Nota
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autovacuum_work_mem
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que va a usar cada proceso de trabajo de vaciado automático. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | -1 |
Valores permitidos | -1-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | autovacuum_work_mem |
commit_timestamp_buffers
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Especifica la cantidad de memoria que se usará para almacenar en caché el contenido de pg_commit_ts. La unidad es 8 kb. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 1024 |
Valores permitidos | 0-131072 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | commit_timestamp_buffers |
tipo_de_memoria_compartida_dinámica
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Selecciona la implementación de memoria compartida dinámica usada. |
Tipo de datos | enumeración |
Valor predeterminado | posix |
Valores permitidos | posix |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | tipo_de_memoria_compartida_dinámica |
hash_mem_multiplier
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Múltiplo de work_mem que se utiliza para las tablas hash. |
Tipo de datos | numérico |
Valor predeterminado | 2 |
Valores permitidos | 1-1000 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | hash_mem_multiplier |
huge_pages
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Habilita o deshabilita el uso de páginas de memoria enormes. Esta configuración no es aplicable a los servidores que tienen menos de 4 núcleos virtuales. |
Tipo de datos | enumeración |
Valor predeterminado | try |
Valores permitidos | on,off,try |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | huge_pages |
Descripción
Las páginas enormes son una característica que permite administrar la memoria en bloques más grandes. Normalmente, puede administrar bloques de hasta 2 MB, en lugar de las páginas estándar de 4 KB.
El uso de páginas enormes puede ofrecer ventajas de rendimiento que descargan eficazmente la CPU:
- Reducen la sobrecarga asociada a tareas de administración de memoria, como menos errores de búfer de aspecto de traducción (TLB).
- Reducen el tiempo necesario para la administración de memoria.
En concreto, en PostgreSQL, solo puede usar páginas enormes para el área de memoria compartida. Se asigna una parte significativa del área de memoria compartida para los búferes compartidos.
Otra ventaja es que las páginas enormes impiden el intercambio del área de memoria compartida fuera del disco, lo que estabiliza aún más el rendimiento.
Recomendaciones
- En el caso de los servidores que tienen recursos de memoria significativos, evite deshabilitar páginas enormes. Deshabilitar páginas enormes podría poner en peligro el rendimiento.
- Si comienza con un servidor más pequeño que no admite páginas enormes, pero prevé escalar verticalmente a un servidor que sí, mantenga la
huge_pages
configuración enTRY
para una transición sin problemas y un rendimiento óptimo.
Notas específicas de Azure
En el caso de los servidores con cuatro o más núcleos virtuales, las páginas grandes se asignan automáticamente desde el sistema operativo subyacente. La característica no está disponible para servidores con menos de cuatro núcleos virtuales. El número de páginas enormes se ajusta automáticamente si se cambia cualquier configuración de memoria compartida, incluidas las modificaciones a shared_buffers
.
tamaño_de_página_grande
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Tamaño de página enorme que se debe solicitar. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | tamaño_de_página_grande |
logical_decoding_work_mem
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que se usará para la descodificación lógica. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 65536 |
Valores permitidos | 64-2147483647 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | logical_decoding_work_mem |
memoria_de_trabajo_de_mantenimiento
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que se usará para las operaciones de mantenimiento como VACUUM, Create Index. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | Depende de los recursos (núcleos virtuales, RAM o espacio en disco) asignados al servidor. |
Valores permitidos | 1024-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | maintenance_work_mem |
Descripción
maintenance_work_mem
es un parámetro de configuración en PostgreSQL. Controla la cantidad de memoria asignada para las operaciones de mantenimiento, como VACUUM
, CREATE INDEX
, y ALTER TABLE
. A diferencia de work_mem
, que afecta a la asignación de memoria para las operaciones de consulta, maintenance_work_mem
está reservado para tareas que mantienen y optimizan la estructura de la base de datos.
![NOTA] Establecer
maintenance_work_mem
en valores demasiado agresivos podría provocar periódicamente errores de memoria insuficiente en el sistema. Es muy importante comprender la cantidad de memoria disponible en el servidor y el número de operaciones simultáneas que podrían asignar memoria para las tareas descritas anteriormente, antes de realizar cambios en este parámetro.
Puntos clave
- Límite de memoria de vacío: Si desea acelerar la limpieza de tuplas inactivas aumentando
maintenance_work_mem
, tenga en cuenta queVACUUM
tiene una limitación integrada para recopilar identificadores de tupla no enviados. Solo puede usar hasta 1 GB de memoria para este proceso. - Separación de memoria para autovacuum: Puede usar la configuración
autovacuum_work_mem
para controlar de forma independiente la memoria que utilizan las operaciones de autovacío. Esta configuración actúa como un subconjunto demaintenance_work_mem
. Usted puede decidir cuánta memoria utiliza el autovacuum sin afectar la asignación de memoria para otras tareas de mantenimiento y operaciones de definición de datos.
Notas específicas de Azure
El valor predeterminado para el parámetro de servidor maintenance_work_mem
se calcula al aprovisionar la instancia del servidor flexible de Azure Database for PostgreSQL, en función del nombre del producto que seleccione para su proceso. Los cambios posteriores de la selección de producto en el proceso que admita el servidor flexible no tendrán ningún efecto en el valor predeterminado del parámetro de servidor maintenance_work_mem
de esa instancia.
Cada vez que cambie el producto asignado a una instancia, también debe ajustar el valor del parámetro maintenance_work_mem
según los valores de la siguiente fórmula.
La fórmula usada para calcular el valor de maintenance_work_mem
es (long)(82.5 * ln(memoryGiB) + 40) * 1024
.
Basándose en la fórmula anterior, la siguiente tabla enumera los valores en los que se establecería este parámetro de servidor en función de la cantidad de memoria aprovisionada:
Tamaño de memoria | memoria_de_trabajo_de_mantenimiento |
---|---|
2 GiB | 99,328 KiB |
4 GiB | 157 696 KiB |
8 GiB | 216 064 KiB |
16 GiB | 274,432 KiB |
32 GiB | 332 800 KiB |
48 GiB | 367,616 KiB |
64 GiB | 392,192 KiB |
80 GiB | 410 624 KiB |
128 GiB | 450 560 KiB |
160 GiB | 468 992 KiB |
192 GiB | 484,352 KiB |
256 GiB | 508,928 KiB |
384 GiB | 542 720 KiB |
432 GiB | 552 960 KiB |
672 GiB | 590,848 KiB |
max_prepared_transactions
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número máximo de transacciones preparadas simultáneamente. Al ejecutar un servidor de réplica, debe establecer este parámetro en el mismo valor o superior que en el servidor principal. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0-262143 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | max_prepared_transactions |
max_stack_depth
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la profundidad máxima de la pila, en kilobytes. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 2048 |
Valores permitidos | 2048 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | max_stack_depth |
min_dynamic_shared_memory
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Cantidad de memoria compartida dinámica reservada en el inicio. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | memoria_compartida_dinámica_mínima |
multixact_member_buffers
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Especifica la cantidad de memoria compartida que se va a usar para almacenar en caché el contenido de pg_multixact/members. La unidad es 8 kb. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 32 |
Valores permitidos | 16-131072 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | multixact_member_buffers |
multixact_offset_buffers
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Especifica la cantidad de memoria compartida que se usará para almacenar en caché el contenido de pg_multixact/offsets. La unidad es 8 kb. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 16 |
Valores permitidos | 16-131072 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | multixact_offset_buffers |
notify_buffers
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Especifica la cantidad de memoria compartida que se usará para almacenar en caché el contenido de pg_notify. La unidad es 8 kb. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 16 |
Valores permitidos | 16-131072 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | notify_buffers |
serializable_buffers
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Especifica la cantidad de memoria compartida que se usará para almacenar en caché el contenido de pg_serial. La unidad es 8 kb. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 32 |
Valores permitidos | 16-131072 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | serializable_buffers |
shared_buffers
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número de búferes de memoria compartidos utilizados por el servidor. La unidad es 8 kb. Los valores permitidos están dentro del intervalo del 10 % - 75 % de la memoria disponible. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | Depende de los recursos (núcleos virtuales, RAM o espacio en disco) asignados al servidor. |
Valores permitidos | 16-1073741823 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | shared_buffers |
Descripción
El parámetro de configuración shared_buffers
determina la cantidad de memoria del sistema asignada a la base de datos PostgreSQL para almacenar en búfer los datos. Actúa como un grupo de memoria centralizado que es accesible para todos los procesos de base de datos.
Cuando se necesitan datos, el proceso de base de datos comprueba primero el búfer compartido. Si los datos necesarios están presentes, se recuperan rápidamente y se omiten más lecturas de disco que consumen mucho tiempo. Los búferes compartidos sirven como intermediario entre los procesos de base de datos y el disco, y reducen eficazmente el número de operaciones de E/S necesarias.
Notas específicas de Azure
El valor predeterminado para el parámetro de servidor shared_buffers
se calcula al aprovisionar la instancia del servidor flexible de Azure Database for PostgreSQL, en función del nombre del producto que seleccione para su proceso. Los cambios posteriores a la selección de productos en el cálculo que soporta el servidor flexible no afectan en absoluto al valor por defecto del parámetro de servidor shared_buffers
de esa instancia.
Cada vez que cambie el producto asignado a una instancia, también debe ajustar el valor del parámetro shared_buffers
según los valores de las siguientes fórmulas.
En el caso de las máquinas virtuales con hasta 2 GiB de memoria, la fórmula utilizada para calcular el valor de shared_buffers
es memoryGib * 16384
.
En el caso de las máquinas virtuales con más de 2 GiB, la fórmula utilizada para calcular el valor de shared_buffers
es memoryGib * 32768
.
