立即开始为您的 PostgreSQL 增添动力。
PostgreSQL 已成为许多开发人员的首选数据库系统，2023 年 Stack Overflow 调查显示，49% 的专业开发人员广泛使用 PostgreSQL。随着越来越多的项目依赖于这个强大的开源数据库，优化其性能已成为开发人员的一项关键技能。
在本文中，我们将探讨 PostgreSQL 性能的核心概念，重点关注三个关键领域：表设计、查询优化和硬件资源分配。对于每个主题，我们将讨论您的选择如何影响数据库性能，并指导您进行优化。
我们将研究表设计、窄表和宽表之间的权衡，以及何时考虑表分区。接下来，我们将讨论查询性能，涵盖索引的作用以及识别和解决常见低效率问题的技术。最后，我们将讨论资源分配，包括硬件注意事项、要调整的关键 PostgreSQL 参数，以及管理存储和压缩的策略。
读完本文后，您将了解如何进行 PostgreSQL 性能优化，并能够更好地做出决策，帮助您的数据库高效、有效地运行。
表设计是设计 PostgreSQL 数据库最不可或缺的方面之一。表的结构和组织方式会严重影响数据库的性能、可扩展性和可维护性。设计表时要考虑的两个关键因素是表宽度和分区。
让我们详细探讨这些概念，讨论最佳实践和注意事项，帮助您理解和实现 PostgreSQL 表设计。
表的宽度是指它包含的列数。窄表包含的列较少，通常存储标记特征，例如 ID 号、时间戳和标签。这些表往往有很多行。另一方面，宽表包含很多列，通常代表不同的指标或属性。
窄表设计具有一些优势
更易于扩展：向窄表添加新的数据类型或列通常更简单，破坏性更小。
更好的数据类型管理：窄表的列更少，管理和更新数据类型更直接。
但是，宽表设计也有其优势
查询更简单：从宽表查询数据通常需要更少的连接，使查询更直接、更快。
查询性能更高：宽表可以减少对复杂连接的需求，从而加快查询执行速度。
在窄表设计和宽表设计之间做出决定时，请考虑您的具体用例和要求。如果您的数据模型可能会频繁变化，窄表设计可能更合适。如果查询性能是重中之重，并且您的数据模型相对稳定，那么宽表设计可能更好。
值得注意的是，没有万能的解决方案，最佳的表设计通常介于两者之间。找到适合您的方案的正确平衡点是实现最佳性能和可维护性的关键。
随着 PostgreSQL 数据库的增长，您可能会遇到性能挑战，尤其是在大型表中。表分区是一种强大的技术，可以帮助缓解这些问题。它将一个大型表分成更小、更易于管理的部分，称为分区。
在以下情况下，请考虑对表进行分区
大型或快速增长的表：如果您的表有数百万或数十亿行，或者由于高数据摄取率而过度增长，则分区可以帮助管理这种增长并维护性能。
查询速度慢：如果您发现查询性能下降，特别是对于那些应该只访问数据子集的查询（例如，基于时间的查询），分区可以通过专注于相关分区来显着提高查询速度。
维护开销：随着表增长，诸如 VACUUM 和 ANALYZE 等任务可能会变得非常耗时，并影响整体数据库性能。分区允许您在较小的分区上独立执行这些操作，从而减少其影响。
但是，分区并非总是最佳解决方案。如果您的表很小，或者您的数据访问模式在整个表中是一致的，请避免分区。
在实施表分区时，请考虑以下设计原则
平衡的表大小：目标是在大分区和小分区之间取得平衡。虽然 PostgreSQL 可以处理许多分区，但分区过多会增加计划时间并对查询性能产生负面影响。相反，如果分区太大，您可能无法充分受益于分区修剪。
使用有意义的分区键：选择与您的查询模式相一致的分区键。例如，如果大多数查询按日期过滤，则时间戳或日期列将是理想选择。
统一的分区大小：保持分区相对一致，以确保跨分区的一致维护和查询性能。
通过仔细规划和遵循分区设计的最佳实践，您可以显着提高 PostgreSQL 数据库的性能和可管理性。但是，请注意潜在的陷阱，例如过度分区、低效索引和未优化的查询模式，这些都可能抵消分区的优势。
查询性能是 PostgreSQL 数据库管理的一个至关重要的方面。缓慢的查询会导致用户体验不佳、资源消耗增加和系统性能下降。为了确保您的 PostgreSQL 数据库以最佳状态运行，必须关注两个关键领域：索引和查询优化。
索引 是提高 PostgreSQL 查询性能的强大技术。索引是允许数据库根据索引列快速定位和检索特定行的数据结构。通过创建正确的索引，您可以显着加快查询速度并减少所需的 I/O 操作量。
提高查询速度：索引通过减少需要扫描的行数来帮助 PostgreSQL 更快地找到您需要的数据。这对于根据特定列进行过滤或排序的查询特别有利。
减少 I/O 操作：使用索引，PostgreSQL 可以找到所需的数据，而无需扫描整个表，从而最大限度地减少了所需的磁盘 I/O 量。
维护数据完整性：索引还可以通过强制执行唯一性约束来帮助维护数据完整性。当您在列或一组列上创建唯一索引时，PostgreSQL 会确保不会插入重复值，从而保护您的数据免受不一致的影响。
虽然索引非常有用，但它们并非始终必要或有用。以下是一些创建索引可能会提高性能的情况
大型表中的频繁访问行：如果您的查询经常针对大型表中的少量行，则在相关列上创建索引可以显着加快这些查询的速度。
条件查询：索引对于包含 WHERE 子句的查询特别有用，因为它们允许 PostgreSQL 快速定位与指定条件匹配的行。
写入操作少：当您的表是读密集型并且写入操作（INSERT、UPDATE、DELETE）相对较少时，索引最有效。这是因为对索引表的每次写入操作还需要更新索引，这会降低写入性能。
