第1章 简介
1.1 参考文档
https://www.percona.com/blog/postgresql-tuple-level-statistics-with-pgstattuple/
1.2 关于pgstattuble
由于Postgres表膨胀会降低数据库性能,因此我们可以通过消除表膨胀来提高其性能。我们可以使用pgstattuple扩展来识别膨胀的表。
这个扩展提供了几个函数来获取元级统计信息。因为pgstattuple函数产生大量的页面级信息,所以默认情况下对它们的访问是有限的。默认情况下,只有pg_stat_scan_tables角色有能力执行pgstattuple函数。
使用pgstattuple函数,我们可以列出死元组百分比高的表,并运行手动VACUUM来回收死元组占用的空间。
第2章 pgstattuble 插件安装 & 测试
2.1 PG15 & pg_tde编译
2.1.1 操作系统信息
我的操作系统是CentOS 8.5,其内核信息如下
[root@pg-server01 ~]# uname -a
Linux pg-server01 4.18.0-348.el8.x86_64 #1 SMP Tue Oct 19 15:14:17 UTC 2021 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
[root@pg-server01 ~]# cat /etc/redhat-release
CentOS Linux release 8.5.2111
2.1.2 配置阿里云 yum 源
参考如下链接 # 操作步骤略
https://www.cnblogs.com/hunttown/p/16287988.html
2.1.3 安装相关依赖
yum -y install gcc readline readline-devel zlib-devel openssl-devel libicu-devel make json-c-devel git wget
2.1.4 下载PG15 源码&编译
mkdir -p /data/software/pg/;
cd /data/software/pg/;
wget https://ftp.postgresql.org/pub/source/v15.4/postgresql-15.4.tar.gz
tar -xvf postgresql-15.4.tar.gz;
cd ./postgresql-15.4;
./configure
–prefix=/opt/pgsql
–with-openssl
make && make install
2.1.5 编译 pgstattuble 插件
cd /data/software/pg/postgresql-15.4/;
cd ./contrib/pgstattuple;
make && make install
2.1.6 编译 btree_gin 插件
cd /data/software/pg/postgresql-15.4/;
cd ./contrib/btree_gin;
make && make install
2.2 安装配置PG
2.2.1 添加 postgres用户并授权
useradd postgres
chown -R postgres:postgres /home/postgres;
chown -R postgres:postgres /opt/pgsql;
2.2.2 配置环境变量
vi /etc/profile # 添加如下内容
pg env
export PGHOME=/opt/pgsql
export PATH= P A T H : PATH: PATH:PGHOME/bin
2.2.3 初始化数据库
1. 创建相关目录,并授权
mkdir -p /data/pgdata/;
chown postgres:postgres /data/pgdata/;
2. 切换到 postgres 用户
su - postgres
3. 初始化数据库
initdb -D /data/pgdata/ -U postgres --encoding=UTF8 --lc-collate=en_US.UTF-8 --lc-ctype=en_US.UTF-8
4. 启动数据库
pg_ctl -D /data/pgdata/ start
2.3 测试 pgstattuble 插件
2.3.1 开启 pgstattuble 插件
su - postgres
psql
select * from pg_available_extensions where name=‘pgstattuple’;
create extension pgstattuple;
select * from pg_available_extensions where name=‘pgstattuple’;
我的操作输出类似如下:
[root@pg-server01 opt]# su - postgres
[postgres@pg-server01 ~]$ psql
psql (15.4)
Type “help” for help.