Basándose en la fórmula anterior, la siguiente tabla enumera los valores en los que se establecería este parámetro de servidor en función de la cantidad de memoria aprovisionada:
Tamaño de memoria | shared_buffers |
---|---|
2 GiB | 32768 |
4 GiB | 131 072 |
8 GiB | 262144 |
16 GiB | 524288 |
32 GiB | 1048576 |
48 GiB | 1572864 |
64 GiB | 2097152 |
80 GiB | 2621440 |
128 GiB | 4194304 |
160 GiB | 5242880 |
192 GiB | 6291456 |
256 GiB | 8388608 |
384 GiB | 12582912 |
432 GiB | 14155776 |
672 GiB | 22020096 |
tipo_de_memoria_compartida
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Selecciona la implementación de memoria compartida que se usa para la región de memoria compartida principal. |
Tipo de datos | enumeración |
Valor predeterminado | mmap |
Valores permitidos | mmap |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | tipo_de_memoria_compartida |
subtransaction_buffers
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Especifica la cantidad de memoria compartida que se usará para almacenar en caché el contenido de pg_subtrans. La unidad es 8 kb. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 1024 |
Valores permitidos | 0-131072 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | subtransaction_buffers |
temp_buffers
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número máximo de búferes temporales que usa cada sesión de base de datos. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 1024 |
Valores permitidos | 100-1073741823 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | temp_buffers |
transaction_buffers
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Especifica la cantidad de memoria compartida que se usará para almacenar en caché el contenido de pg_xact. La unidad es 8 kb. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 1024 |
Valores permitidos | 0-131072 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | transaction_buffers |
límite_de_uso_del_buffer_de_vacío
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el tamaño del grupo de búferes para VACUUM, ANALYZE y vaciado automático. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 2048 |
Valores permitidos | 0-16777216 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | límite_de_uso_del_buffer_de_vacío |
work_mem (memoria de trabajo)
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la cantidad de memoria que se va a usar en las operaciones de ordenación internas y las tablas hash antes de escribir en los archivos de disco temporales. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 4096 |
Valores permitidos | 4096-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | work_mem |
Descripción
El parámetro work_mem
de PostgreSQL controla la cantidad de memoria asignada para determinadas operaciones internas dentro del área de memoria privada de cada sesión de base de datos. Algunos ejemplos de estas operaciones son la ordenación y el hash.
A diferencia de los búferes compartidos, que se encuentran en el área de memoria compartida, work_mem
se asigna en un espacio de memoria privada por sesión o por consulta. Al establecer un tamaño work_mem
adecuado, puede mejorar significativamente la eficacia de estas operaciones y reducir la necesidad de escribir datos temporales en el disco.
Puntos clave
- Memoria de conexión privada:
work_mem
forma parte de la memoria privada que usa cada sesión de base de datos. Esta memoria es distinta del área de memoria compartida queshared_buffers
usa. - Uso específico de la consulta: no todas las sesiones o consultas usan
work_mem
. Es poco probable que las consultas simples comoSELECT 1
requieranwork_mem
. Sin embargo, las consultas complejas que implican operaciones como la ordenación o el hash pueden consumir uno o varios fragmentos dework_mem
. - Operaciones paralelas: En el caso de las consultas que abarcan varios back-end paralelos, cada back-end podría usar potencialmente uno o varios fragmentos de
work_mem
.
Supervisión y ajuste de la memoria de trabajo
Es esencial supervisar continuamente el rendimiento del sistema y ajustar work_mem
según sea necesario, principalmente si los tiempos de ejecución de consultas relacionados con las operaciones de ordenación o hash son lentos. Estas son las maneras de supervisar el rendimiento mediante herramientas disponibles en Azure Portal:
- Información de rendimiento de consultas: Compruebe las consultas principales por archivos temporales pestaña para identificar las consultas que generan archivos temporales. Esta situación sugiere una posible necesidad de aumentar
work_mem
. - Guías de solución de problemas: Use la pestaña Archivos temporales altos de las guías de solución de problemas para identificar consultas problemáticas.
Ajuste pormenorizados
Aunque gestiona el parámetro work_mem
, es a veces más eficaz adoptar un enfoque de ajuste pormenorizado en lugar de establecer un valor global. Este enfoque garantiza que asigne memoria con criterio en función de las necesidades específicas de los procesos y los usuarios. También minimiza el riesgo de encontrar problemas de memoria insuficiente. Así es como puede hacerlo:
nivel de usuario: Si un usuario específico participa principalmente en tareas de agregación o informes, que consumen mucha memoria, considere la posibilidad de personalizar el valor
work_mem
para ese usuario. Use el comandoALTER ROLE
para mejorar el rendimiento de las operaciones del usuario.Nivel de función/procedimiento: Si funciones o procedimientos específicos generan archivos temporales sustanciales, aumentar el valor
work_mem
en el nivel de función o procedimiento específico puede ser beneficioso. Use el comandoALTER FUNCTION
oALTER PROCEDURE
para asignar específicamente más memoria a estas operaciones.Nivel de base de datos: Modifique
work_mem
en el nivel de base de datos si solo las bases de datos específicas generan un gran número de archivos temporales.Nivel global: Si un análisis del sistema revela que la mayoría de las consultas generan archivos temporales pequeños, mientras que solo algunos crean archivos grandes, puede ser prudente aumentar globalmente el valor
work_mem
. Esta acción facilita la mayoría de las consultas para procesar en memoria, por lo que puede evitar operaciones basadas en disco y mejorar la eficacia. Sin embargo, tenga cuidado y supervise siempre el uso de memoria en el servidor para asegurarse de que puede controlar el aumento dework_mem
valor.
Determinación del valor mínimo de work_mem para las operaciones de ordenación
Para buscar el valor mínimo work_mem
para una consulta específica, especialmente uno que genera archivos de disco temporales durante el proceso de ordenación, comience considerando el tamaño de archivo temporal generado durante la ejecución de la consulta. Por ejemplo, si una consulta genera un archivo temporal de 20 MB:
- Conéctese a la base de datos mediante psql o el cliente de PostgreSQL preferido.
- Establezca un valor
work_mem
inicial ligeramente superior a 20 MB para tener en cuenta los encabezados adicionales al procesarlos en memoria. Use un comando como:SET work_mem TO '25MB'
. - Ejecute
EXPLAIN ANALYZE
en la consulta problemática en la misma sesión. - Revise la salida de
"Sort Method: quicksort Memory: xkB"
. Si indica"external merge Disk: xkB"
, aumente el valor dework_mem
de forma incremental y vuelva a probar hasta que"quicksort Memory"
aparezca. La apariencia de"quicksort Memory"
indica que la consulta ahora funciona en memoria. - Después de determinar el valor a través de este método, puede aplicarlo globalmente o en niveles más granulares (como se ha descrito anteriormente) para satisfacer sus necesidades operativas.
autovacuum_work_mem
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que va a usar cada proceso de trabajo de vaciado automático. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | -1 |
Valores permitidos | -1-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | autovacuum_work_mem |
tipo_de_memoria_compartida_dinámica
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Selecciona la implementación de memoria compartida dinámica usada. |
Tipo de datos | enumeración |
Valor predeterminado | posix |
Valores permitidos | posix |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | tipo_de_memoria_compartida_dinámica |
hash_mem_multiplier
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Múltiplo de work_mem que se utiliza para las tablas hash. |
Tipo de datos | numérico |
Valor predeterminado | 2 |
Valores permitidos | 1-1000 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | hash_mem_multiplier |
huge_pages
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Habilita o deshabilita el uso de páginas de memoria enormes. Esta configuración no es aplicable a los servidores que tienen menos de 4 núcleos virtuales. |
Tipo de datos | enumeración |
Valor predeterminado | try |
Valores permitidos | on,off,try |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | páginas_grandes |
Descripción
Las páginas enormes son una característica que permite administrar la memoria en bloques más grandes. Normalmente, puede administrar bloques de hasta 2 MB, en lugar de las páginas estándar de 4 KB.
El uso de páginas enormes puede ofrecer ventajas de rendimiento que descargan eficazmente la CPU:
- Reducen la sobrecarga asociada a tareas de administración de memoria, como menos errores de búfer de aspecto de traducción (TLB).
- Reducen el tiempo necesario para la administración de memoria.
En concreto, en PostgreSQL, solo puede usar páginas enormes para el área de memoria compartida. Se asigna una parte significativa del área de memoria compartida para los búferes compartidos.
Otra ventaja es que las páginas enormes impiden el intercambio del área de memoria compartida fuera del disco, lo que estabiliza aún más el rendimiento.
Recomendaciones
- En el caso de los servidores que tienen recursos de memoria significativos, evite deshabilitar páginas enormes. Deshabilitar páginas enormes podría poner en peligro el rendimiento.
- Si comienza con un servidor más pequeño que no admite páginas enormes, pero prevé escalar verticalmente a un servidor que sí, mantenga la
huge_pages
configuración enTRY
para una transición sin problemas y un rendimiento óptimo.
Notas específicas de Azure
En el caso de los servidores con cuatro o más núcleos virtuales, las páginas grandes se asignan automáticamente desde el sistema operativo subyacente. La característica no está disponible para servidores con menos de cuatro núcleos virtuales. El número de páginas enormes se ajusta automáticamente si se cambia cualquier configuración de memoria compartida, incluidas las modificaciones a shared_buffers
.
tamaño_de_página_grande
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Tamaño de página enorme que se debe solicitar. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | tamaño_de_página_grande |
logical_decoding_work_mem
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que se usará para la descodificación lógica. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 65536 |
Valores permitidos | 64-2147483647 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | logical_decoding_work_mem |
memoria_de_trabajo_de_mantenimiento
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que se usará para las operaciones de mantenimiento como VACUUM, Create Index. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | Depende de los recursos (núcleos virtuales, RAM o espacio en disco) asignados al servidor. |
Valores permitidos | 1024-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | maintenance_work_mem |
Descripción
maintenance_work_mem
es un parámetro de configuración en PostgreSQL. Controla la cantidad de memoria asignada para las operaciones de mantenimiento, como VACUUM
, CREATE INDEX
, y ALTER TABLE
. A diferencia de work_mem
, que afecta a la asignación de memoria para las operaciones de consulta, maintenance_work_mem
está reservado para tareas que mantienen y optimizan la estructura de la base de datos.
![NOTA] Establecer
maintenance_work_mem
en valores demasiado agresivos podría provocar periódicamente errores de memoria insuficiente en el sistema. Es muy importante comprender la cantidad de memoria disponible en el servidor y el número de operaciones simultáneas que podrían asignar memoria para las tareas descritas anteriormente, antes de realizar cambios en este parámetro.
