸如此类的,“欢迎词”。

PostgreSQL的管理员们是否会得到这样的欢迎词,就与他对Postgresql 的TOAST 的了解以有关。PG的默认的数据也大小是多少,8K,与SQL SERVER类似。MYSQL 是16KB的PAGE页(默认)

那TOAST 首先的含义以及出现的需求就有了,因为默认的数据库的页面,无法处理大容量的数据,所以针对大容量的数据就产生了一些字段的类型,来满足某些“变态” 的需求。TOAST的含义其实就是通过对大字段的分解,将其分配到多个物理行上的方式。所以一个大面包,把他切片,然后就是叫“吐司”,TOAST的名词来源可能是这样来的。

当然如果仅仅想到就是将多个物理行进行组织后来存储大型数据,未免想的还是少了一点,任何数据库的数据要进行处理,都需要走内存的这一关,而如何将大字段与内存进行一个友好的“匹配”, 那就还得在费点功夫。

这里如果对PG 陌生的话,先纠正一个概念,TOAST不是一个字段类型,他是一种底层数据存储的方式,在其上方才是那些需要扩展的字段类型,所以大型字段的存储都要经过TOAST一关。

还是先感官再理论,否则按照什么理论来发散,脑子大约会开始陷入停转可能。

CREATE TABLE messages (message text);

INSERT INTO messages

SELECT (SELECT

        string_agg(chr(floor(random() * 26)::int + 65), '')

        FROM generate_series(1,10000))

FROM generate_series(1,10);

在你的PG上(我这里的版本是11),运行了上面的语句,插入一堆数据后

我就得到了关于下面的这个图,一个存储数据的toast表的实际内容是什么样的

下面总结一下TOAST

1 PG的大容量数据和实体表不是存在一起的

2 PG会分配一个表来单独存储分出来的数据

3 这个表里面会存储大容量的数据。

4 在这个专门存储toast的数据类型也是有选择的,json , text,varchar, bytea等类型都会将数据存储在这个实体表对应的toast表中。

5 TOAST 的在存储数据的时候有四种模式  plain (不使用toast) extended (默认压缩,既要压缩,也要行外存储)external (不压缩,直接使用行外存储)  Main模式(压缩,但行外存储会排在最后的选择范围)

那这里就会对上面的产生一个问题,就是我们在处理这样的数据的时候,这四种可以选择的类型,那种是最优选,或者有什么推荐,或者还是使用默认的模式。

参看上面的文字,其中对于上面四种模式中给出了建议,使用Main 模式

怎么修改优化,参见下面的语句

ALTERTABLE YourTable
ALTERCOLUMN YourColumn SET STORAGE (PLAIN | EXTENDED | EXTERNAL |MAIN)
所以总结一下,PG 在处理比较大的字段上并没有什么问题,但涉及不合理的事情其实与能不能接受,
倒是无关,主要是数据库种类这么多,为何非要在一个数据库上“拼死拼活”, 不如找一个更合适字段处理特
别大的数据的数据库,他不香吗?

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值