Postgresql
PostgreSQL是一个功能强大且可靠的数据库系统，可提供许多功能和好处。但是，它也有一些挑战和缺点，例如桌子膨胀问题。当表或索引占用的空间大于实际数据大小时，就会发生表面膨胀。这可能会影响数据库的性能和效率，并增加备份和恢复时间。
桌子膨胀的主要原因之一是死亡元组的积累。死元组是已删除或更新的行，但在并发交易中仍然可以看到。 PostgreSQL使用一种称为MVCC（多次并发控制）的机制来确保交易隔离和一致性。 MVCC允许每个事务在某个时间点看到数据库的快照，而无需锁定行或表。这意味着旧版本的行没有立即删除，而是标记为死亡和不可见的新交易。
要收回死亡元组占据的空间，PostgreSQL运行了一个称为真空的过程。真空从桌子和索引中删除了死去的分组，并将空间标记为免费的重复使用。真空还更新了可见度图，该图跟踪表的哪些页面仅包含可见元组。这有助于加快仅索引扫描的速度，如果可见性图表示不需要它们，可以避免阅读表页。
Autovacuum
PostgreSQL具有称为Autovacuum的自动真空守护程序，该守护程序在后台运行并在需要它的桌子上进行真空。 Autovacuum是由各种因素触发的，例如死元数，交易ID的年龄和表格的大小。 Autovacuum还执行分析，该分析更新了查询计划者选择最佳执行计划的统计信息。
但是，有时Autovacuum可能无法频繁运行某些桌子，尤其是那些具有大量元组以及高更新或删除速率的表。这可能导致桌子过多，查询性能不佳。在此博客文章中，我们将向您展示如何使用存储参数来控制特定表的Autovacuum的频率。
存储参数
存储参数是可以为每个表或索引设置的选项，以控制其物理存储特性。其中一些参数会影响自动载体在给定关系中的行为。我们将重点关注的两个参数是：
- autovacuum_vacuum_threshold ：在Autovacuum之前，桌子中的最小死元数将在其上发出真空命令。默认值为50。
- autovacuum_vacuum_scale_factor ：表格中将添加到autovacuum_vacuum_threshold的表中总数的一小部分，以确定autovacuum是否应在其上发出真空命令。默认值为0.2。
何时在表上运行autovacuum的公式为：
(the number of dead tuples)> autovacuum_vacuum_threshold + autovacuum_vacuum_scale_factor * (the number of tuples)
例如，如果一张桌子有100,000个元组和20,000个死亡元组，则autovacuum将在以下情况下运行：
20,000> 50 + 0.2 * 100,000
简化为：
20,000> 20,050
是错误的，因此Autovacuum不会在此表上运行。
但是，如果我们将此表的存储参数更改为：
- autovacuum_vacuum_threshold = 1000
- autovacuum_vacuum_scale_factor = 0
然后，当autovacuum将在以下情况下运行：
20,000> 1000 + 0 * 100,000
简化为：
20,000> 1000
是真的，因此Autovacuum将在此表上运行。
通过调整这些参数，我们可以根据我们的需求和偏好使Autovacuum更具侵略性或更保守。
例子
让我们以示例在实践中查看这是如何工作的。我们将使用PGBENCH_ACCOUNTS表中的PGBENCH基准测试工具。该表有100,000行，经常通过PGBench交易进行更新。
我们可以使用psql中的\ d+命令检查此表的当前存储参数：
postgres =＃\d+ pgbench_accounts
table “ public.pgbench_accounts”
Column | Type | Collation | Nullable | Default | Storage | Stats target | Description
------------+---------------+-----------+----------+---------+---------+--------------+-------------
aid | integer | | not null | | plain | |
bid | integer | | | | plain | |
abalance | integer | | | | plain | |
filler | character(84) | | | | extended| |
Indexes:
"pgbench_accounts_pkey" PRIMARY KEY, btree (aid)
"pgbench_accounts_bid_index" btree (bid)
Options: autovacuum_vacuum_threshold=1000, autovacuum_vacuum_scale_factor=0
我们可以看到该表具有我们要用于此示例的存储参数。如果我们想更改它们，我们可以使用Alter表命令：
postgres=# ALTER TABLE pgbench_accounts SET (autovacuum_vacuum_threshold = 1000);
ALTER TABLE
postgres=# ALTER TABLE pgbench_accounts SET (autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.0);
ALTER TABLE
现在，让我们通过更新表中的一些行来生成一些死元组：
postgres=# update pgbench_accounts set abalance = 1 where aid < 1002;
UPDATE 1001
我们可以使用PG_STAT_ALL_TABLES查看该表的死元数和最后一个autovacuum的时间：
postgres=# SELECT relname, n_dead_tup, last_autovacuum FROM pg_stat_all_tables WHERE relname = 'pgbench_accounts';
relname | n_dead_tup | last_autovacuum
------------------+------------+-------------------------------
pgbench_accounts | 1001 | 2023-07-01 00:32:23.627931+09
(1 row)
我们可以看到桌子有1001个死亡元素，最后一个自动武器是在00:32:23。如果我们等待几分钟，我们可以看到Autovacuum再次在此表上运行：
postgres=# SELECT relname, n_dead_tup, last_autovacuum FROM pg_stat_all_tables WHERE relname = 'pgbench_accounts';
relname | n_dead_tup | last_autovacuum
------------------+------------+-------------------------------
pgbench_accounts | 0 | 2023-07-01 00:43:24.498598+09
(1 row)
我们可以看到，死亡元素的数量现在为零，最后一个autovacuum在00:43:24。这意味着Autovacuum一旦达到我们的1000个死亡元组的阈值就在这张桌子上运行。
Apache年龄：
Apache Age是PostgreSQL的图形数据库扩展名，可让您在关系数据库中存储，查询和分析图形数据。图数据由代表实体和关系的节点和边缘组成。访问他们的Official Website和Github Repo了解更多信息。
结论
在这篇博客文章中，我们学会了如何使用存储参数来控制特定表的Autovacuum的频率。我们看到了如何调整autovacuum_vacuum_threshold和autovacuum_vacuum_scale_factor参数，以使autovacuum在给定表中更具侵略性或更保守。我们还看到了一个示例，说明了使用PGBENCH_ACCOUNTS表中的pgbench基准测试工具中的示例。
。我们希望这篇博客文章对您有所帮助且内容丰富。如果您有任何疑问或反馈，请随时在下面发表评论。谢谢您的阅读！