Puntos clave
- Límite de memoria de vacío: Si desea acelerar la limpieza de tuplas inactivas aumentando
maintenance_work_mem
, tenga en cuenta queVACUUM
tiene una limitación integrada para recopilar identificadores de tupla no enviados. Solo puede usar hasta 1 GB de memoria para este proceso. - Separación de memoria para autovacuum: Puede usar la configuración
autovacuum_work_mem
para controlar de forma independiente la memoria que utilizan las operaciones de autovacío. Esta configuración actúa como un subconjunto demaintenance_work_mem
. Usted puede decidir cuánta memoria utiliza el autovacuum sin afectar la asignación de memoria para otras tareas de mantenimiento y operaciones de definición de datos.
Notas específicas de Azure
El valor predeterminado para el parámetro de servidor maintenance_work_mem
se calcula al aprovisionar la instancia del servidor flexible de Azure Database for PostgreSQL, en función del nombre del producto que seleccione para su proceso. Los cambios posteriores de la selección de producto en el proceso que admita el servidor flexible no tendrán ningún efecto en el valor predeterminado del parámetro de servidor maintenance_work_mem
de esa instancia.
Cada vez que cambie el producto asignado a una instancia, también debe ajustar el valor del parámetro maintenance_work_mem
según los valores de la siguiente fórmula.
La fórmula usada para calcular el valor de maintenance_work_mem
es (long)(82.5 * ln(memoryGiB) + 40) * 1024
.
Basándose en la fórmula anterior, la siguiente tabla enumera los valores en los que se establecería este parámetro de servidor en función de la cantidad de memoria aprovisionada:
Tamaño de memoria | memoria_de_trabajo_de_mantenimiento |
---|---|
2 GiB | 99,328 KiB |
4 GiB | 157 696 KiB |
8 GiB | 216 064 KiB |
16 GiB | 274,432 KiB |
32 GiB | 332 800 KiB |
48 GiB | 367,616 KiB |
64 GiB | 392,192 KiB |
80 GiB | 410 624 KiB |
128 GiB | 450 560 KiB |
160 GiB | 468 992 KiB |
192 GiB | 484,352 KiB |
256 GiB | 508,928 KiB |
384 GiB | 542 720 KiB |
432 GiB | 552 960 KiB |
672 GiB | 590,848 KiB |
max_prepared_transactions
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número máximo de transacciones preparadas simultáneamente. Al ejecutar un servidor de réplica, debe establecer este parámetro en el mismo valor o superior que en el servidor principal. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0-262143 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | max_prepared_transactions (máximo de transacciones preparadas) |
max_stack_depth
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la profundidad máxima de la pila, en kilobytes. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 2048 |
Valores permitidos | 2048 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | profundidad máxima de pila |
memoria_compartida_dinámica_mínima
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Cantidad de memoria compartida dinámica reservada en el inicio. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | memoria_compartida_dinámica_mínima |
shared_buffers
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número de búferes de memoria compartidos utilizados por el servidor. La unidad es 8 kb. Los valores permitidos están dentro del intervalo del 10 % - 75 % de la memoria disponible. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | Depende de los recursos (núcleos virtuales, RAM o espacio en disco) asignados al servidor. |
Valores permitidos | 16-1073741823 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | shared_buffers |
Descripción
El parámetro de configuración shared_buffers
determina la cantidad de memoria del sistema asignada a la base de datos PostgreSQL para almacenar en búfer los datos. Actúa como un grupo de memoria centralizado que es accesible para todos los procesos de base de datos.
Cuando se necesitan datos, el proceso de base de datos comprueba primero el búfer compartido. Si los datos necesarios están presentes, se recuperan rápidamente y se omiten más lecturas de disco que consumen mucho tiempo. Los búferes compartidos sirven como intermediario entre los procesos de base de datos y el disco, y reducen eficazmente el número de operaciones de E/S necesarias.
Notas específicas de Azure
El valor predeterminado para el parámetro de servidor shared_buffers
se calcula al aprovisionar la instancia del servidor flexible de Azure Database for PostgreSQL, en función del nombre del producto que seleccione para su proceso. Los cambios posteriores a la selección de productos en el cálculo que soporta el servidor flexible no afectan en absoluto al valor por defecto del parámetro de servidor shared_buffers
de esa instancia.
Cada vez que cambie el producto asignado a una instancia, también debe ajustar el valor del parámetro shared_buffers
según los valores de las siguientes fórmulas.
En el caso de las máquinas virtuales con hasta 2 GiB de memoria, la fórmula utilizada para calcular el valor de shared_buffers
es memoryGib * 16384
.
En el caso de las máquinas virtuales con más de 2 GiB, la fórmula utilizada para calcular el valor de shared_buffers
es memoryGib * 32768
.
Basándose en la fórmula anterior, la siguiente tabla enumera los valores en los que se establecería este parámetro de servidor en función de la cantidad de memoria aprovisionada:
Tamaño de memoria | shared_buffers |
---|---|
2 GiB | 32768 |
4 GiB | 131 072 |
8 GiB | 262144 |
16 GiB | 524288 |
32 GiB | 1048576 |
48 GiB | 1572864 |
64 GiB | 2097152 |
80 GiB | 2621440 |
128 GiB | 4194304 |
160 GiB | 5242880 |
192 GiB | 6291456 |
256 GiB | 8388608 |
384 GiB | 12582912 |
432 GiB | 14155776 |
672 GiB | 22020096 |
tipo_de_memoria_compartida
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Selecciona la implementación de memoria compartida que se usa para la región de memoria compartida principal. |
Tipo de datos | enumeración |
Valor predeterminado | mmap |
Valores permitidos | mmap |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | tipo_de_memoria_compartida |
temp_buffers
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número máximo de búferes temporales que usa cada sesión de base de datos. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 1024 |
Valores permitidos | 100-1073741823 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | temp_buffers |
límite_de_uso_del_buffer_de_vacío
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el tamaño del grupo de búferes para VACUUM, ANALYZE y vaciado automático. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 256 |
Valores permitidos | 0-16777216 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | límite_de_uso_del_buffer_de_vacío |
work_mem (memoria de trabajo)
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la cantidad de memoria que se va a usar en las operaciones de ordenación internas y las tablas hash antes de escribir en los archivos de disco temporales. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 4096 |
Valores permitidos | 4096-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | work_mem |
Descripción
El parámetro work_mem
de PostgreSQL controla la cantidad de memoria asignada para determinadas operaciones internas dentro del área de memoria privada de cada sesión de base de datos. Algunos ejemplos de estas operaciones son la ordenación y el hash.
A diferencia de los búferes compartidos, que se encuentran en el área de memoria compartida, work_mem
se asigna en un espacio de memoria privada por sesión o por consulta. Al establecer un tamaño work_mem
adecuado, puede mejorar significativamente la eficacia de estas operaciones y reducir la necesidad de escribir datos temporales en el disco.
Puntos clave
- Memoria de conexión privada:
work_mem
forma parte de la memoria privada que usa cada sesión de base de datos. Esta memoria es distinta del área de memoria compartida queshared_buffers
usa. - Uso específico de la consulta: no todas las sesiones o consultas usan
work_mem
. Es poco probable que las consultas simples comoSELECT 1
requieranwork_mem
. Sin embargo, las consultas complejas que implican operaciones como la ordenación o el hash pueden consumir uno o varios fragmentos dework_mem
. - Operaciones paralelas: En el caso de las consultas que abarcan varios back-end paralelos, cada back-end podría usar potencialmente uno o varios fragmentos de
work_mem
.
Supervisión y ajuste de la memoria de trabajo
Es esencial supervisar continuamente el rendimiento del sistema y ajustar work_mem
según sea necesario, principalmente si los tiempos de ejecución de consultas relacionados con las operaciones de ordenación o hash son lentos. Estas son las maneras de supervisar el rendimiento mediante herramientas disponibles en Azure Portal:
- Información de rendimiento de consultas: Compruebe las consultas principales por archivos temporales pestaña para identificar las consultas que generan archivos temporales. Esta situación sugiere una posible necesidad de aumentar
work_mem
. - Guías de solución de problemas: Use la pestaña Archivos temporales altos de las guías de solución de problemas para identificar consultas problemáticas.
Ajuste pormenorizados
Aunque gestiona el parámetro work_mem
, es a veces más eficaz adoptar un enfoque de ajuste pormenorizado en lugar de establecer un valor global. Este enfoque garantiza que asigne memoria con criterio en función de las necesidades específicas de los procesos y los usuarios. También minimiza el riesgo de encontrar problemas de memoria insuficiente. Así es como puede hacerlo:
nivel de usuario: Si un usuario específico participa principalmente en tareas de agregación o informes, que consumen mucha memoria, considere la posibilidad de personalizar el valor
work_mem
para ese usuario. Use el comandoALTER ROLE
para mejorar el rendimiento de las operaciones del usuario.Nivel de función/procedimiento: Si funciones o procedimientos específicos generan archivos temporales sustanciales, aumentar el valor
work_mem
en el nivel de función o procedimiento específico puede ser beneficioso. Use el comandoALTER FUNCTION
oALTER PROCEDURE
para asignar específicamente más memoria a estas operaciones.Nivel de base de datos: Modifique
work_mem
en el nivel de base de datos si solo las bases de datos específicas generan un gran número de archivos temporales.Nivel global: Si un análisis del sistema revela que la mayoría de las consultas generan archivos temporales pequeños, mientras que solo algunos crean archivos grandes, puede ser prudente aumentar globalmente el valor
work_mem
. Esta acción facilita la mayoría de las consultas para procesar en memoria, por lo que puede evitar operaciones basadas en disco y mejorar la eficacia. Sin embargo, tenga cuidado y supervise siempre el uso de memoria en el servidor para asegurarse de que puede controlar el aumento dework_mem
valor.
Determinación del valor mínimo de work_mem para las operaciones de ordenación
Para buscar el valor mínimo work_mem
para una consulta específica, especialmente uno que genera archivos de disco temporales durante el proceso de ordenación, comience considerando el tamaño de archivo temporal generado durante la ejecución de la consulta. Por ejemplo, si una consulta genera un archivo temporal de 20 MB:
- Conéctese a la base de datos mediante psql o el cliente de PostgreSQL preferido.
- Establezca un valor
work_mem
inicial ligeramente superior a 20 MB para tener en cuenta los encabezados adicionales al procesarlos en memoria. Use un comando como:SET work_mem TO '25MB'
. - Ejecute
EXPLAIN ANALYZE
en la consulta problemática en la misma sesión. - Revise la salida de
"Sort Method: quicksort Memory: xkB"
. Si indica"external merge Disk: xkB"
, aumente el valor dework_mem
de forma incremental y vuelva a probar hasta que"quicksort Memory"
aparezca. La apariencia de"quicksort Memory"
indica que la consulta ahora funciona en memoria. - Después de determinar el valor a través de este método, puede aplicarlo globalmente o en niveles más granulares (como se ha descrito anteriormente) para satisfacer sus necesidades operativas.
autovacuum_work_mem
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que va a usar cada proceso de trabajo de vaciado automático. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | -1 |
Valores permitidos | -1-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | autovacuum_work_mem |
tipo_de_memoria_compartida_dinámica
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Selecciona la implementación de memoria compartida dinámica usada. |
Tipo de datos | enumeración |
Valor predeterminado | posix |
Valores permitidos | posix |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | tipo_de_memoria_compartida_dinámica |
hash_mem_multiplier
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Múltiplo de work_mem que se utiliza para las tablas hash. |
Tipo de datos | numérico |
Valor predeterminado | 2 |
Valores permitidos | 1-1000 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | hash_mem_multiplier |
huge_pages
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Habilita o deshabilita el uso de páginas de memoria enormes. Esta configuración no es aplicable a los servidores que tienen menos de 4 núcleos virtuales. |
Tipo de datos | enumeración |
Valor predeterminado | try |
Valores permitidos | on,off,try |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | páginas_grandes |
Descripción
Las páginas enormes son una característica que permite administrar la memoria en bloques más grandes. Normalmente, puede administrar bloques de hasta 2 MB, en lugar de las páginas estándar de 4 KB.
El uso de páginas enormes puede ofrecer ventajas de rendimiento que descargan eficazmente la CPU:
- Reducen la sobrecarga asociada a tareas de administración de memoria, como menos errores de búfer de aspecto de traducción (TLB).
- Reducen el tiempo necesario para la administración de memoria.
En concreto, en PostgreSQL, solo puede usar páginas enormes para el área de memoria compartida. Se asigna una parte significativa del área de memoria compartida para los búferes compartidos.
Otra ventaja es que las páginas enormes impiden el intercambio del área de memoria compartida fuera del disco, lo que estabiliza aún más el rendimiento.
Recomendaciones
- En el caso de los servidores que tienen recursos de memoria significativos, evite deshabilitar páginas enormes. Deshabilitar páginas enormes podría poner en peligro el rendimiento.
- Si comienza con un servidor más pequeño que no admite páginas enormes, pero prevé escalar verticalmente a un servidor que sí, mantenga la
huge_pages
configuración enTRY
para una transición sin problemas y un rendimiento óptimo.
Notas específicas de Azure
En el caso de los servidores con cuatro o más núcleos virtuales, las páginas grandes se asignan automáticamente desde el sistema operativo subyacente. La característica no está disponible para servidores con menos de cuatro núcleos virtuales. El número de páginas enormes se ajusta automáticamente si se cambia cualquier configuración de memoria compartida, incluidas las modificaciones a shared_buffers
.
tamaño_de_página_grande
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Tamaño de página enorme que se debe solicitar. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | tamaño_de_página_grande |
logical_decoding_work_mem
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que se usará para la descodificación lógica. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 65536 |
Valores permitidos | 64-2147483647 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | logical_decoding_work_mem |
memoria_de_trabajo_de_mantenimiento
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que se usará para las operaciones de mantenimiento como VACUUM, Create Index. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | Depende de los recursos (núcleos virtuales, RAM o espacio en disco) asignados al servidor. |
Valores permitidos | 1024-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | maintenance_work_mem |
Descripción
maintenance_work_mem
es un parámetro de configuración en PostgreSQL. Controla la cantidad de memoria asignada para las operaciones de mantenimiento, como VACUUM
, CREATE INDEX
, y ALTER TABLE
. A diferencia de work_mem
, que afecta a la asignación de memoria para las operaciones de consulta, maintenance_work_mem
está reservado para tareas que mantienen y optimizan la estructura de la base de datos.
![NOTA] Establecer
maintenance_work_mem
en valores demasiado agresivos podría provocar periódicamente errores de memoria insuficiente en el sistema. Es muy importante comprender la cantidad de memoria disponible en el servidor y el número de operaciones simultáneas que podrían asignar memoria para las tareas descritas anteriormente, antes de realizar cambios en este parámetro.
Puntos clave
- Límite de memoria de vacío: Si desea acelerar la limpieza de tuplas inactivas aumentando
maintenance_work_mem
, tenga en cuenta queVACUUM
tiene una limitación integrada para recopilar identificadores de tupla no enviados. Solo puede usar hasta 1 GB de memoria para este proceso. - Separación de memoria para autovacuum: Puede usar la configuración
autovacuum_work_mem
para controlar de forma independiente la memoria que utilizan las operaciones de autovacío. Esta configuración actúa como un subconjunto demaintenance_work_mem
. Usted puede decidir cuánta memoria utiliza el autovacuum sin afectar la asignación de memoria para otras tareas de mantenimiento y operaciones de definición de datos.
Notas específicas de Azure
El valor predeterminado para el parámetro de servidor maintenance_work_mem
se calcula al aprovisionar la instancia del servidor flexible de Azure Database for PostgreSQL, en función del nombre del producto que seleccione para su proceso. Los cambios posteriores de la selección de producto en el proceso que admita el servidor flexible no tendrán ningún efecto en el valor predeterminado del parámetro de servidor maintenance_work_mem
de esa instancia.
Cada vez que cambie el producto asignado a una instancia, también debe ajustar el valor del parámetro maintenance_work_mem
según los valores de la siguiente fórmula.
La fórmula usada para calcular el valor de maintenance_work_mem
es (long)(82.5 * ln(memoryGiB) + 40) * 1024
.
Basándose en la fórmula anterior, la siguiente tabla enumera los valores en los que se establecería este parámetro de servidor en función de la cantidad de memoria aprovisionada:
Tamaño de memoria | memoria_de_trabajo_de_mantenimiento |
---|---|
2 GiB | 99,328 KiB |
4 GiB | 157 696 KiB |
8 GiB | 216 064 KiB |
16 GiB | 274,432 KiB |
32 GiB | 332 800 KiB |
48 GiB | 367,616 KiB |
64 GiB | 392,192 KiB |
80 GiB | 410 624 KiB |
128 GiB | 450 560 KiB |
160 GiB | 468 992 KiB |
192 GiB | 484,352 KiB |
256 GiB | 508,928 KiB |
384 GiB | 542 720 KiB |
432 GiB | 552 960 KiB |
672 GiB | 590,848 KiB |
max_prepared_transactions (máximo de transacciones preparadas)
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número máximo de transacciones preparadas simultáneamente. Al ejecutar un servidor de réplica, debe establecer este parámetro en el mismo valor o superior que en el servidor principal. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0-262143 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | máximo_transacciones_preparadas |
max_stack_depth
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la profundidad máxima de la pila, en kilobytes. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 2048 |
Valores permitidos | 2048 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | max_stack_depth |
min_dynamic_shared_memory
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Cantidad de memoria compartida dinámica reservada en el inicio. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | memoria_compartida_dinámica_mínima |
shared_buffers
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número de búferes de memoria compartidos utilizados por el servidor. La unidad es 8 kb. Los valores permitidos están dentro del intervalo del 10 % - 75 % de la memoria disponible. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | Depende de los recursos (núcleos virtuales, RAM o espacio en disco) asignados al servidor. |
Valores permitidos | 16-1073741823 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | shared_buffers |
Descripción
El parámetro de configuración shared_buffers
determina la cantidad de memoria del sistema asignada a la base de datos PostgreSQL para almacenar en búfer los datos. Actúa como un grupo de memoria centralizado que es accesible para todos los procesos de base de datos.
Cuando se necesitan datos, el proceso de base de datos comprueba primero el búfer compartido. Si los datos necesarios están presentes, se recuperan rápidamente y se omiten más lecturas de disco que consumen mucho tiempo. Los búferes compartidos sirven como intermediario entre los procesos de base de datos y el disco, y reducen eficazmente el número de operaciones de E/S necesarias.
Notas específicas de Azure
El valor predeterminado para el parámetro de servidor shared_buffers
se calcula al aprovisionar la instancia del servidor flexible de Azure Database for PostgreSQL, en función del nombre del producto que seleccione para su proceso. Los cambios posteriores a la selección de productos en el cálculo que soporta el servidor flexible no afectan en absoluto al valor por defecto del parámetro de servidor shared_buffers
de esa instancia.
Cada vez que cambie el producto asignado a una instancia, también debe ajustar el valor del parámetro shared_buffers
según los valores de las siguientes fórmulas.
En el caso de las máquinas virtuales con hasta 2 GiB de memoria, la fórmula utilizada para calcular el valor de shared_buffers
es memoryGib * 16384
.
En el caso de las máquinas virtuales con más de 2 GiB, la fórmula utilizada para calcular el valor de shared_buffers
es memoryGib * 32768
.
Basándose en la fórmula anterior, la siguiente tabla enumera los valores en los que se establecería este parámetro de servidor en función de la cantidad de memoria aprovisionada:
Tamaño de memoria | shared_buffers |
---|---|
2 GiB | 32768 |
4 GiB | 131 072 |
8 GiB | 262144 |
16 GiB | 524288 |
32 GiB | 1048576 |
48 GiB | 1572864 |
64 GiB | 2097152 |
80 GiB | 2621440 |
128 GiB | 4194304 |
160 GiB | 5242880 |
192 GiB | 6291456 |
256 GiB | 8388608 |
384 GiB | 12582912 |
432 GiB | 14155776 |
672 GiB | 22020096 |
tipo_de_memoria_compartida
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Selecciona la implementación de memoria compartida que se usa para la región de memoria compartida principal. |
Tipo de datos | enumeración |
Valor predeterminado | mmap |
Valores permitidos | mmap |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | tipo_de_memoria_compartida |
temp_buffers
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número máximo de búferes temporales que usa cada sesión de base de datos. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 1024 |
Valores permitidos | 100-1073741823 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | temp_buffers |
work_mem (memoria de trabajo)
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la cantidad de memoria que se va a usar en las operaciones de ordenación internas y las tablas hash antes de escribir en los archivos de disco temporales. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 4096 |
Valores permitidos | 4096-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | work_mem |
Descripción
El parámetro work_mem
de PostgreSQL controla la cantidad de memoria asignada para determinadas operaciones internas dentro del área de memoria privada de cada sesión de base de datos. Algunos ejemplos de estas operaciones son la ordenación y el hash.
A diferencia de los búferes compartidos, que se encuentran en el área de memoria compartida, work_mem
se asigna en un espacio de memoria privada por sesión o por consulta. Al establecer un tamaño work_mem
adecuado, puede mejorar significativamente la eficacia de estas operaciones y reducir la necesidad de escribir datos temporales en el disco.
Puntos clave
- Memoria de conexión privada:
work_mem
forma parte de la memoria privada que usa cada sesión de base de datos. Esta memoria es distinta del área de memoria compartida queshared_buffers
usa. - Uso específico de la consulta: no todas las sesiones o consultas usan
work_mem
. Es poco probable que las consultas simples comoSELECT 1
requieranwork_mem
. Sin embargo, las consultas complejas que implican operaciones como la ordenación o el hash pueden consumir uno o varios fragmentos dework_mem
. - Operaciones paralelas: En el caso de las consultas que abarcan varios back-end paralelos, cada back-end podría usar potencialmente uno o varios fragmentos de
work_mem
.
Supervisión y ajuste de la memoria de trabajo
Es esencial supervisar continuamente el rendimiento del sistema y ajustar work_mem
según sea necesario, principalmente si los tiempos de ejecución de consultas relacionados con las operaciones de ordenación o hash son lentos. Estas son las maneras de supervisar el rendimiento mediante herramientas disponibles en Azure Portal:
- Información de rendimiento de consultas: Compruebe las consultas principales por archivos temporales pestaña para identificar las consultas que generan archivos temporales. Esta situación sugiere una posible necesidad de aumentar
work_mem
. - Guías de solución de problemas: Use la pestaña Archivos temporales altos de las guías de solución de problemas para identificar consultas problemáticas.
Ajuste pormenorizados
Aunque gestiona el parámetro work_mem
, es a veces más eficaz adoptar un enfoque de ajuste pormenorizado en lugar de establecer un valor global. Este enfoque garantiza que asigne memoria con criterio en función de las necesidades específicas de los procesos y los usuarios. También minimiza el riesgo de encontrar problemas de memoria insuficiente. Así es como puede hacerlo:
nivel de usuario: Si un usuario específico participa principalmente en tareas de agregación o informes, que consumen mucha memoria, considere la posibilidad de personalizar el valor
work_mem
para ese usuario. Use el comandoALTER ROLE
para mejorar el rendimiento de las operaciones del usuario.Nivel de función/procedimiento: Si funciones o procedimientos específicos generan archivos temporales sustanciales, aumentar el valor
work_mem
en el nivel de función o procedimiento específico puede ser beneficioso. Use el comandoALTER FUNCTION
oALTER PROCEDURE
para asignar específicamente más memoria a estas operaciones.Nivel de base de datos: Modifique
work_mem
en el nivel de base de datos si solo las bases de datos específicas generan un gran número de archivos temporales.Nivel global: Si un análisis del sistema revela que la mayoría de las consultas generan archivos temporales pequeños, mientras que solo algunos crean archivos grandes, puede ser prudente aumentar globalmente el valor
work_mem
. Esta acción facilita la mayoría de las consultas para procesar en memoria, por lo que puede evitar operaciones basadas en disco y mejorar la eficacia. Sin embargo, tenga cuidado y supervise siempre el uso de memoria en el servidor para asegurarse de que puede controlar el aumento dework_mem
valor.
Determinación del valor mínimo de work_mem para las operaciones de ordenación
Para buscar el valor mínimo work_mem
para una consulta específica, especialmente uno que genera archivos de disco temporales durante el proceso de ordenación, comience considerando el tamaño de archivo temporal generado durante la ejecución de la consulta. Por ejemplo, si una consulta genera un archivo temporal de 20 MB:
- Conéctese a la base de datos mediante psql o el cliente de PostgreSQL preferido.
- Establezca un valor
work_mem
inicial ligeramente superior a 20 MB para tener en cuenta los encabezados adicionales al procesarlos en memoria. Use un comando como:SET work_mem TO '25MB'
. - Ejecute
EXPLAIN ANALYZE
en la consulta problemática en la misma sesión. - Revise la salida de
"Sort Method: quicksort Memory: xkB"
. Si indica"external merge Disk: xkB"
, aumente el valor dework_mem
de forma incremental y vuelva a probar hasta que"quicksort Memory"
aparezca. La apariencia de"quicksort Memory"
indica que la consulta ahora funciona en memoria. - Después de determinar el valor a través de este método, puede aplicarlo globalmente o en niveles más granulares (como se ha descrito anteriormente) para satisfacer sus necesidades operativas.
autovacuum_work_mem
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que va a usar cada proceso de trabajo de vaciado automático. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | -1 |
Valores permitidos | -1-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | autovacuum_work_mem |
tipo_de_memoria_compartida_dinámica
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Selecciona la implementación de memoria compartida dinámica usada. |
Tipo de datos | enumeración |
Valor predeterminado | posix |
Valores permitidos | posix |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | tipo_de_memoria_compartida_dinámica |
hash_mem_multiplier
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Múltiplo de work_mem que se utiliza para las tablas hash. |
Tipo de datos | numérico |
Valor predeterminado | 1 |
Valores permitidos | 1-1000 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | hash_mem_multiplier |
huge_pages
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Habilita o deshabilita el uso de páginas de memoria enormes. Esta configuración no es aplicable a los servidores que tienen menos de 4 núcleos virtuales. |
Tipo de datos | enumeración |
Valor predeterminado | try |
Valores permitidos | on,off,try |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | huge_pages |
Descripción
Las páginas enormes son una característica que permite administrar la memoria en bloques más grandes. Normalmente, puede administrar bloques de hasta 2 MB, en lugar de las páginas estándar de 4 KB.
El uso de páginas enormes puede ofrecer ventajas de rendimiento que descargan eficazmente la CPU:
- Reducen la sobrecarga asociada a tareas de administración de memoria, como menos errores de búfer de aspecto de traducción (TLB).
- Reducen el tiempo necesario para la administración de memoria.
En concreto, en PostgreSQL, solo puede usar páginas enormes para el área de memoria compartida. Se asigna una parte significativa del área de memoria compartida para los búferes compartidos.
Otra ventaja es que las páginas enormes impiden el intercambio del área de memoria compartida fuera del disco, lo que estabiliza aún más el rendimiento.
Recomendaciones
- En el caso de los servidores que tienen recursos de memoria significativos, evite deshabilitar páginas enormes. Deshabilitar páginas enormes podría poner en peligro el rendimiento.
- Si comienza con un servidor más pequeño que no admite páginas enormes, pero prevé escalar verticalmente a un servidor que sí, mantenga la
huge_pages
configuración enTRY
para una transición sin problemas y un rendimiento óptimo.
Notas específicas de Azure
En el caso de los servidores con cuatro o más núcleos virtuales, las páginas grandes se asignan automáticamente desde el sistema operativo subyacente. La característica no está disponible para servidores con menos de cuatro núcleos virtuales. El número de páginas enormes se ajusta automáticamente si se cambia cualquier configuración de memoria compartida, incluidas las modificaciones a shared_buffers
.
tamaño_de_página_grande
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Tamaño de página enorme que se debe solicitar. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | tamaño_de_página_grande |
logical_decoding_work_mem
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que se usará para la descodificación lógica. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 65536 |
Valores permitidos | 64-2147483647 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | logical_decoding_work_mem |
memoria_de_trabajo_de_mantenimiento
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que se usará para las operaciones de mantenimiento como VACUUM, Create Index. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | Depende de los recursos (núcleos virtuales, RAM o espacio en disco) asignados al servidor. |
Valores permitidos | 1024-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | maintenance_work_mem |
Descripción
maintenance_work_mem
es un parámetro de configuración en PostgreSQL. Controla la cantidad de memoria asignada para las operaciones de mantenimiento, como VACUUM
, CREATE INDEX
, y ALTER TABLE
. A diferencia de work_mem
, que afecta a la asignación de memoria para las operaciones de consulta, maintenance_work_mem
está reservado para tareas que mantienen y optimizan la estructura de la base de datos.
![NOTA] Establecer
maintenance_work_mem
en valores demasiado agresivos podría provocar periódicamente errores de memoria insuficiente en el sistema. Es muy importante comprender la cantidad de memoria disponible en el servidor y el número de operaciones simultáneas que podrían asignar memoria para las tareas descritas anteriormente, antes de realizar cambios en este parámetro.
Puntos clave
- Límite de memoria de vacío: Si desea acelerar la limpieza de tuplas inactivas aumentando
maintenance_work_mem
, tenga en cuenta queVACUUM
tiene una limitación integrada para recopilar identificadores de tupla no enviados. Solo puede usar hasta 1 GB de memoria para este proceso. - Separación de memoria para autovacuum: Puede usar la configuración
autovacuum_work_mem
para controlar de forma independiente la memoria que utilizan las operaciones de autovacío. Esta configuración actúa como un subconjunto demaintenance_work_mem
. Usted puede decidir cuánta memoria utiliza el autovacuum sin afectar la asignación de memoria para otras tareas de mantenimiento y operaciones de definición de datos.
