postgresql效能最佳化外掛程式——pgfincore

本文來自：http://blog.csdn.net/lengzijian/article/details/8252270

 

這不想過多講解pgfincore的安裝和使用，只想記錄下使用心得，如果讀者向讀到更多內容，請查看一下內容：

use posix_fadvise pre-cache frequency data

http://blog.163.com/digoal@126/blog/static/163877040201062944945126/

a powerful upgrade from pgfincore 1.0

http://blog.163.com/digoal@126/blog/static/1638770402011630102117658/

實際使用

http://blog.163.com/digoal@126/blog/static/163877040201221382150858/

 

就像德哥說的一樣，當資料庫啟動時，資料庫是冷資料，開始的每一次查詢都要到磁碟去讀取，然後寫入資料庫緩衝。如果當資料庫啟動時，就有大量的資料庫訪問，可能造成資料庫堵死。

這時，我們就需要一種工具能夠直接把磁碟內容刷到記憶體，而記憶體又不佔用pg的buffer，pgfincore剛好做到這這一點，它不依賴於pg設定檔中對buffer的限制，因為它使用的記憶體是OS記憶體。

 

看了很多人的文章，據說是使用該工具，使整個系統的效能提高了幾十倍，包括在德哥的blog中寫道，查詢速度從12.96毫秒降到0.45毫秒。

 

看到這裡可能會心花怒放，恨不得趕快把這工具應用於自己的系統當中，我也是這樣；

 

在我的系統中遇見一個問題，語句的查詢速度最佳化後也停留在50ms左右(需求問題)，本以為問題能夠得到解決，但是後來才發現，我誤解了其中的很多道理。

 

至今一直不理解這樣的問題，把所有資料寫到記憶體中，有沒有類似的索引查詢，還是在記憶體中順序尋找？

在我的系統中，我把表和索引都通過pgfadvise_willneed函數，添加到記憶體當中，但是執行效率沒有任何提升。

也許是我哪裡用錯的緣故，後來想了想，可能我的語句中大部分是>=和 <=這類操作導致的。

 

於是我自己建了一張表，只有一個id和一個日期，其中有100萬資料；

當不建索引時，首次查詢時間為460ms，當用pgfincore時，首次查詢耗時182ms。

當建立索引，首次查詢11ms，當用pgfincore時，同樣11ms。

這裡先留空，等有空測試多進程

 

首先用pgbench壓了下資料庫

使用和不適用pgfincore時，查詢速度都是11ms左右。

 

後來想了想原因，可能是資料庫本身緩衝的資訊，所以用重啟資料庫的方式繼續測了一遍：

不用pgfincore時，查詢速度是38ms；

使用pgfincore時，查詢速度是11ms；

 

這進一步印證的我的猜想。

 

可以說明一點，pgfincore並不是所有情況下都會提高資料庫讀效能，目前，我所理解的是：當資料庫重啟時，或者資料庫記憶體中還沒有大量快取資料時，用pgfincore可以提高几倍的效能。希望不要盲目使用。

 

還有一點pgfincore寫入記憶體並非永久寫入，如果讀寫頻率較大，os記憶體也是會被替換掉的。(所以某些情境反而不適合用pgfincore)

如果想要永久寫入記憶體請參考德哥文章：把檔案永久cache到記憶體的工具filecache

 

 

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