postgres 性能參數調整

http://www.91linux.com/html/article/database/PostgreSQL/20080331/10283.html


本人現在開發的所有項目都使用postgresql，應用下來對它很是滿意，現就影響postgresql性能的幾個重要參數介紹如下，希望對PG的初學者有所幫助，如果你在實際應用中遇到什麼問題，可給我留言，我們一起解決：
PG的配置文件是數據庫目錄下的postgresql.conf文件，8.0以後的版本可支持K，M，G這樣的參數，只要修改相應參數後重新啓動PG服務就OK了。

shared_buffers：這是最重要的參數，postgresql通過shared_buffers和內核和磁盤打交道，因此應該儘量大，讓更多的數據緩存在shared_buffers中。通常設置爲實際RAM的10％是合理的，比如50000(400M)

work_mem： 在pgsql 8.0之前叫做sort_mem。postgresql在執行排序操作時，會根據work_mem的大小決定是否將一個大的結果集拆分爲幾個小的和 work_mem查不多大小的臨時文件。顯然拆分的結果是降低了排序的速度。因此增加work_mem有助於提高排序的速度。通常設置爲實際RAM的2% -4%，根據需要排序結果集的大小而定，比如81920(80M)

effective_cache_size：是postgresql能夠使用的最大緩存，這個數字對於獨立的pgsql服務器而言應該足夠大，比如4G的內存，可以設置爲3.5G(437500)

maintence_work_mem：這裏定義的內存只是在CREATE INDEX, VACUUM等時用到，因此用到的頻率不高，但是往往這些指令消耗比較多的資源，因此應該儘快讓這些指令快速執行完畢：給maintence_work_mem大的內存，比如512M(524288)

max_connections： 通常，max_connections的目的是防止max_connections * work_mem超出了實際內存大小。比如，如果將work_mem設置爲實際內存的2%大小，則在極端情況下，如果有50個查詢都有排序要求，而且都使用2％的內存，則會導致swap的產生，系統性能就會大大降低。當然，如果有4G的內存，同時出現50個如此大的查詢的機率應該是很小的。不過，要清楚 max_connections和work_mem的關係。