如何扩大postgresql存储空间

1. 概述

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cstore_fdw实现了 PostgreSQL 数据库的列式存储。列存储非常适合用于数据分析的场景，数据分析的场景下数据是批量加载的。

这个扩展使用了Optimized Row Columnar (ORC)数据存储格式，ORC改进了Facebook的RCFile格式，带来如下好处:

压缩:将内存和磁盘中数据大小削减到2到4倍。可以扩展以支持不同压缩算法。

列投影:只提取和查询相关的列数据。提升IO敏感查询的性能。

跳过索引:为行组存储最大最小统计值，并利用它们跳过无关的行。

2. 使用

cstore_fdw的安装和使用都非常简单，可以参考官方资料。

thub.com/citusdata/cstore_fdw

注)注意cstore_fdw只支持PostgreSQL9.3和9.4 。

下面做几个简单的性能对比，看看cstore_fdw究竟能带来多大的性能提升。

2.1 数据加载

2.1.1 普通表

CREATE TABLE tb1

(

id int,

c1 TEXT,

c2 TEXT,

c3 TEXT,

c4 TEXT,

c5 TEXT,

c6 TEXT,

c7 TEXT,

c8 TEXT,

c9 TEXT,

c10 TEXT

);

注:要和普通表的全表扫描作对比，所以不建主键和索引。

[postgres@node2 chenhj]$ time psql -p 40382 -At -F, -c "select id,id::text,id::text,id::text,id::text,id::text,id::text,id::text,id::text,id::text,id::text from generate_series(1,10000000) id"|time psql -p 40382 -c "copy tb1 from STDIN with CSV"

COPY 10000000

1.56user 1.00system 6:42.39elapsed 0%CPU (0avgtext+0avgdata 7632maxresident)k

776inputs+0outputs (17major+918minor)pagefaults 0swaps

real 6m42.402s

user 0m15.174s

sys 0m14.904s

postgres=# select pg_total_relation_size('tb1'::regclass);

pg_total_relation_size

------------------------

1161093120

(1 row)

postgres=# \timing

Timing is on.

postgres=# analyze tb1;

ANALYZE

Time: 11985.070 ms

插入1千万条记录，数据占用存储大小1.16G，插入耗时6分42秒，分析耗时12秒。

2.1.2 cstore表

$ mkdir -p /home/chenhj/data94/cstore

CREATE EXTENSION cstore_fdw;

CREATE SERVER cstore_server FOREIGN DATA WRAPPER cstore_fdw;

CREATE FOREIGN TABLE cstb1

(

id int,

c1 TEXT,

c2 TEXT,

c3 TEXT,

c4 TEXT,

c5 TEXT,

c6 TEXT,

c7 TEXT,

c8 TEXT,

c9 TEXT,

c10 TEXT

)

SERVER cstore_server

OPTIONS(filename '/home/chenhj/data94/cstore/cstb1.cstore',

compression 'pglz');

[postgres@node2 chenhj]$ time psql -p 40382 -At -F, -c "select id,id::text,id::text,id::text,id::text, id::text,id::text,id::text,id::text,id::text,id::text from generate_series(1,10000000) id"|time psql -p 40382 -c "copy cstb1 from STDIN with CSV"

COPY 10000000

1.53user 0.78system 7:35.15elapsed 0%CPU (0avgtext+0avgdata 7632maxresident)k

968inputs+0outputs (20major+920minor)pagefaults 0swaps

real 7m35.520s

user 0m14.809s

sys 0m14.170s

[postgres@node2 chenhj]$ ls -l /home/chenhj/data94/cstore/cstb1.cstore

-rw------- 1 postgres postgres 389583021 Jun 23 17:32 /home/chenhj/data94/cstore/cstb1.cstore

postgres=# \timing

Timing is on.

postgres=# analyze cstb1;

ANALYZE

Time: 5946.476 ms

插入1千万条记录，数据占用存储大小390M，插入耗时7分35秒，分析耗时6秒。

使用cstore列存储后，数据占用存储大小降到普通表的3分之1。需要说明的是，由于所有TEXT列填充了随机数据，压缩率不算高，某些实际的应用场景下压缩效果会比这更好。

2.2 Text列的like查询性能对比

2.2.1 普通表

清除文件系统缓存，并重启PostgreSQL

[postgres@node2 chenhj]$ pg_ctl -D /home/chenhj/data94 -l logfile94 restart

[root@node2 ~]# free

total used free shared buffers cached

Mem: 2055508 771356 1284152 0 9900 452256

-/+ buffers/cache: 309200 1746308

Swap: 4128760 387624 3741136

[root@node2 ~]# echo 1 /proc/sys/vm/drop_caches

[root@node2 ~]# free

total used free shared buffers cached

Mem: 2055508 326788 1728720 0 228 17636

-/+ buffers/cache: 308924 1746584

Swap: 4128760 381912 3746848

对Text列执行like查询

[postgres@node2 chenhj]$ iostat -k dm-2

Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (node2) 06/23/14 _x86_64_ (2 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

0.80 0.00 0.38 3.42 0.00 95.40

Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn

dm-2 58.55 330.68 212.08 7351441 4714848

[postgres@node2 chenhj]$ time psql -p 40382 -c "select count(*) from tb1 where c1 like '%66'"

count

--------

100000

(1 row)

real 0m7.051s

user 0m0.001s

sys 0m0.004s

[postgres@node2 chenhj]$ iostat -k dm-2

Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (node2) 06/23/14 _x86_64_ (2 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

0.80 0.00 0.38 3.43 0.00 95.39

Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn

dm-2 58.90 381.53 211.90 8489597 4714956

耗时7.1秒，产生IO读1.14G,IO写108K。

不清文件系统缓存，不重启PostgreSQL，再执行一次。消耗时间降到1.6秒，几乎不产生IO。

[postgres@node2 chenhj]$ iostat -k dm-2

Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (node2) 06/23/14 _x86_64_ (2 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

0.80 0.00 0.38 3.43 0.00 95.39

Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn

dm-2 58.81 332.20 213.06 7350301 4714364

[postgres@node2 chenhj]$ time psql -p 40382 -c "select count(*) from tb1 where c1 like '%66'"

count

--------

100000

(1 row)

real 0m1.601s

user 0m0.002s

sys 0m0.001s

[postgres@node2 chenhj]$ iostat -k dm-2

Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (node2) 06/23/14 _x86_64_ (2 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

0.80 0.00 0.38 3.43 0.00 95.38

Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn

dm-2 58.80 332.12 213.01 7350337 4714364

2.2.2 cstore表

清除文件系统缓存，并重启PostgreSQL

[postgres@node2 chenhj]$ pg_ctl -D /home/chenhj/data94 -l logfile94 restart

[root@node2 ~]# echo 1 /proc/sys/vm/drop_caches

对Text列执行like查询

[postgres@node2 chenhj]$ iostat -k dm-2

Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (node2) 06/23/14 _x86_64_ (2 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

0.80 0.00 0.38 3.38 0.00 95.45

Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn

dm-2 58.12 376.42 209.04 8492017 4716048

[postgres@node2 chenhj]$ time psql -p 40382 -c "select count(*) from cstb1 where c1 like '%66'"

count

--------

100000

(1 row)

real 0m2.786s

user 0m0.002s

sys 0m0.003s

[postgres@node2 chenhj]$ iostat -k dm-2

Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (node2) 06/23/14 _x86_64_ (2 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

0.80 0.00 0.38 3.38 0.00 95.44

Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn

dm-2 58.12 378.75 208.89 8550761 4716048

耗时2.8秒，产生IO读59M,IO写0K。执行时间优化的虽然不是太多，但IO大大减少，可见列投影起到了作用。

不清文件系统缓存，不重启PostgreSQL，再执行一次。消耗时间降到1.4秒，几乎不产生IO。

[postgres@node2 chenhj]$ iostat -k dm-2

Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (node2) 06/23/14 _x86_64_ (2 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

0.80 0.00 0.38 3.36 0.00 95.47

Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn

dm-2 57.75 376.33 207.58 8550809 4716524

[postgres@node2 chenhj]$ time psql -p 40382 -c "select count(*) from cstb1 where c1 like '%66'"

count

--------

100000

(1 row)

real 0m1.424s

user 0m0.002s

sys 0m0.001s

[postgres@node2 chenhj]$ iostat -k dm-2

Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (node2) 06/23/14 _x86_64_ (2 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

0.80 0.00 0.38 3.36 0.00 95.47

Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn

dm-2 57.70 375.96 207.38 8550809 4716588

2.3 对Int列执行=查询

2.3.1 普通表

清除文件系统缓存，并重启PostgreSQL后

[postgres@node2 chenhj]$ pg_ctl -D /home/chenhj/data94 -l logfile94 restart

[root@node2 ~]# echo 1 /proc/sys/vm/drop_caches

对Int列执行=查询

[postgres@node2 chenhj]$ iostat -k dm-2

Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (node2) 06/23/14 _x86_64_ (2 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

0.79 0.00 0.37 3.33 0.00 95.50

Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn

dm-2 57.25 373.21 205.67 8560897 4717624

[postgres@node2 chenhj]$ time psql -p 40382 -c "select count(*) from tb1 where id =666666"

count

-------

1

(1 row)

real 0m6.844s

user 0m0.002s

sys 0m0.006s

[postgres@node2 chenhj]$ iostat -k dm-2

Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (node2) 06/23/14 _x86_64_ (2 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

0.79 0.00 0.37 3.34 0.00 95.49

Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn

dm-2 57.60 422.57 205.54 9699161 4717708

耗时6.8秒，产生IO读1.14G,IO写84K

不清缓存，再执行一次。消耗时间降到1.1秒，几乎不产生IO。

[postgres@node2 chenhj]$ iostat -k dm-2

Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (node2) 06/23/14 _x86_64_ (2 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

0.79 0.00 0.37 3.33 0.00 95.50

Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn

dm-2 57.44 421.37 204.97 9699177 4718032

[postgres@node2 chenhj]$ time psql -p 40382 -c "select count(*) from tb1 where id =666666"

count

-------

PostgreSQL服务器启动及关闭方法

1. 启动数据库服务器(posgres用户)：

[postgres@localhost bin]$ postgres -D /opt/postgresql/data/ /opt/postgresql/log/pg_server.log 21

[1] 4508

当然如果设置了环境变量

PGDATA=/opt/postgresql/data

export PGDATA

后，可使用pg_ctl工具进行启动:

[postgres@localhost log]$ pg_ctl start -l /opt/postgresql/log/pg_server.log

pg_ctl: another server might be running; trying to start server anyway

pg_ctl: could not start server

Examine the log output.

[postgres@localhost log]$

因为之前已经启动，所以打印“another server might be running”。此时，查看日志，有如下信息:

[postgres@localhost log]$ cat pg_server.log

FATAL: lock file "postmaster.pid" already exists

HINT: Is another postmaster (PID 4491) running in data directory "/opt/postgresql/data"?

[postgres@localhost log]$

当然，最简的.启动方式是：

[postgres@localhost ~]$ pg_ctl start

server starting

[postgres@localhost ~]$ LOG: database system was shut down at 2011-07-09 13:58:00 CST

LOG: autovacuum launcher started

LOG: database system is ready to accept connections

如果要在操作系统启动时就启动PG,可以在/etc/rc.d/rc.local 文件中加以下语句：

/opt/postgresql/bin/pg_ctl start -l /opt/postgresql/log/pg_server.log -D /opt/postgresql/data

2.关闭服务器

最简单方法：

[postgres@localhost ~]$ pg_ctl stop

waiting for server to shut down.... done

server stopped

与Oracle相同，在关闭时也可采用不同的模式，简介如下：

SIGTERM

不再允许新的连接，但是允许所有活跃的会话正常完成他们的工作，只有在所有会话都结束任务后才关闭。这是智能关闭。

SIGINT

不再允许新的连接，向所有活跃服务器发送 SIGTERM(让它们立刻退出)，然后等待所有子进程退出并关闭数据库。这是快速关闭。

SIGQUIT

令 postgres 向所有子进程发送 SIGQUIT 并且立即退出(所有子进程也会立即退出)，而不会妥善地关闭数据库系统。这是立即关闭。这样做会导致下次启动时的恢复(通过重放 WAL 日志)。我们推荐只在紧急的时候使用这个方法。

SIGKILL

此选项尽量不要使用，这样会阻止服务器清理共享内存和信号灯资源，那样的话你只能在启动服务器之前自己手工做这件事。另外，SIGKILL 直接把 postgres 杀掉，而不会等它把信号中继给它的子进程，因此我们还需要手工杀掉每个独立子进程。

使用方法举例：

[postgres@localhost ~]$ pg_ctl stop -o SIGTERM

LOG: received smart shutdown request

LOG: autovacuum launcher shutting down

waiting for server to shut down....LOG: shutting down

LOG: database system is shut down

done

server stopped

[postgres@localhost ~]$

最快速关闭方法：kill postgres 进程

[postgres@localhost ~]$ kill -INT `head -1 /opt/postgresql/data/postmaster.pid`

[postgres@localhost ~]$ LOG: received fast shutdown request

LOG: aborting any active transactions

LOG: autovacuum launcher shutting down

LOG: shutting down

LOG: database system is shut down

附：postgre启动后的进程，如下:

[postgres@localhost ~]$ ps -ef|grep post

root 4609 4543 0 13:57 pts/2 00:00:00 su - postgres

postgres 4610 4609 0 13:57 pts/2 00:00:00 -bash

postgres 4724 1 0 14:08 pts/2 00:00:00 /opt/postgresql/bin/postgres

postgres 4726 4724 0 14:08 ? 00:00:00 postgres: writer process

postgres 4727 4724 0 14:08 ? 00:00:00 postgres: wal writer process

postgres 4728 4724 0 14:08 ? 00:00:00 postgres: autovacuum launcher process

postgres 4729 4724 0 14:08 ? 00:00:00 postgres: stats collector process

postgres 4752 4610 0 14:11 pts/2 00:00:00 ps -ef

postgres 4753 4610 0 14:11 pts/2 00:00:00 grep post

[postgres@localhost ~]$

Postgresql存储二进制大数据文件

title: "Postgresql存储二进制大数据文件"

date: 2021-02-02T20:46:31+08:00

draft: true

tags: ['postgres','binary']

author: "dadigang"

author_cn: "大地缸"

personal: " "

如果想把整个文件或图片存储在数据表的一个字段内，该字段可以选择二进制类型，然后将文件按二进制存储起来，文本文件也可以存在text字段内。

示例如下：

二进制类型bytea的操作（在最大值内，有内存限制）

1、 创建表

2、 将文件放到coordinator目录下/mnt/postgresql/coord

通过pg_read_binary_file()函数，插入一张图片- 目录：/mnt/postgresql/coord/1.jpg

3、 也可以调用pg_read _file()将一个文本文件存储在一个text字段内

注意：函数pg_read_binary_file()和pg_read_file()中的路径必须是相对路径，默认路径是coordinator目录下，并且必须在coordinator目录下或者coordinator目录的子目录下。

Name

Return Type

Description

pg_read_file(filename text [, offset bigint, length bigint])

text

Return the contents of a text file

pg_read_binary_file(filename text [, offset bigint, length bigint])

bytea

Return the contents of a file

三分钟！彻底搞懂PostgreSQL 和 MySQL 区别之分

PostgreSQL 和 MySQL 是将数据组织成表的关系数据库。这些表可以根据每个表共有的数据链接或关联。关系数据库使您的企业能够更好地了解可用数据之间的关系，并帮助获得新的见解以做出更好的决策或发现新的机会。

PostgreSQL 和 MySQL 都依赖于 SQL（结构化查询语言），这是与管理系统交互的标准语言。SQL 允许使用具有简单结构的几行源代码连接表，大多数非技术员工可以快速学习。

使用 SQL，分析师不需要知道订单表在磁盘上的位置、如何执行查找以查找特定订单或如何连接订单表和客户表。数据库编译查询并计算出正确的数据点。

MySQL 和 PostgreSQL 都支持 JavaScript Object Notation (JSON) 存储和传输数据，尽管 PostgreSQL 也支持 JSONB，这是 JSON 的二进制版本，它消除了键的重复和无关的空格。

除了传统的支持机制外，这两个数据库都提供强大的社区支持。

PostgreSQL，也称为 Postgres，是一种开源关系数据库，因其可靠性、灵活性和对开放技术标准的支持而享有盛誉。PostgreSQL 支持非关系和关系数据类型。它被称为当今可用的最兼容、最稳定和最成熟的关系数据库之一，并且可以轻松处理复杂的查询。

PostgreSQL 的特性包括：

PostgreSQL 这是一个“一刀切”的解决方案，适用于许多寻求经济高效的方法来改进其数据库管理系统 (DBMS) 的企业。它具有足够的可扩展性和多功能性，可以通过强大的扩展生态系统快速支持各种专业用例，涵盖时间序列数据类型和地理空间分析等工作。作为开源数据库解决方案构建的 PostgreSQL 完全不受许可限制、供应商锁定的可能性或过度部署的风险。PostgreSQL 通过对象关系数据库管理系统 (ORDBMS) 进行管理。