postgres=# select * from pg_available_extensions where name=‘pgstattuple’;
name | default_version | installed_version | comment
-------------±----------------±------------------±----------------------------
pgstattuple | 1.5 | | show tuple-level statistics
(1 row)
postgres=# create extension pgstattuple;
CREATE EXTENSION
postgres=# select * from pg_available_extensions where name=‘pgstattuple’;
name | default_version | installed_version | comment
-------------±----------------±------------------±----------------------------
pgstattuple | 1.5 | 1.5 | show tuple-level statistics
(1 row)
postgres=#
注意:默认情况下,只有超级用户可以访问 pgstattuple 函数; 但是,您可以通过将 pg_stat_scan_tables 角色授予非超级用户来授予非超级用户访问权限。
grant pg_stat_scan_tables to ;
2.3.2 pgstattuble测试前准备
接下来,在使用 pgstattuple 函数之前,让我们创建一个表和索引来进行演示。
psql
create table workshop (jobno int);
insert into workshop values (generate_series(1,80000));
create index workshop_index on workshop (jobno);
我的操作输出类似如下:
[postgres@pg-server01 ~]$ psql
psql (15.4)
Type “help” for help.
postgres=# create table workshop (jobno int);
CREATE TABLE
postgres=# insert into workshop values (generate_series(1,80000));
INSERT 0 80000
postgres=# create index workshop_index on workshop (jobno);
CREATE INDEX
postgres=#
2.3.3 pgstattuple 功能
2.3.3.1 pgstattuple(regclass)
这个函数返回一个关系的物理长度,“死亡”元组的百分比,以及其他信息。这可以帮助用户确定是否需要真空。参数是目标关系的名称(可选的模式限定)或OID。例如:
显示 pg_catalog.pg_proc 表 的元组统计信息。
SELECT * FROM pgstattuple(‘pg_catalog.pg_proc’);
显示 workshop 表 的元组统计信息。
SELECT * FROM pgstattuple(‘workshop’);
注意: Pgstattuple 只获得关系上的读锁。因此,pgstattuple 输出并不表示瞬时快照。并发更新将改变 pgstattuple 的输出。
我的操作输出类似如下:
postgres=# \x
Expanded display is on.
postgres=# SELECT * FROM pgstattuple(‘pg_catalog.pg_proc’);
-[ RECORD 1 ]------±------
table_len | 786432
tuple_count | 3253
tuple_len | 731586
tuple_percent | 93.03
dead_tuple_count | 12
dead_tuple_len | 4790
dead_tuple_percent | 0.61
free_space | 22564
free_percent | 2.87
postgres=# SELECT * FROM pgstattuple(‘workshop’);
-[ RECORD 1 ]------±-------
table_len | 2899968
tuple_count | 80000
tuple_len | 2240000
tuple_percent | 77.24
dead_tuple_count | 0
dead_tuple_len | 0
dead_tuple_percent | 0
free_space | 10056
free_percent | 0.35
2.3.3.2 下面是pgstattuple输出列及其说明
| 字段名 | 类型 | 说明 |
| table_len | bigint | 物理关系长度,以字节为单位 |
| tuple_count | bigint | 活动元组的数量 |
| tuple_len | bigint | 活元组的总长度(以字节为单位) |
| tuple_percent | float8 | 活元组的百分比 |
| dead_tuple_count | bigint | 无效(死)元组的数量 |
| dead_tuple_len | bigint | 无效(死)元组的总长度(以字节为单位) |
| dead_tuple_percent | float8 | 无效(死)元组的百分比 |
| free_space | bigint | 总可用空间(以字节为单位) |
| free_percent | float8 | 可用空间百分比 |
2.3.3.3 让我们在删除或更新行时检查元组统计信息
1. 下面是引用的当前元组统计信息。
postgres=# SELECT * FROM pgstattuple(‘workshop’);
