«Углубленный механизм хранения PostgreSQL: принципы и производительность»
«Углубленный механизм хранения PostgreSQL: принципы и производительность»

🐅Резюме

Привет всем, я блоггер Maotouhu. Недавно многие читатели спрашивали о деталях механизма хранения данных PostgreSQL. В этой статье я углублюсь в принципы и производительность механизма хранения PostgreSQL. Эта статья будет хорошим справочником для тех, кто рассматривает возможность использования PostgreSQL или хочет глубже понять его внутренние механизмы. Механизм хранения PostgreSQL, оптимизация производительности PostgreSQL, принципы PostgreSQL.

📖Введение

PostgreSQL, как объектно-реляционная система баз данных с открытым исходным кодом, получила поддержку большого числа пользователей и разработчиков. Его механизм хранения является ключевой частью его производительности и стабильности. Понимание принципа работы механизма хранения может помочь нам лучше оптимизировать производительность базы данных и решить практические проблемы.


🚀Текст

1. Введение в механизм хранения PostgreSQL.

Механизм хранения PostgreSQL является сердцем базы данных и отвечает за хранение, поиск и управление данными. Основная технология, которую он использует, — это модель MVCC (Multiple Version Concurrency Control).

1.1 Принцип работы MVCC

MVCC, или Multi-Version Concurrency Control, — это ключевая технология PostgreSQL для улучшения одновременного чтения и записи. В отличие от традиционных стратегий блокировки, MVCC допускает одновременное чтение и запись без явной блокировки.

  • контроль версий: Всякий раз, когда данные изменяются, PostgreSQL не перезаписывает данные напрямую, а создает новую версию данных. Данные старой версии будут сохраняться до тех пор, пока к ним больше не будут относиться никакие транзакции.
  • Операция чтения: Для операций чтения блокировка не требуется, поскольку каждая транзакция имеет свою собственную версию транзакции. Это обеспечивает высокую степень параллелизма операции. чтение не будет заблокировано.
  • операция записи: операция записи также не нацелены непосредственно на данные. И наоборот, если две транзакции попытаются изменить одну и ту же транзакцию, только первая зафиксированная транзакция будет успешной; остальные транзакции получат ошибку и потребуется повторить попытку.
1.2 Транзакции и уровни изоляции

Транзакции являются основой операций библиотеки данных.,Обеспечьте целостность и согласованность данных. PostgreSQL поддерживает несколько уровней изоляции транзакций.,отREAD UNCOMMITTEDприезжатьSERIALIZABLE,для удовлетворения различных требований параллелизма.

2. Структура хранения и расположение данных.

Понимание структуры физического хранилища PostgreSQL имеет решающее значение для оптимизации производительности запросов.

2.1 Структура кучи

Основная структура хранения данных PostgreSQL называется «кучей». Файл кучи содержит все данные таблицы, но они не хранятся в каком-либо определенном порядке.

  • страница данных: хранилища данных на странице фиксированного размера, обычно 8 КБ.
  • линейная версия: Каждая строка данных имеет одну или несколько версий, в зависимости от того, сколько раз она была изменена. MVCC гарантирует, что каждая транзакция видит правильную версию.
Язык кода:javascript
копировать
-- Создайте простую таблицу и индекс
CREATE TABLE example (id INT, value TEXT);
CREATE INDEX idx_example_id ON example(id);
2.2 Индекс

PostgreSQL поддерживает несколько типов индексов, включая B-дерево, хэш, GIN, GiST и SP-GiST. Каждый тип индекса имеет свои варианты использования, и понимание их может помочь оптимизировать производительность запросов.

3. Вопросы производительности

Чтобы максимизировать производительность PostgreSQL, необходимо провести оптимизацию по многим аспектам.

3.1 Оптимизация оборудования
  • хранилище: Использование высокоскоростного твердотельного накопителя может значительно повысить производительность ввода-вывода.
  • Память: Увеличение оперативной памяти позволяет хранить больше данных и индексов в Память, тем самым увеличивая скорость запросов.
  • сеть: В распределенной среде решающее значение имеют высокоскоростные соединения.
3.2 Оптимизация конфигурации

В зависимости от вашего оборудования и рабочей нагрузки настройка параметров конфигурации PostgreSQL может повысить производительность.

  • shared_buffers: Обычно хорошим выбором является настройка 10–25 % ОЗУ.
  • work_mem: Контролирует использование Память для операций сортировки и хеширования.
3.3 Оптимизация запросов

Эффективное проектирование и оптимизация запросов являются ключом к повышению производительности.

  • Используйте ОБЪЯСНИТЬ: Понимание плана выполнения запроса и выявление потенциальных узких мест.
  • выбор индекса: Убедитесь, что запрос использует правильный индекс.
  • Перезапись запроса: Иногда простое переписывание запроса приводит к лучшим результатам.
Язык кода:javascript
копировать
EXPLAIN SELECT * FROM example WHERE id = 1;

Это более глубокое обсуждение механизма хранения данных PostgreSQL. Я надеюсь, что оно поможет вам лучше понять принципы его работы и методы оптимизации производительности.

📚Резюме

Понимание принципов работы механизма хранения и производительности PostgreSQL очень важно для администраторов и разработчиков баз данных. Я надеюсь, что эта статья предоставит вам ценную информацию и вдохновение.

📖Рекомендации

  1. PostgreSQLОфициальная документация:https://www.postgresql.org/docs/
  2. “PostgreSQLвысокийпроизводительностьоптимизация” by Samson Riggs.
  3. «Кратко о PostgreSQL», Линда Смит.
boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose