Postgres的大批量数据导入优化

Postgres的大批量数据导入优化

主要分为如下几个方面

  • 导入方式
  • 表结构优化
  • 并行
  • 设置相关参数
  • 利用pg_bulkload插件

导入方式

  • 使用copy而不是insert可以有效的减少事务数量,进而加快导入

表结构优化

  • 字段类型优化
    尽量采用占用空间小的数据类型

  • 表扩展方式优化
    增大每次表扩展的大小 BLOCK_SIZE

  • 表分区
    表进行物理分区可以减少IO等待

  • 外键/索引
    在导入时先禁用索引以及外键约束,导入后重新alter

并行

  • 如果有多个表使用copy并行
  • 对于单个表如果数据有序可以考虑分区多个copy并行导入分区
  • 设置postgres并行参数,如max_parallel_workers等

参数优化

  • 设置并行度
  • 对于polarDB等提供了预读、预扩展的数据库,开启预读,预扩展功能
  • 设置日志级别(可以修改源码强制禁用所有copy日志输出)
  • 增大共享缓冲区
  • 增大缓存

利用pg_bulkload插件

  • pg_bulkload绕过了共享内存以及wal,直接从原文件读取数据到数据库
  • 在20GB的TPCH测试中可以实现约10倍的性能提升
  • 对于polarDB需要对pg_bulkload进行修改适配

其他

  • 设置VACCUM频率
  • 设置check_point
  • … …

综合

  • 结合多种优化方式可以获得更好的效果
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