-[ RECORD 1 ]------±-------
table_len | 2899968
tuple_count | 80000
tuple_len | 2240000
tuple_percent | 77.24
dead_tuple_count | 0
dead_tuple_len | 0
dead_tuple_percent | 0
free_space | 10056
free_percent | 0.35
2. Delete the few ROWS from the table.
DELETE FROM workshop WHERE jobno % 8 = 0;
3. 在下面的输出中,dead_tuple_count 显示 Postgres 将这些行标记为已删除,但没有从表中删除它们,因为删除这些行后表的长度是相同的。
postgres=# SELECT * FROM pgstattuple(‘workshop’);
-[ RECORD 1 ]------±-------
table_len | 2899968
tuple_count | 70000
tuple_len | 1960000
tuple_percent | 67.59
dead_tuple_count | 10000
dead_tuple_len | 280000
dead_tuple_percent | 9.66
free_space | 10056
free_percent | 0.35
2.3.3.4 在表上执行VACUUM命令
1. 运行普通VACUUM后,我们看到:
vacuum workshop;
SELECT * FROM pgstattuple(‘workshop’);
2. 在运行VACUUM FULL命令后,我们可以看到 table_len 减少了。显示运行VACUUM FULL后,os级空间被回收。
vacuum full workshop;
SELECT * FROM pgstattuple(‘workshop’);
我的操作输出类似如下:
postgres=# vacuum workshop;
VACUUM
postgres=# SELECT * FROM pgstattuple(‘workshop’);
-[ RECORD 1 ]------±-------
table_len | 2899968
tuple_count | 70000
tuple_len | 1960000
tuple_percent | 67.59
dead_tuple_count | 0
dead_tuple_len | 0
dead_tuple_percent | 0
free_space | 330412
free_percent | 11.39
postgres=# vacuum full workshop;
VACUUM
postgres=# SELECT * FROM pgstattuple(‘workshop’);
-[ RECORD 1 ]------±-------
table_len | 2539520
tuple_count | 70000
tuple_len | 1960000
tuple_percent | 77.18
dead_tuple_count | 0
dead_tuple_len | 0
dead_tuple_percent | 0
free_space | 10840
free_percent | 0.43
2.3.3.5 pgstattuple 查询检查表膨胀
1. 我们可以使用下面的查询列出死元组百分比高的表。
注意:如果pg16.0 版本的话, 下面查询语句将报错 “ERROR: only heap AM is supported”,是pg16 的一个 bug,参考:https://www.postgresql.org/message-id/202309200826.z3ckjb4g7auj%40alvherre.pgsql
select relname,(pgstattuple(oid)).dead_tuple_percent
from pg_class
where relkind = ‘r’
order by dead_tuple_percent desc limit 10;
我的查询输出类似如下:
postgres=# \x
Expanded display is off.
postgres=#
postgres=# select relname,(pgstattuple(oid)).dead_tuple_percent
postgres-# from pg_class
postgres-# where relkind = ‘r’
postgres-# order by dead_tuple_percent desc limit 10;
relname | dead_tuple_percent
-----------------------±-------------------
pg_init_privs | 2.56
pg_extension | 1.28
pg_class | 0.75
pg_proc | 0.61
pg_depend | 0.47
pg_statistic | 0.36
pg_type | 0.29
pg_attribute | 0.06
pg_user_mapping | 0
pg_statistic_ext_data | 0
(10 rows)
2. 下面的查询将向您详细显示死元组百分比高的表的元组统计信息。
SELECT relname, oid, relowner,
(pgstattuple(oid)).*
FROM pg_class
WHERE relkind = ‘r’ order by dead_tuple_percent desc limit 5;
我的操作输出类似如下:
postgres=# SELECT relname, oid, relowner,
postgres-# (pgstattuple(oid)).*
postgres-# FROM pg_class
postgres-# WHERE relkind = ‘r’ order by dead_tuple_percent desc limit 5;
-[ RECORD 1 ]------±-------------
relname | pg_init_privs
oid | 3394
relowner | 10
table_len | 24576
tuple_count | 222
tuple_len | 17316
tuple_percent | 70.46
dead_tuple_count | 9
dead_tuple_len | 630
dead_tuple_percent | 2.56
free_space | 4568
free_percent | 18.59
-[ RECORD 2 ]------±-------------
relname | pg_extension
oid | 3079
relowner | 10
table_len | 8192
tuple_count | 2
tuple_len | 210
tuple_percent | 2.56
dead_tuple_count | 1
dead_tuple_len | 105
dead_tuple_percent | 1.28
free_space | 7816
free_percent | 95.41
-[ RECORD 3 ]------±-------------
relname | pg_class
oid | 1259
relowner | 10
table_len | 114688
tuple_count | 412
tuple_len | 79912
tuple_percent | 69.68
dead_tuple_count | 5
dead_tuple_len | 860
dead_tuple_percent | 0.75
free_space | 28656
free_percent | 24.99
-[ RECORD 4 ]------±-------------
relname | pg_proc
oid | 1255
relowner | 10
table_len | 786432
tuple_count | 3253
tuple_len | 731586
tuple_percent | 93.03
dead_tuple_count | 12
dead_tuple_len | 4790
dead_tuple_percent | 0.61
free_space | 22564
free_percent | 2.87
-[ RECORD 5 ]------±-------------
relname | pg_depend
oid | 2608
relowner | 10
table_len | 114688
tuple_count | 1854
tuple_len | 90846
tuple_percent | 79.21
dead_tuple_count | 11
dead_tuple_len | 539
dead_tuple_percent | 0.47
free_space | 2288
free_percent | 1.99
2.3.4 pgstatindex(regclass)
2.3.4.1 这个函数返回一条显示b树索引信息的记录
1. 例如
SELECT * FROM pgstatindex (‘workshop_index’);
我的查询输出类似如下:
postgres=# SELECT * FROM pgstatindex (‘workshop_index’);
-[ RECORD 1 ]------±-------
version | 4
tree_level | 1
index_size | 1589248
root_block_no | 3
internal_pages | 1
leaf_pages | 192
empty_pages | 0
deleted_pages | 0
avg_leaf_density | 89.74
leaf_fragmentation | 0
2.3.4.2 输出列及其描述
| 字段名 | 类型 | 说明 |
| version | integer | b树版本号 |
| tree_level | integer | 根页面的树级别 |
| index_size | bigint | 总索引大小(以字节为单位) |
| root_block_no | bigint | 根页面的位置(如果没有则为零) |
| internal_pages | bigint | “内部”(上层)页面的数量 |
| leaf_pages | bigint | 叶子结点的个数 |
| empty_pages | bigint | 空页的个数 |
| deleted_pages | bigint | 删除页面数 |
2.3.5 pgstatginindex(regclass)
2.3.5.1 这个函数返回一条显示GIN索引信息的记录
GIN索引参考:https://pganalyze.com/blog/gin-index
1. 例1
1.1 前期 建表、索引等相关 SQL
– DROP TABLE IF EXISTS test;
CREATE TABLE test (
id bigserial PRIMARY KEY,
data jsonb
);
INSERT INTO test(data) VALUES (‘{“field”: “value1”}’);
INSERT INTO test(data) VALUES (‘{“field”: “value2”}’);
INSERT INTO test(data) VALUES (‘{“other_field”: “value42”}’);
– CREATE INDEX ON test USING gin(data jsonb_path_ops);
CREATE INDEX test_data_gin_idx ON test USING gin(data jsonb_path_ops);
EXPLAIN SELECT * FROM test WHERE data @> ‘{“field”: “value1”}’;
1.2 测量GIN挂起列表开销和大小
1.2.1 首先,我们可以将pgstatginindex函数与类似psql的\watch命令一起使用,以密切关注特定索引
SELECT * FROM pgstatginindex(‘test_data_gin_idx’);
我的操作输出类似如下:
postgres=# SELECT * FROM pgstatginindex(‘test_data_gin_idx’);
version | pending_pages | pending_tuples
---------±--------------±---------------
2 | 0 | 0
(1 row)
注意:如果在创建索引的时候不指定”索引名称”,类似语句 “CREATE INDEX ON test USING gin(data jsonb_path_ops);”,需要先执行类似如下查询,查到其信息(包括索引名称),再根据其查询到的索引名称,将其传参到上面查询(当然:其实如果不指定索引名称的话,其索引命名也是有规律的)。
select *
from pg_indexes
where tablename = ‘test’;
1.2.2 其次,如果您运行自己的数据库服务器,您可以使用 “perf”动态跟踪点 来测量对 Postgres 中 ginInsertCleanup 函数的调用
dnf install perf
sudo perf probe -x /opt/pgsql/bin/postgres ginInsertCleanup
sudo perf stat -a -e probe_postgres:ginInsertCleanup – sleep 60
2. 例2
2.1 前期 建表、索引等相关 SQL
– DROP TABLE IF EXISTS records;
CREATE TABLE records (
id bigserial PRIMARY KEY,
customer_id int4,
data jsonb
);
CREATE EXTENSION btree_gin;
CREATE INDEX ON records USING gin (data, customer_id);
EXPLAIN SELECT * FROM records WHERE customer_id = 123 AND data @> ‘{ “location”: “New York” }’;
EXPLAIN SELECT * FROM records WHERE customer_id = 123;
select *
from pg_indexes
where tablename = ‘records’;
注意:如下查询中的 “records_data_customer_id_idx” 就是 上面查询结果的 indexname 字段值
SELECT * FROM pgstatginindex(‘records_data_customer_id_idx’);
3. pganalyze索引顾问中的GIN索引支持
注意:在 https://pganalyze.com/index-advisor 页面测试
现在,我们已经向pganalyze index Advisor添加了对GIN和GIST索引建议的初始支持
下面是一个为现有的tsvector列推荐GIN索引的示例
CREATE TABLE post(
id SERIAL PRIMARY KEY,
title TEXT NOT NULL,
content TEXT NOT NULL,
author_id INT NOT NULL,
language text NOT NULL DEFAULT(‘english’),
document tsvector
);
SELECT id, title FROM post
WHERE post.document @@ to_tsquery(‘english’, ‘Endangered & Species’)
ORDER BY ts_rank(post.document, to_tsquery(‘english’, ‘Endangered & Species’)) DESC
2.3.6 pgstathashindex(regclass)
2.3.6.1 参考文档
https://postgrespro.com/blog/pgsql/4161321
https://postgrespro.com/docs/postgrespro/15/demodb-bookings-installation
2.3.6.2 测试
1. 例如
1.1 前期准备
1.1.1 从 https://postgrespro.com/docs/postgrespro/15/demodb-bookings-installation 下载 demo-small-en.zip 文件到 /data/software/pg/demo-data/ 并解压(解压后生成 demo-small-en-20170815.sql 文件
1.1.2 postgres 用户下执行如下命令
cd /data/software/pg/demo-data/;
psql -f demo-small-en-20170815.sql
1.2 为 demo 数据库的 flights 表的 flight_no 字段 创建 hash 索引 & 相关测试
1.2.1 创建 hash 索引
psql
\c demo
create index on flights using hash(flight_no);
1.2.2 创建 pgstattuple 扩展
因为切换到 demo 数据库了,所以需要重新创建 pgstattuple 扩展
create extension pgstattuple;
select * from pg_available_extensions where name=‘pgstattuple’;
1.2.3 查询刚才创建的索引
select *
from pg_indexes
where tablename = ‘flights’;
1.2.4 查看相关 sql 执行计划 & 查看相关索引信息
explain (costs off) select * from flights where flight_no = ‘PG0001’;
select * from pgstathashindex(‘flights_flight_no_idx’);
最后:我的查询输出类似如下
demo=# explain (costs off) select * from flights where flight_no = ‘PG0001’;
QUERY PLAN
Bitmap Heap Scan on flights
Recheck Cond: (flight_no = ‘PG0001’::bpchar)
-> Bitmap Index Scan on flights_flight_no_idx
Index Cond: (flight_no = ‘PG0001’::bpchar)
(4 rows)
demo=# select * from pgstathashindex(‘flights_flight_no_idx’);
version | bucket_pages | overflow_pages | bitmap_pages | unused_pages | live_items | dead_items | free_percent
---------±-------------±---------------±-------------±-------------±-----------±-----------±------------------
4 | 128 | 13 | 1 | 0 | 33121 | 0 | 42.36979656038809
(1 row)
#PG数据库工程师的摇篮#PostgreSQL考试#PostgreSQL培训