PostgreSQL 负责管理业务活动的在线事务处理 (OLTP)协议的企业数据库管理员提供了理想的解决方案，包括电子商务、客户关系管理系统 (CRM) 和财务分类帐。它也是管理接收、创建和生成的数据分析的理想选择。

这些是 PostgreSQL 的一些主要优点：

MySQL — 一种快速、可靠、可扩展且易于使用的开源关系数据库系统 — 旨在处理关键任务、高负载的生产应用程序。它是一种常见且易于启动的数据库，内存、磁盘和 CPU 利用率较低，有关系数据库管理系统 (RDMS) 管理。MySQL Community Edition 是一个由活跃的在线社区支持的免费下载版本。

MySQL 功能包括所有 SQL 标准命令以及事务和 ACID 合规性（代表原子性、一致性、隔离性和持久性）。

两个最常见的关系数据库是什么 MySQL 和 Oracle。MySQL 不是 SQL Server 的同义词，SQL Server 是 Microsoft 许可产品，与 MAC OS X 缺乏兼容性。

MariaDB 经常与 MySQL 混淆，它是 MySQL 的一个开源分支，速度更快，提供更多存储引擎 (12)，但功能有限。MySQL 和 MariaDB 使用的存储引擎都是 InnoDB。InnoDB 提供标准的 ACID 兼容特性。与 MySQL 不同，MariaDB 不支持数据屏蔽或动态列表。

MySQL 通常用作 Web 数据库来存储各种信息类型，从单个信息数据点到为组织提供的产品或服务的完整列表。它是LAMP（Linux 操作系统、Apache HTTP 服务器、MySQL RDBMS 和 PHP 编程语言）的基础组件，这是一种有助于创建API、Web 应用程序和网站的软件堆栈模型。

MySQL Workbench 是一个单一的、集成的可视化 SQL 平台，用于 MySQL 数据库的创建、开发、设计和管理。

MySQL 为市场提供了许多好处，包括：

PostgreSQL 和 MySQL 之间有很多不同之处。特性、功能和优势方面的一些差异如下：

总之，PostgreSQL 和 MySQL 都有不同的用途，它们之间的选择取决于企业目标和资源。一般来说，PostgreSQL 是一个更强大、更高级的数据库管理系统，非常适合需要在大型环境中快速执行复杂查询的组织。但是，对于预算和空间更受限制的公司来说，MySQL 是一个理想的解决方案。

linux中postgres吃内存怎么办

方法/步骤

首先上传软件至服务器。执行文件权限的修改。

进入文件所在目录，执行命令chmod 755 postgresql-9.2.4-1-linux-x64.run

执行命令安装数据库。

进入文件所在目录，输入./postgresql-9.2.4-1-linux-x64.run 。

然后选择数据库安装目录。

本篇默认直接回车。即安装路径为/opt/PostgreSQL/9.2/。

选择数据保存的路径。

本篇也默认。直接回车。即路径为：/opt/PostgreSQL/9.2/data 目录。

设置postgres账户的密码，以及设置端口号。

本篇端口号为默认5432，直接回车即可。

选择数据库的编码格式。

本篇选择4，即为这zh_CN.utf8。

选择完编码格式后，等待数据库的安装进度，待进度达到100%时候证明数据库已经安装上。

验证是否安装完毕，且数据库已启动成功。

执行命令ps -e | grep postgres，查看进程是否存在。

执行命令lsof -i:5432，查看数据库端口是否启用。

postgresql 如何控制每一个连接内存大小

在postgresql的安装文件夹\8.3\data\pg_hba.conf里面（或者在开始菜单程序下面的postgresql的配置文档）

找到“# IPv4 local connections:”（不包括引号，下同）

在它上面添加“local pgsql all trust”，

在它下面的“host all all 127.0.0.1/32 md5”

下面添加一行，内容为“host all all 192.168.91.1/24 md5”

注：127.0.0.1/32和192.168.91.1/24中的32与24，用32表示该IP被固定，用24表示前3位固定，

后面一位可以由自己设，这样，前3位ip地址与该设定相同的计算机就可以访问postgresql数据库。

网页名称：包含postgresql内存的词条
标题来源：http://pwwzsj.com/article/dsdpesi.html