目前已有很多PostgreSQL的系统在实际生产环境下管理着超过4TB的数据.一些PostgreSQL系统的极限值如下表所列: 极限值: 最大单个数据库大小 不限 最大数据单表大小 32 TB 单条记录最大 1.6 TB 单字段最大允许 1 GB 单表允许最大记录数 不限 单表最大字段数 250 - 1600 (取决于字段类型) 单表最大索引数 不限 http://www.postgres.cn/about PgSql单表最大32T,不限制记录数,但最多能存多少条记录还要看单条记录大小和对查询性

由于是开发阶段,所以并没有配置postgres的参数,都是使用安装时的默认配置,以前运行也不见得有什么不正常,可是前几天我的cpu资源占用突然升高.查看进程,发现有一个postgres的进程占用CPU都是80%以上,而且居高不下: 刚开始以为是配置上需要修改,但事实上,默认配置基本上是很优化的,而且是开发阶段,数据量也并不大.后来通过分析,得出结论,解决问题应该从以下几个方面来逐一考虑: 1,SQL查询方面检查数据检索的索引是否建立,凡是需要查找的字段尽量建立索引,甚至是联合索引:创建索引,包括

转载 一篇蛮老的文章了,但是还是很有用,可参考修补. PG的配置文件是数据库目录下的postgresql.conf文件,8.0以后的版本可支持K,M,G这样的参数,只要修改相应参数后重新启动PG服务就OK了. shared_buffers:这是最重要的参数,postgresql通过shared_buffers和内核和磁盘打交道,因此应该尽量大,让更多的数据缓存在shared_buffers中.通常设置为实际RAM的10%是合理的,比如50000(400M) work_mem: 在pgsql 8.

通过使用非阻塞.事件驱动的I/O操作,Node.js为构建和运行大规模网络应用及服务提供了很好的平台,也受到了广泛的欢迎.其主要特性表现为能够处理庞大的并且高吞吐量的并发连接,从而构建高性能.高扩展性的互联网应用.然而,Node.js单线程的的工作方式及有限的可管理内存使得其计算性能十分有限,限制了某些场景中的应用.近日,Jut开发团队的工程师Dave Galbraith分享了他们所遇到的Node.js的限制以及超越这些限制的方法.接下来,本文就详细分析其所遇到的问题及解决思路. 首先,Jut团

转载自:https://blog.csdn.net/huangwenyi1010/article/details/72853785 解决问题 前言 PostgreSQL的配置参数作为性能调优的一部分,起着重要的位置.有时候一个简单的配置参数就会觉得应用的性能.因此有必要简单了解下其相关的配置参数. 查询Linux服务器配置 在进行性能调优之前,需要清楚知道服务器的配置信息,比如说 CPU,内存,服务器版本等信息. 查询系统版本信息 root@ubuntu160:~# lsb_release -a

一. PostgreSQL 的稳定性极强, Innodb 等引擎在崩溃.断电之类的灾难场景下抗打击能力有了长足进步,然而很多 MySQL 用户都遇到过Server级的数据库丢失的场景——mysql系统库是MyISAM的,相比之下,PG数据库这方面要好一些.二.任何系统都有它的性能极限,在高并发读写,负载逼近极限下,PG的性能指标仍可以维持双曲线甚至对数曲线,到顶峰之后不再下降,而 MySQL 明显出现一个波峰后下滑(5.5版本之后,在企业级版本中有个插件可以改善很多,不过需要付费).三.PG 多

Mysql 和 Postgresql(PGSQL) 对比 转载自:http://www.oschina.net/question/96003_13994 PostgreSQL与MySQL比较 MySQL使用太广泛了,以至于我不得不将一些应用从mysql 迁移到postgresql, 很多开源软件都是以Mysql 作为数据库标准,并且以Mysql 作为抽象基础的,但是具体使用过程中,发现Mysql 有很多问题,所以都迁移到postgresql上了,转一个Mysql 和Postgresql 对比的文

背景 Greenplum的日常监控点.评判标准,日常维护任务. 展示图层 由于一台主机可能跑多个实例,建议分层展示. 另外,即使是ON ECS虚拟机(一个虚拟机一个实例一对一的形态)的产品形态,实际上也建议分层展示,以示通用性. 主机级图层 1.全局 2.以集群分组 展示图形 1.饼图(正常.警告.严重错误.不可用,占比,数量) 2.热力图(每台主机一个点,颜色描绘正常.警告.严重错误.不可用) 3.列表(正常.警告.严重错误.不可用倒排,TOP 主机) 实例级图层 1.全局 2.以集群分组 展

使用情景 开始之前,我们先设定这样一个情景: 1.一百万注册用户的页游或者手游,这是不温不火的一个状态,刚好是数据量不上不下的一个情况.也刚好是传统MySql数据库性能开始吃紧的时候. 2.数据库就用一台很普通的服务器,只有一台.读写分离.水平扩展.内存缓存都不谈.一百万注册用户如果贡献度和活跃度都不高,恐怕公司的日子还不是那么宽裕,能够在数据库上的投资也有限. 以此情景为例,设每个用户都拥有100个道具,用户随时会获得或失去道具. 我们就来看看这一亿的道具怎么搞. 道具一般要使用原型.实例的设

http://pythoner.org/wiki/257/ 毫无疑问:Python程序没有编译型语言高效快速. 甚至Python拥护者们会告诉你Python不适合这些领域. 然而,YouTube已用Python服务于每小时4千万视频的请求. 你所要做的就是编写高效的代码和需要时使用外部实现(C/C++)代码. 这里有一些建议,可以帮助你成为一个更好的Python开发者: 1. 使用内建函数: 你可以用Python写出高效的代码,但很难击败内建函数. 经查证. 他们非常快速. 2.使用join()

本文没啥技术含量,就是测试一下 MSSqlHelper 在 使用反射.不使用反射 的性能对比. 之后,不要问为什么不用 ORM 这类的东西 —— 会有另外的文章 介绍 自己这些年 自己的ORM 升级历史. 背景: 我自己有一个 MSSqlHelper, 这个 辅助类  是最基本的一个 数据库操作类. Query 查询集合时,可以指定  reader => 对象  的委托 —— 如果不指定,则 MSSqlHelper 会自动通过反射赋值. static void Main(string[] arg

PostgreSQL是Odoo支持的数据库.PostgreSQL是起源于大学的一个历史很长的开源数据库系统.包括美国航天局NASA.德国证券交易中心.中国的平安.腾讯的微信支付.阿里巴巴的阿里云都在用PostgreSQL数据库. PostgreSQL历史 上世纪70年代Edgar F. Codd博士研究关系数型据库理论时候,实际开发了一个数据库产品Ingres.Ingres名字是“Interactive Graphics Retrieval System”的缩写.后来的Sybase.微软的SQL

上文说到如何利用node-mapnik架设OpenStreetMap瓦片服务,解决了有没有的问题.然而这个服务还是比较孱弱,主要表现在以下几个方面: 1. Node.js只能使用CPU的一个核,不能有效发挥服务器的多核优势: 2. 前端使用了一台TileStrata服务器,即无法实现负载均衡,也无法实现服务主备冗余: 3. 后端使用了一台PostgreSQL,和前端一样,无法达到高性能和高可用性: 4. 在Node.js和PostgreSQL之间没有使用连接池,造成数据数性能低下: 针对这些问题

导读 虽然CPU仍然在不断发展,但是它的性能已经不再仅仅受限于单个处理器类型或制造工艺上了.和过去相比,CPU性能提升的步伐明显放缓了,接下来怎么办,成为横亘在整个行业面前的大问题. 虽然CPU仍然在不断发展,但是它的性能已经不再仅仅受限于单个处理器类型或制造工艺上了.和过去相比,CPU性能提升的步伐明显放缓了,接下来怎么办,成为横亘在整个行业面前的大问题. 自2010年开始,单个CPU内核的处理能力就逐渐停止了增长的脚步,发热和噪声等和功耗相关的问题迫使处理器公司另辟蹊径,不再汲汲于推高时钟频

之前章节首次介绍multi和exec的时候讨论过它们的”事务“性质:被multi和exec包裹的命令在执行时不会被其他客户端打扰.而使用事务的其中一个好处就是底层的客户端会通过使用流水线来提高事务执行的性能.本节将介绍如何在不使用事务的情况下,通过使用流水线来进一步提升命令的执行性能. 创建redis实例,连接数据库 StrictRedis from redis import StrictRedis # 使用默认方式连接到数据库 conn = StrictRedis(host='localhos

阅读目录 一.第一个问题:Key-Value数据库可以有好多的Key,没错,但对MongoDB来说,大错特错 二.第二个问题:FindOne({_id:xxx})就快么? 三.第三个问题:精细的使用Update 四.2.1.1. 登录时身份认证 五.2.1.2. 使用软件时的界面控制 六.2.1.3. 提交操作请求时的许可验证 七.2.2.1. 角色(Role) 八.2.2.2. 角色(Role)与职务(Job)的关系 九.2.2.3. 用户帐号(User) 十.2.2.4. 用户组(User

文章来自:https://yq.aliyun.com/articles/59251?spm=5176.100239.bloglist.95.5S5P9S 德哥博客新地址:https://billtian.github.io/digoal.blog/ 德哥介绍:周正中,网名德哥 ( digoal ),目前就职于阿里云.PostgreSQL 中国社区发起人之一,PostgreSQL 象牙塔发起人之一,DBA+社群联合发起人之一,DBGeeK社区专家组成员. 德哥:看完并理解这些文章,相信你会和我一样

1. 索引的特性 1.1 加快条件的检索的特性 当表数据量越来越大时查询速度会下降,在表的条件字段上使用索引,快速定位到可能满足条件的记录,不需要遍历所有记录. create table t(id int, info text); ,),,); create table t1 as select * from t; create table t2 as select * from t; create index ind_t2_id on t2(id); lottu=# analyze t1; A

英文原文:http://blog.monitis.com/index.php/2012/02/13/python-performance-tips-part-1/ 英文原文:http://blog.monitis.com/index.php/2012/03/21/python-performance-tips-part-2/ 翻译原文:http://www.oschina.net/question/1579_45822 第一部分 阅读 Zen of Python,在Python解析器中输入 im

英文原文:http://blog.monitis.com/index.php/2012/02/13/python-performance-tips-part-1/ 英文原文:http://blog.monitis.com/index.php/2012/03/21/python-performance-tips-part-2/ 译文:http://www.oschina.net/question/1579_45822 Python是解释型语言,因此它的执行效率不高 [1] ,但这并不影响它的流行.