PG数据库IO负载过高怎么解决?(pg数据库io使用太多)

PostgreSQL是一种高度可靠和可扩展的关系型数据库系统。然而,在某些情况下,PG数据库的IO负载可能会过高,导致性能下降,甚至系统崩溃。IO(Input/Output)负载指的是系统中读取或写入数据的操作量,它可能是数据库操作的主要瓶颈。本文将介绍一些解决PG数据库IO负载过高的方法。

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1. 优化查询

首先要检查是否有某些查询语句导致IO负载过高。如果查询中使用了大量的连接、子查询等操作,就会导致大量的磁盘IO操作。可以通过优化查询语句来减少IO负载。

在优化查询时,可以尝试以下方法:

– 避免使用不必要的连接和子查询操作

– 使用索引加速查询

– 避免使用“%LIKE%”语法,使用“LIKE%”或“%LIKE”语法代替

– 避免使用ORDER BY / GROUP BY子句,可以使用LIMIT来限制结果数量

2. 增加缓存

缓存可以大大减少PG数据库的读取操作,从而减轻IO负载。缓存可以被分为内存缓存和磁盘缓存。

内存缓存存储着最近使用的数据块,这对于频繁使用的数据非常有用。可以使用pg_buffercache视图查看当前正在使用的缓存页。

在某些情况下,内存缓存可能不足。这时可以增加内存容量或者使用物理磁盘作为缓存。

3. 优化磁盘使用

磁盘的读写操作是PG数据库的主要瓶颈。可以通过优化磁盘使用来减少IO负载。

可以尝试以下方法:

– 使用RD来提高磁盘IO性能

– 增加磁盘带宽,使用更快的硬盘或者SSD

– 分散数据文件到多个磁盘上

– 避免使用小块大小的磁盘操作

– 压缩数据,减少读写操作的量

4. 减少并发连接

并发连接是PG数据库IO负载的一个重要因素。如果有太多的连接,就会导致大量的IO操作。

可以使用以下方法来减少并发连接:

– 优化应用程序,避免不必要的连接

– 减少连接池大小

– 避免长时间处于空闲状态的连接

5. 使用异步IO操作

在某些情况下,PG数据库可能需要同时读取或写入大量数据,这可能会导致IO负载过高。可以使用异步IO操作来减少IO负载。

异步IO操作使用了非阻塞IO和回调机制,可以减少完成IO操作需要等待的时间。在进行IO密集型操作时,异步IO操作可以大大加快查询速度。

6. 升级硬件

升级硬件是减少IO负载的最终解决方案之一。可以增加内存、磁盘容量、磁盘IOPs等硬件规格,提高系统性能,减轻IO压力。

在PG数据库IO负载过高时,可以使用以上方法来解决问题。但是,这些方法并不是银弹,需要通过实验和测试来确定哪些方法最适合当前系统。无论怎样,始终要坚持更佳实践,以保持数据库系统的优化。

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pgsql比mysql好在哪

Pgsql和Mysql的对比

工作中用过这两个数据库,但都不是太深入,仅限于用而已,但给我留下的印象就是Pgsql更好些,因为这两个库我都遇到过数据丢失的问题,前者我通过网上方法加自己的判断有惊无险地恢复了,而后者搜索各种资料加问身边的专家都没办法。

刚网上搜了一下两者的区别,总隐谈体的感觉也是前者是更好的开源关系数据库,而后者是互联网行业应用最广泛的数据库, 可能应用等多发现的坑也多,网上相关资料也多。如果让我个人选没特殊要求情况下会选前者。

关于两个的区别可以看知灶段碰乎上相关问题,回答很精彩,

其中一个如下。

一、 PostgreSQL 的稳定性极强, Innodb 等引擎在崩溃、断电之类的灾难场景下抗打击能力有了长足进步,然而很多 MySQL 用户都遇到过Server级的数据库丢失的场景——mysql系统库是MyISAM的,相比之下,PG数据库这方面要好一些。

二、任何系统都有它的性能极限,在高并发读写,负载逼近极限下,PG的性能指标仍可以维持双曲线甚至对数曲线,到顶峰之后不再下降,而 MySQL 明显出现一个波峰后下滑(5.5版本之后,在企业级版本中有个插件可以改善很多,不过需要付费)。

三、PG 多年来在 GIS 领域处于优势地位,因为它有丰富的几何类型,实际上不止几何类型,PG有大量字典、数组、bitmap 等数据类型,相比之下mysql就差很多,instagram就是因为PG的空间数据库扩展POSTGIS远远强于MYSQL的my spatial而采用PGSQL的。

四、PG 的“无锁定”特性非常突出,甚至包括 vacuum 这样的整理数据空间的操作,这个和PGSQL的MVCC实现有关系。

五、PG 的可以使用函数和条件索引,这使得PG数据库的调优非常灵活,mysql就没有这个功能,条件索引在web应用中很重要。

六、PG有极其强悍的 SQL 编程能力(9.x 图灵完备,支持递归!),有非常丰富的统计函数和统计语法支持,比如分析函数(ORACLE的叫法,PG里叫window函数),还可以用多种语言来写存储过程,对于R的支持也很好。这一点上MYSQL就差很远,很多分析功能都不支持,腾讯内部数据存储主要是MYSQL,但是数据分析主要是HADOOP+PGSQL(听李元佳说过,但是没有验证过)。

七、PG 得多种集群架构可以选择,plproxy 可以支持语句级的镜像或分片,slony 可以进行字段级的同步设置,standby 可以构建WAL文件级或流式的读写分离集群,同步频率和集群策略调整方便,操作非常简单。

八、一般关系型数据库的字符串有限定长度8k左右,无限长 TEXT 类型的功能受限,只能作为外部大数燃拍据访问。而 PG 的 TEXT 类型可以直接访问,SQL语法内置正则表达式,可以索引,还可以全文检索,或使用xml xpath。用PG的话,文档数据库都可以省了。

九,对于WEB应用来说,复制的特性很重要,mysql到现在也是异步复制,pgsql可以做到同步,异步,半同步复制。还有mysql的同步是基于binlog复制,类似oracle golden gate,是基于stream的复制,做到同步很困难,这种方式更加适合异地复制,pgsql的复制基于wal,可以做到同步复制。同时,pgsql还提供stream复制。

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