openGauss學(xué)習(xí)筆記-223 openGauss性能調(diào)優(yōu)-系統(tǒng)調(diào)優(yōu)-數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)參數(shù)調(diào)優(yōu)-數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)存參數(shù)調(diào)優(yōu)223.1 邏輯內(nèi)存管理參數(shù)223.2 執(zhí)行算子是否下盤(pán)的參數(shù)
openGauss學(xué)習(xí)筆記-223 openGauss性能調(diào)優(yōu)-系統(tǒng)調(diào)優(yōu)-數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)參數(shù)調(diào)優(yōu)-數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)存參數(shù)調(diào)優(yōu)
數(shù)據(jù)庫(kù)的復(fù)雜查詢語(yǔ)句性能非常強(qiáng)的依賴于數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)內(nèi)存的配置參數(shù)。數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)內(nèi)存的配置參數(shù)主要包括邏輯內(nèi)存管理的控制參數(shù)和執(zhí)行算子是否下盤(pán)的參數(shù)。
223.1 邏輯內(nèi)存管理參數(shù)
邏輯內(nèi)存管理參數(shù)為max_process_memory，主要功能是控制數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)上可用內(nèi)存的最大峰值，該參數(shù)的數(shù)值設(shè)置公式參考max_process_memory。
執(zhí)行作業(yè)最終可用的內(nèi)存為：
max_process_memory – shared memory ( 包括shared_buffers ) – cstore_buffers
所以影響執(zhí)行作業(yè)可用內(nèi)存參數(shù)的主要兩個(gè)參數(shù)為shared_buffers及cstore_buffers。
邏輯內(nèi)存管理有專門(mén)的視圖查詢數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)中各大塊內(nèi)存區(qū)域已使用內(nèi)存及峰值信息。可連接到單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)節(jié)點(diǎn)，通過(guò)“pg_total_memory_detail”查詢?cè)摴?jié)點(diǎn)上內(nèi)存區(qū)域信息；或者連接到數(shù)據(jù)庫(kù)主節(jié)點(diǎn)，通過(guò)“pg_total_memory_detail”查詢節(jié)點(diǎn)上內(nèi)存區(qū)域信息。
參數(shù)work_mem依據(jù)查詢特點(diǎn)和并發(fā)來(lái)確定，一旦work_mem限定的物理內(nèi)存不夠，算子運(yùn)算數(shù)據(jù)將寫(xiě)入臨時(shí)表空間，帶來(lái)5-10倍的性能下降，查詢響應(yīng)時(shí)間從秒級(jí)下降到分鐘級(jí)。
對(duì)于串行無(wú)并發(fā)的復(fù)雜查詢場(chǎng)景，平均每個(gè)查詢有5-10關(guān)聯(lián)操作，建議work_mem=50%內(nèi)存/10。
對(duì)于串行無(wú)并發(fā)的簡(jiǎn)單查詢場(chǎng)景，平均每個(gè)查詢有2-5個(gè)關(guān)聯(lián)操作，建議work_mem=50%內(nèi)存/5。
對(duì)于并發(fā)場(chǎng)景，建議work_mem=串行下的work_mem/物理并發(fā)數(shù)。
223.2 執(zhí)行算子是否下盤(pán)的參數(shù)
參數(shù)work_mem可以判斷執(zhí)行作業(yè)可下盤(pán)算子是否已使用內(nèi)存量觸發(fā)下盤(pán)點(diǎn)。當(dāng)前可下盤(pán)算子有六類（向量化及非向量化共10種）：Hash(VecHashJoin)、Agg(VecAgg)、Sort(VecSort)、Material(VecMaterial)、SetOp(VecSetOp)、WindowAgg(VecWindowAgg)。該參數(shù)設(shè)置通常是一個(gè)權(quán)衡，即要保證并發(fā)的吞吐量，又要保證單查詢作業(yè)的性能，故需要根據(jù)實(shí)際執(zhí)行情況（結(jié)合Explain Performance輸出）進(jìn)行調(diào)優(yōu)。
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