Notas específicas de Azure
El valor predeterminado para el parámetro de servidor maintenance_work_mem
se calcula al aprovisionar la instancia del servidor flexible de Azure Database for PostgreSQL, en función del nombre del producto que seleccione para su proceso. Los cambios posteriores de la selección de producto en el proceso que admita el servidor flexible no tendrán ningún efecto en el valor predeterminado del parámetro de servidor maintenance_work_mem
de esa instancia.
Cada vez que cambie el producto asignado a una instancia, también debe ajustar el valor del parámetro maintenance_work_mem
según los valores de la siguiente fórmula.
La fórmula usada para calcular el valor de maintenance_work_mem
es (long)(82.5 * ln(memoryGiB) + 40) * 1024
.
Basándose en la fórmula anterior, la siguiente tabla enumera los valores en los que se establecería este parámetro de servidor en función de la cantidad de memoria aprovisionada:
Tamaño de memoria | memoria_de_trabajo_de_mantenimiento |
---|---|
2 GiB | 99,328 KiB |
4 GiB | 157 696 KiB |
8 GiB | 216 064 KiB |
16 GiB | 274,432 KiB |
32 GiB | 332 800 KiB |
48 GiB | 367,616 KiB |
64 GiB | 392,192 KiB |
80 GiB | 410 624 KiB |
128 GiB | 450 560 KiB |
160 GiB | 468 992 KiB |
192 GiB | 484,352 KiB |
256 GiB | 508,928 KiB |
384 GiB | 542 720 KiB |
432 GiB | 552 960 KiB |
672 GiB | 590,848 KiB |
max_prepared_transactions
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número máximo de transacciones preparadas simultáneamente. Al ejecutar un servidor de réplica, debe establecer este parámetro en el mismo valor o superior que en el servidor principal. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0-262143 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | max_prepared_transactions |
max_stack_depth
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la profundidad máxima de la pila, en kilobytes. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 2048 |
Valores permitidos | 2048 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | max_stack_depth |
min_dynamic_shared_memory
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Cantidad de memoria compartida dinámica reservada en el inicio. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | memoria_compartida_dinámica_mínima |
shared_buffers
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número de búferes de memoria compartidos utilizados por el servidor. La unidad es 8 kb. Los valores permitidos están dentro del intervalo del 10 % - 75 % de la memoria disponible. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | Depende de los recursos (núcleos virtuales, RAM o espacio en disco) asignados al servidor. |
Valores permitidos | 16-1073741823 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | shared_buffers |
Descripción
El parámetro de configuración shared_buffers
determina la cantidad de memoria del sistema asignada a la base de datos PostgreSQL para almacenar en búfer los datos. Actúa como un grupo de memoria centralizado que es accesible para todos los procesos de base de datos.
Cuando se necesitan datos, el proceso de base de datos comprueba primero el búfer compartido. Si los datos necesarios están presentes, se recuperan rápidamente y se omiten más lecturas de disco que consumen mucho tiempo. Los búferes compartidos sirven como intermediario entre los procesos de base de datos y el disco, y reducen eficazmente el número de operaciones de E/S necesarias.
Notas específicas de Azure
El valor predeterminado para el parámetro de servidor shared_buffers
se calcula al aprovisionar la instancia del servidor flexible de Azure Database for PostgreSQL, en función del nombre del producto que seleccione para su proceso. Los cambios posteriores a la selección de productos en el cálculo que soporta el servidor flexible no afectan en absoluto al valor por defecto del parámetro de servidor shared_buffers
de esa instancia.
Cada vez que cambie el producto asignado a una instancia, también debe ajustar el valor del parámetro shared_buffers
según los valores de las siguientes fórmulas.
En el caso de las máquinas virtuales con hasta 2 GiB de memoria, la fórmula utilizada para calcular el valor de shared_buffers
es memoryGib * 16384
.
En el caso de las máquinas virtuales con más de 2 GiB, la fórmula utilizada para calcular el valor de shared_buffers
es memoryGib * 32768
.
Basándose en la fórmula anterior, la siguiente tabla enumera los valores en los que se establecería este parámetro de servidor en función de la cantidad de memoria aprovisionada:
Tamaño de memoria | shared_buffers |
---|---|
2 GiB | 32768 |
4 GiB | 131 072 |
8 GiB | 262144 |
16 GiB | 524288 |
32 GiB | 1048576 |
48 GiB | 1572864 |
64 GiB | 2097152 |
80 GiB | 2621440 |
128 GiB | 4194304 |
160 GiB | 5242880 |
192 GiB | 6291456 |
256 GiB | 8388608 |
384 GiB | 12582912 |
432 GiB | 14155776 |
672 GiB | 22020096 |
tipo_de_memoria_compartida
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Selecciona la implementación de memoria compartida que se usa para la región de memoria compartida principal. |
Tipo de datos | enumeración |
Valor predeterminado | mmap |
Valores permitidos | mmap |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | tipo_de_memoria_compartida |
temp_buffers
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número máximo de búferes temporales que usa cada sesión de base de datos. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 1024 |
Valores permitidos | 100-1073741823 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | temp_buffers |
work_mem (memoria de trabajo)
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la cantidad de memoria que se va a usar en las operaciones de ordenación internas y las tablas hash antes de escribir en los archivos de disco temporales. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 4096 |
Valores permitidos | 4096-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | work_mem |
Descripción
El parámetro work_mem
de PostgreSQL controla la cantidad de memoria asignada para determinadas operaciones internas dentro del área de memoria privada de cada sesión de base de datos. Algunos ejemplos de estas operaciones son la ordenación y el hash.
A diferencia de los búferes compartidos, que se encuentran en el área de memoria compartida, work_mem
se asigna en un espacio de memoria privada por sesión o por consulta. Al establecer un tamaño work_mem
adecuado, puede mejorar significativamente la eficacia de estas operaciones y reducir la necesidad de escribir datos temporales en el disco.
Puntos clave
- Memoria de conexión privada:
work_mem
forma parte de la memoria privada que usa cada sesión de base de datos. Esta memoria es distinta del área de memoria compartida queshared_buffers
usa. - Uso específico de la consulta: no todas las sesiones o consultas usan
work_mem
. Es poco probable que las consultas simples comoSELECT 1
requieranwork_mem
. Sin embargo, las consultas complejas que implican operaciones como la ordenación o el hash pueden consumir uno o varios fragmentos dework_mem
. - Operaciones paralelas: En el caso de las consultas que abarcan varios back-end paralelos, cada back-end podría usar potencialmente uno o varios fragmentos de
work_mem
.
Supervisión y ajuste de la memoria de trabajo
Es esencial supervisar continuamente el rendimiento del sistema y ajustar work_mem
según sea necesario, principalmente si los tiempos de ejecución de consultas relacionados con las operaciones de ordenación o hash son lentos. Estas son las maneras de supervisar el rendimiento mediante herramientas disponibles en Azure Portal:
- Información de rendimiento de consultas: Compruebe las consultas principales por archivos temporales pestaña para identificar las consultas que generan archivos temporales. Esta situación sugiere una posible necesidad de aumentar
work_mem
. - Guías de solución de problemas: Use la pestaña Archivos temporales altos de las guías de solución de problemas para identificar consultas problemáticas.
Ajuste pormenorizados
Aunque gestiona el parámetro work_mem
, es a veces más eficaz adoptar un enfoque de ajuste pormenorizado en lugar de establecer un valor global. Este enfoque garantiza que asigne memoria con criterio en función de las necesidades específicas de los procesos y los usuarios. También minimiza el riesgo de encontrar problemas de memoria insuficiente. Así es como puede hacerlo:
nivel de usuario: Si un usuario específico participa principalmente en tareas de agregación o informes, que consumen mucha memoria, considere la posibilidad de personalizar el valor
work_mem
para ese usuario. Use el comandoALTER ROLE
para mejorar el rendimiento de las operaciones del usuario.Nivel de función/procedimiento: Si funciones o procedimientos específicos generan archivos temporales sustanciales, aumentar el valor
work_mem
en el nivel de función o procedimiento específico puede ser beneficioso. Use el comandoALTER FUNCTION
oALTER PROCEDURE
para asignar específicamente más memoria a estas operaciones.Nivel de base de datos: Modifique
work_mem
en el nivel de base de datos si solo las bases de datos específicas generan un gran número de archivos temporales.Nivel global: Si un análisis del sistema revela que la mayoría de las consultas generan archivos temporales pequeños, mientras que solo algunos crean archivos grandes, puede ser prudente aumentar globalmente el valor
work_mem
. Esta acción facilita la mayoría de las consultas para procesar en memoria, por lo que puede evitar operaciones basadas en disco y mejorar la eficacia. Sin embargo, tenga cuidado y supervise siempre el uso de memoria en el servidor para asegurarse de que puede controlar el aumento dework_mem
valor.
Determinación del valor mínimo de work_mem para las operaciones de ordenación
Para buscar el valor mínimo work_mem
para una consulta específica, especialmente uno que genera archivos de disco temporales durante el proceso de ordenación, comience considerando el tamaño de archivo temporal generado durante la ejecución de la consulta. Por ejemplo, si una consulta genera un archivo temporal de 20 MB:
- Conéctese a la base de datos mediante psql o el cliente de PostgreSQL preferido.
- Establezca un valor
work_mem
inicial ligeramente superior a 20 MB para tener en cuenta los encabezados adicionales al procesarlos en memoria. Use un comando como:SET work_mem TO '25MB'
. - Ejecute
EXPLAIN ANALYZE
en la consulta problemática en la misma sesión. - Revise la salida de
"Sort Method: quicksort Memory: xkB"
. Si indica"external merge Disk: xkB"
, aumente el valor dework_mem
de forma incremental y vuelva a probar hasta que"quicksort Memory"
aparezca. La apariencia de"quicksort Memory"
indica que la consulta ahora funciona en memoria. - Después de determinar el valor a través de este método, puede aplicarlo globalmente o en niveles más granulares (como se ha descrito anteriormente) para satisfacer sus necesidades operativas.
autovacuum_work_mem
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que va a usar cada proceso de trabajo de vaciado automático. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | -1 |
Valores permitidos | -1-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | autovacuum_work_mem |
tipo_de_memoria_compartida_dinámica
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Selecciona la implementación de memoria compartida dinámica usada. |
Tipo de datos | enumeración |
Valor predeterminado | posix |
Valores permitidos | posix |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | tipo_de_memoria_compartida_dinámica |
hash_mem_multiplier
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Múltiplo de work_mem que se utiliza para las tablas hash. |
Tipo de datos | numérico |
Valor predeterminado | 1 |
Valores permitidos | 1-1000 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | hash_mem_multiplier |
huge_pages
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Habilita o deshabilita el uso de páginas de memoria enormes. Esta configuración no es aplicable a los servidores que tienen menos de 4 núcleos virtuales. |
Tipo de datos | enumeración |
Valor predeterminado | try |
Valores permitidos | on,off,try |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | páginas grandes |
Descripción
Las páginas enormes son una característica que permite administrar la memoria en bloques más grandes. Normalmente, puede administrar bloques de hasta 2 MB, en lugar de las páginas estándar de 4 KB.