重要的是要注意，虽然索引可以大大提高查询性能，但它们也会带来一些开销。每个索引都会消耗额外的存储空间并增加一些维护开销，因此明智地创建索引并仅在将从中受益的列上创建索引至关重要。过度索引会通过增加 PostgreSQL 对写入操作和索引维护所需的工作量来损害性能。
除了索引之外，查询优化是确保高性能 PostgreSQL 数据库的另一个重要方面。您可以通过识别和解决常见的低效问题来显着提高查询速度和资源利用率。
通配符使用：在查询中过度使用通配符（例如，SELECT *）可以通过检索不必要的列来降低查询速度。相反，请仅指定您需要的列。
临时表：虽然临时表在某些情况下很有用，但过度使用它们会导致性能问题。如果可能，请使用子查询或CTE（公用表表达式）。
复杂的查询结构：PostgreSQL 可能难以优化具有多个连接、子查询或复杂条件的查询。尝试尽可能简化您的查询，并考虑将它们分解成更小、更集中的查询。
要识别和优化有问题的查询，您可以使用各种工具和技术
使用 pg_stat_statements：PostgreSQL 中的 pg_stat_statements 模块允许您跟踪查询性能统计信息。检查这些统计信息可以让您识别缓慢的查询并了解其资源使用情况。
例如，您可以使用pg_stat_statements 查找最耗时的查询、I/O 使用率最高的查询或执行最频繁的查询。
使用 Timescale Insights 等监控工具：Timescale Insights 是一款功能强大的 PostgreSQL 数据库监控和优化工具。它提供了一个用户友好的界面，用于跟踪查询性能、识别缓慢的查询以及了解资源利用率。
例如，您可以使用 Timescale Insights 可视化一段时间内的查询性能，深入了解特定查询以了解其执行计划，并获取有关优化数据库配置的建议。
为 PostgreSQL 数据库正确分配资源可确保最佳性能、可扩展性和可靠性。需要关注的两个关键领域是硬件分配以及存储和压缩。
分配正确的硬件资源对于充分利用 PostgreSQL 数据库至关重要。这涉及考虑CPU、内存和存储等因素。
CPU：PostgreSQL 是一个 CPU 密集型应用程序，因此拥有足够的 CPU 内核来处理您的工作负载非常重要。一个好的经验法则是使用以下估计值计算 CPU 内核的数量。
每秒查询数 (QPS) ≈ (1 / 平均查询运行时间（秒）) × 内核数
内存：确保您有足够的内存对于 PostgreSQL 性能至关重要。如果您的数据库没有足够的内存，它将开始交换到磁盘，这会严重降低性能。您需要更多内存的一些迹象包括高磁盘 I/O、缓慢的查询性能和频繁的交换。
您可以调整几个PostgreSQL 参数来优化资源分配
max_parallel_workers：此参数控制可用于单个查询的最大并行工作线程数。增加此值可以提高可以并行化的查询的性能，但也会增加资源使用量。
work_mem 和 maintenance_work_mem：这些参数控制查询操作和维护任务的内存。增加这些值可以提高内存密集型操作的性能，并增加整体内存使用量。
shared_buffers：此参数确定用于缓存数据的内存。增加 shared_buffers 可以通过减少磁盘 I/O 来提高性能，但重要的是要取得平衡，以避免分配过多的内存。
有效地管理存储和利用压缩可以帮助优化 PostgreSQL 数据库的性能和资源使用。
PostgreSQL 允许您使用表空间来控制不同表和索引在磁盘上的存储位置。通过策略性地将数据放置在不同的表空间中，您可以优化 I/O 性能并管理存储成本。例如，您可以将经常访问的表放置在速度更快的存储设备（例如 SSD）上，同时将访问频率较低或历史数据移动到速度较慢、成本较低的存储（例如 HDD）上。
在列级别压缩数据可以显着减少存储需求，并通过减少 I/O 来提高查询性能。像 TimescaleDB 这样的 PostgreSQL 扩展可以添加对列式压缩的支持，同时仍然利用 PostgreSQL 生态系统的全部功能。
列式压缩的优势包括
减少存储占用
加快分析工作负载的查询性能
提高缓存效率
降低存储成本
在本文中，我们探讨了 PostgreSQL 性能的几个关键方面，包括表设计、查询优化和资源分配。通过了解和应用这些领域的最佳实践，您可以确保 PostgreSQL 数据库以最佳状态运行，为您的应用程序和用户提供快速、可靠的性能。
如果您有兴趣了解更多有关 PostgreSQL 性能的信息，请参阅以下其他资源
这些资源更深入地探讨了我们涵盖的主题，并为优化 PostgreSQL 数据库提供了额外的见解和实用建议。
如果您正在寻找一种方法来简化和自动化我们讨论过的许多性能优化任务，请考虑使用 Timescale。Timescale 是 PostgreSQL 的一个强大扩展，它提供了几项关键功能来提高性能和可管理性。
使用超级表自动分区：Timescale 的超级表会根据指定的时间间隔自动对数据进行分区，从而可以轻松管理大型时间序列数据集。
使用 Insights 进行监控：Timescale Insights 提供了一个用户友好的界面，用于监控查询性能、识别瓶颈和优化数据库配置。
列级压缩和分层存储：Timescale 支持列式压缩和分层存储，允许您降低存储成本并提高分析工作负载的查询性能。
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