El uso de páginas enormes puede ofrecer ventajas de rendimiento que descargan eficazmente la CPU:
- Reducen la sobrecarga asociada a tareas de administración de memoria, como menos errores de búfer de aspecto de traducción (TLB).
- Reducen el tiempo necesario para la administración de memoria.
En concreto, en PostgreSQL, solo puede usar páginas enormes para el área de memoria compartida. Se asigna una parte significativa del área de memoria compartida para los búferes compartidos.
Otra ventaja es que las páginas enormes impiden el intercambio del área de memoria compartida fuera del disco, lo que estabiliza aún más el rendimiento.
Recomendaciones
- En el caso de los servidores que tienen recursos de memoria significativos, evite deshabilitar páginas enormes. Deshabilitar páginas enormes podría poner en peligro el rendimiento.
- Si comienza con un servidor más pequeño que no admite páginas enormes, pero prevé escalar verticalmente a un servidor que sí, mantenga la
huge_pages
configuración enTRY
para una transición sin problemas y un rendimiento óptimo.
Notas específicas de Azure
En el caso de los servidores con cuatro o más núcleos virtuales, las páginas grandes se asignan automáticamente desde el sistema operativo subyacente. La característica no está disponible para servidores con menos de cuatro núcleos virtuales. El número de páginas enormes se ajusta automáticamente si se cambia cualquier configuración de memoria compartida, incluidas las modificaciones a shared_buffers
.
logical_decoding_work_mem
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que se usará para la descodificación lógica. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 65536 |
Valores permitidos | 64-2147483647 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | logical_decoding_work_mem |
memoria_de_trabajo_de_mantenimiento
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que se usará para las operaciones de mantenimiento como VACUUM, Create Index. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | Depende de los recursos (núcleos virtuales, RAM o espacio en disco) asignados al servidor. |
Valores permitidos | 1024-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | maintenance_work_mem |
Descripción
maintenance_work_mem
es un parámetro de configuración en PostgreSQL. Controla la cantidad de memoria asignada para las operaciones de mantenimiento, como VACUUM
, CREATE INDEX
, y ALTER TABLE
. A diferencia de work_mem
, que afecta a la asignación de memoria para las operaciones de consulta, maintenance_work_mem
está reservado para tareas que mantienen y optimizan la estructura de la base de datos.
![NOTA] Establecer
maintenance_work_mem
en valores demasiado agresivos podría provocar periódicamente errores de memoria insuficiente en el sistema. Es muy importante comprender la cantidad de memoria disponible en el servidor y el número de operaciones simultáneas que podrían asignar memoria para las tareas descritas anteriormente, antes de realizar cambios en este parámetro.
Puntos clave
- Límite de memoria de vacío: Si desea acelerar la limpieza de tuplas inactivas aumentando
maintenance_work_mem
, tenga en cuenta queVACUUM
tiene una limitación integrada para recopilar identificadores de tupla no enviados. Solo puede usar hasta 1 GB de memoria para este proceso. - Separación de memoria para autovacuum: Puede usar la configuración
autovacuum_work_mem
para controlar de forma independiente la memoria que utilizan las operaciones de autovacío. Esta configuración actúa como un subconjunto demaintenance_work_mem
. Usted puede decidir cuánta memoria utiliza el autovacuum sin afectar la asignación de memoria para otras tareas de mantenimiento y operaciones de definición de datos.
Notas específicas de Azure
El valor predeterminado para el parámetro de servidor maintenance_work_mem
se calcula al aprovisionar la instancia del servidor flexible de Azure Database for PostgreSQL, en función del nombre del producto que seleccione para su proceso. Los cambios posteriores de la selección de producto en el proceso que admita el servidor flexible no tendrán ningún efecto en el valor predeterminado del parámetro de servidor maintenance_work_mem
de esa instancia.
Cada vez que cambie el producto asignado a una instancia, también debe ajustar el valor del parámetro maintenance_work_mem
según los valores de la siguiente fórmula.
La fórmula usada para calcular el valor de maintenance_work_mem
es (long)(82.5 * ln(memoryGiB) + 40) * 1024
.
Basándose en la fórmula anterior, la siguiente tabla enumera los valores en los que se establecería este parámetro de servidor en función de la cantidad de memoria aprovisionada:
Tamaño de memoria | memoria_de_trabajo_de_mantenimiento |
---|---|
2 GiB | 99,328 KiB |
4 GiB | 157 696 KiB |
8 GiB | 216 064 KiB |
16 GiB | 274,432 KiB |
32 GiB | 332 800 KiB |
48 GiB | 367,616 KiB |
64 GiB | 392,192 KiB |
80 GiB | 410 624 KiB |
128 GiB | 450 560 KiB |
160 GiB | 468 992 KiB |
192 GiB | 484,352 KiB |
256 GiB | 508,928 KiB |
384 GiB | 542 720 KiB |
432 GiB | 552 960 KiB |
672 GiB | 590,848 KiB |
max_prepared_transactions
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número máximo de transacciones preparadas simultáneamente. Al ejecutar un servidor de réplica, debe establecer este parámetro en el mismo valor o superior que en el servidor principal. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0-262143 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | max_prepared_transactions |
max_stack_depth
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la profundidad máxima de la pila, en kilobytes. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 2048 |
Valores permitidos | 2048 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | max_stack_depth |
shared_buffers
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número de búferes de memoria compartidos utilizados por el servidor. La unidad es 8 kb. Los valores permitidos están dentro del intervalo del 10 % - 75 % de la memoria disponible. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | Depende de los recursos (núcleos virtuales, RAM o espacio en disco) asignados al servidor. |
Valores permitidos | 16-1073741823 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | shared_buffers |
Descripción
El parámetro de configuración shared_buffers
determina la cantidad de memoria del sistema asignada a la base de datos PostgreSQL para almacenar en búfer los datos. Actúa como un grupo de memoria centralizado que es accesible para todos los procesos de base de datos.
Cuando se necesitan datos, el proceso de base de datos comprueba primero el búfer compartido. Si los datos necesarios están presentes, se recuperan rápidamente y se omiten más lecturas de disco que consumen mucho tiempo. Los búferes compartidos sirven como intermediario entre los procesos de base de datos y el disco, y reducen eficazmente el número de operaciones de E/S necesarias.
Notas específicas de Azure
El valor predeterminado para el parámetro de servidor shared_buffers
se calcula al aprovisionar la instancia del servidor flexible de Azure Database for PostgreSQL, en función del nombre del producto que seleccione para su proceso. Los cambios posteriores a la selección de productos en el cálculo que soporta el servidor flexible no afectan en absoluto al valor por defecto del parámetro de servidor shared_buffers
de esa instancia.
Cada vez que cambie el producto asignado a una instancia, también debe ajustar el valor del parámetro shared_buffers
según los valores de las siguientes fórmulas.
En el caso de las máquinas virtuales con hasta 2 GiB de memoria, la fórmula utilizada para calcular el valor de shared_buffers
es memoryGib * 16384
.
En el caso de las máquinas virtuales con más de 2 GiB, la fórmula utilizada para calcular el valor de shared_buffers
es memoryGib * 32768
.
Basándose en la fórmula anterior, la siguiente tabla enumera los valores en los que se establecería este parámetro de servidor en función de la cantidad de memoria aprovisionada:
Tamaño de memoria | shared_buffers |
---|---|
2 GiB | 32768 |
4 GiB | 131 072 |
8 GiB | 262144 |
16 GiB | 524288 |
32 GiB | 1048576 |
48 GiB | 1572864 |
64 GiB | 2097152 |
80 GiB | 2621440 |
128 GiB | 4194304 |
160 GiB | 5242880 |
192 GiB | 6291456 |
256 GiB | 8388608 |
384 GiB | 12582912 |
432 GiB | 14155776 |
672 GiB | 22020096 |
tipo_de_memoria_compartida
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Selecciona la implementación de memoria compartida que se usa para la región de memoria compartida principal. |
Tipo de datos | enumeración |
Valor predeterminado | mmap |
Valores permitidos | mmap |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | tipo_de_memoria_compartida |
temp_buffers
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número máximo de búferes temporales que usa cada sesión de base de datos. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 1024 |
Valores permitidos | 100-1073741823 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | temp_buffers |
work_mem (memoria de trabajo)
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la cantidad de memoria que se va a usar en las operaciones de ordenación internas y las tablas hash antes de escribir en los archivos de disco temporales. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 4096 |
Valores permitidos | 4096-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | work_mem |
Descripción
El parámetro work_mem
de PostgreSQL controla la cantidad de memoria asignada para determinadas operaciones internas dentro del área de memoria privada de cada sesión de base de datos. Algunos ejemplos de estas operaciones son la ordenación y el hash.
A diferencia de los búferes compartidos, que se encuentran en el área de memoria compartida, work_mem
se asigna en un espacio de memoria privada por sesión o por consulta. Al establecer un tamaño work_mem
adecuado, puede mejorar significativamente la eficacia de estas operaciones y reducir la necesidad de escribir datos temporales en el disco.
Puntos clave
- Memoria de conexión privada:
work_mem
forma parte de la memoria privada que usa cada sesión de base de datos. Esta memoria es distinta del área de memoria compartida queshared_buffers
usa. - Uso específico de la consulta: no todas las sesiones o consultas usan
work_mem
. Es poco probable que las consultas simples comoSELECT 1
requieranwork_mem
. Sin embargo, las consultas complejas que implican operaciones como la ordenación o el hash pueden consumir uno o varios fragmentos dework_mem
. - Operaciones paralelas: En el caso de las consultas que abarcan varios back-end paralelos, cada back-end podría usar potencialmente uno o varios fragmentos de
work_mem
.
Supervisión y ajuste de la memoria de trabajo
Es esencial supervisar continuamente el rendimiento del sistema y ajustar work_mem
según sea necesario, principalmente si los tiempos de ejecución de consultas relacionados con las operaciones de ordenación o hash son lentos. Estas son las maneras de supervisar el rendimiento mediante herramientas disponibles en Azure Portal:
- Información de rendimiento de consultas: Compruebe las consultas principales por archivos temporales pestaña para identificar las consultas que generan archivos temporales. Esta situación sugiere una posible necesidad de aumentar
work_mem
. - Guías de solución de problemas: Use la pestaña Archivos temporales altos de las guías de solución de problemas para identificar consultas problemáticas.
Ajuste pormenorizados
Aunque gestiona el parámetro work_mem
, es a veces más eficaz adoptar un enfoque de ajuste pormenorizado en lugar de establecer un valor global. Este enfoque garantiza que asigne memoria con criterio en función de las necesidades específicas de los procesos y los usuarios. También minimiza el riesgo de encontrar problemas de memoria insuficiente. Así es como puede hacerlo:
nivel de usuario: Si un usuario específico participa principalmente en tareas de agregación o informes, que consumen mucha memoria, considere la posibilidad de personalizar el valor
work_mem
para ese usuario. Use el comandoALTER ROLE
para mejorar el rendimiento de las operaciones del usuario.Nivel de función/procedimiento: Si funciones o procedimientos específicos generan archivos temporales sustanciales, aumentar el valor
work_mem
en el nivel de función o procedimiento específico puede ser beneficioso. Use el comandoALTER FUNCTION
oALTER PROCEDURE
para asignar específicamente más memoria a estas operaciones.Nivel de base de datos: Modifique
work_mem
en el nivel de base de datos si solo las bases de datos específicas generan un gran número de archivos temporales.Nivel global: Si un análisis del sistema revela que la mayoría de las consultas generan archivos temporales pequeños, mientras que solo algunos crean archivos grandes, puede ser prudente aumentar globalmente el valor
work_mem
. Esta acción facilita la mayoría de las consultas para procesar en memoria, por lo que puede evitar operaciones basadas en disco y mejorar la eficacia. Sin embargo, tenga cuidado y supervise siempre el uso de memoria en el servidor para asegurarse de que puede controlar el aumento dework_mem
valor.
Determinación del valor mínimo de work_mem para las operaciones de ordenación
Para buscar el valor mínimo work_mem
para una consulta específica, especialmente uno que genera archivos de disco temporales durante el proceso de ordenación, comience considerando el tamaño de archivo temporal generado durante la ejecución de la consulta. Por ejemplo, si una consulta genera un archivo temporal de 20 MB:
- Conéctese a la base de datos mediante psql o el cliente de PostgreSQL preferido.
- Establezca un valor
work_mem
inicial ligeramente superior a 20 MB para tener en cuenta los encabezados adicionales al procesarlos en memoria. Use un comando como:SET work_mem TO '25MB'
. - Ejecute
EXPLAIN ANALYZE
en la consulta problemática en la misma sesión. - Revise la salida de
"Sort Method: quicksort Memory: xkB"
. Si indica"external merge Disk: xkB"
, aumente el valor dework_mem
de forma incremental y vuelva a probar hasta que"quicksort Memory"
aparezca. La apariencia de"quicksort Memory"
indica que la consulta ahora funciona en memoria. - Después de determinar el valor a través de este método, puede aplicarlo globalmente o en niveles más granulares (como se ha descrito anteriormente) para satisfacer sus necesidades operativas.
autovacuum_work_mem
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que va a usar cada proceso de trabajo de vaciado automático. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | -1 |
Valores permitidos | -1-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | autovacuum_work_mem |
tipo_de_memoria_compartida_dinámica
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Selecciona la implementación de memoria compartida dinámica usada. |
Tipo de datos | enumeración |
Valor predeterminado | posix |
Valores permitidos | posix |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | tipo_de_memoria_compartida_dinámica |
hash_mem_multiplier
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Múltiplo de work_mem que se utiliza para las tablas hash. |
Tipo de datos | numérico |
Valor predeterminado | 1 |
Valores permitidos | 1-1000 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | hash_mem_multiplier |
huge_pages
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Habilita o deshabilita el uso de páginas de memoria enormes. Esta configuración no es aplicable a los servidores que tienen menos de 4 núcleos virtuales. |
Tipo de datos | enumeración |
Valor predeterminado | try |
Valores permitidos | on,off,try |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | huge_pages |
Descripción
Las páginas enormes son una característica que permite administrar la memoria en bloques más grandes. Normalmente, puede administrar bloques de hasta 2 MB, en lugar de las páginas estándar de 4 KB.
El uso de páginas enormes puede ofrecer ventajas de rendimiento que descargan eficazmente la CPU:
- Reducen la sobrecarga asociada a tareas de administración de memoria, como menos errores de búfer de aspecto de traducción (TLB).
- Reducen el tiempo necesario para la administración de memoria.
En concreto, en PostgreSQL, solo puede usar páginas enormes para el área de memoria compartida. Se asigna una parte significativa del área de memoria compartida para los búferes compartidos.
Otra ventaja es que las páginas enormes impiden el intercambio del área de memoria compartida fuera del disco, lo que estabiliza aún más el rendimiento.
Recomendaciones
- En el caso de los servidores que tienen recursos de memoria significativos, evite deshabilitar páginas enormes. Deshabilitar páginas enormes podría poner en peligro el rendimiento.
- Si comienza con un servidor más pequeño que no admite páginas enormes, pero prevé escalar verticalmente a un servidor que sí, mantenga la
huge_pages
configuración enTRY
para una transición sin problemas y un rendimiento óptimo.
Notas específicas de Azure
En el caso de los servidores con cuatro o más núcleos virtuales, las páginas grandes se asignan automáticamente desde el sistema operativo subyacente. La característica no está disponible para servidores con menos de cuatro núcleos virtuales. El número de páginas enormes se ajusta automáticamente si se cambia cualquier configuración de memoria compartida, incluidas las modificaciones a shared_buffers
.
memoria_de_trabajo_de_mantenimiento
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que se usará para las operaciones de mantenimiento como VACUUM, Create Index. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | Depende de los recursos (núcleos virtuales, RAM o espacio en disco) asignados al servidor. |
Valores permitidos | 1024-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | maintenance_work_mem |
Descripción
maintenance_work_mem
es un parámetro de configuración en PostgreSQL. Controla la cantidad de memoria asignada para las operaciones de mantenimiento, como VACUUM
, CREATE INDEX
, y ALTER TABLE
. A diferencia de work_mem
, que afecta a la asignación de memoria para las operaciones de consulta, maintenance_work_mem
está reservado para tareas que mantienen y optimizan la estructura de la base de datos.
![NOTA] Establecer
maintenance_work_mem
en valores demasiado agresivos podría provocar periódicamente errores de memoria insuficiente en el sistema. Es muy importante comprender la cantidad de memoria disponible en el servidor y el número de operaciones simultáneas que podrían asignar memoria para las tareas descritas anteriormente, antes de realizar cambios en este parámetro.
Puntos clave
- Límite de memoria de vacío: Si desea acelerar la limpieza de tuplas inactivas aumentando
maintenance_work_mem
, tenga en cuenta queVACUUM
tiene una limitación integrada para recopilar identificadores de tupla no enviados. Solo puede usar hasta 1 GB de memoria para este proceso. - Separación de memoria para autovacuum: Puede usar la configuración
autovacuum_work_mem
para controlar de forma independiente la memoria que utilizan las operaciones de autovacío. Esta configuración actúa como un subconjunto demaintenance_work_mem
. Usted puede decidir cuánta memoria utiliza el autovacuum sin afectar la asignación de memoria para otras tareas de mantenimiento y operaciones de definición de datos.
Notas específicas de Azure
El valor predeterminado para el parámetro de servidor maintenance_work_mem
se calcula al aprovisionar la instancia del servidor flexible de Azure Database for PostgreSQL, en función del nombre del producto que seleccione para su proceso. Los cambios posteriores de la selección de producto en el proceso que admita el servidor flexible no tendrán ningún efecto en el valor predeterminado del parámetro de servidor maintenance_work_mem
de esa instancia.
Cada vez que cambie el producto asignado a una instancia, también debe ajustar el valor del parámetro maintenance_work_mem
según los valores de la siguiente fórmula.
La fórmula usada para calcular el valor de maintenance_work_mem
es (long)(82.5 * ln(memoryGiB) + 40) * 1024
.
Basándose en la fórmula anterior, la siguiente tabla enumera los valores en los que se establecería este parámetro de servidor en función de la cantidad de memoria aprovisionada:
Tamaño de memoria | memoria_de_trabajo_de_mantenimiento |
---|---|
2 GiB | 99,328 KiB |
4 GiB | 157 696 KiB |
8 GiB | 216 064 KiB |
16 GiB | 274,432 KiB |
32 GiB | 332 800 KiB |
48 GiB | 367,616 KiB |
64 GiB | 392,192 KiB |
80 GiB | 410 624 KiB |
128 GiB | 450 560 KiB |
160 GiB | 468 992 KiB |
192 GiB | 484,352 KiB |
256 GiB | 508,928 KiB |
384 GiB | 542 720 KiB |
432 GiB | 552 960 KiB |
672 GiB | 590,848 KiB |
max_prepared_transactions
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número máximo de transacciones preparadas simultáneamente. Al ejecutar un servidor de réplica, debe establecer este parámetro en el mismo valor o superior que en el servidor principal. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0-262143 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | max_prepared_transactions |
max_stack_depth
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la profundidad máxima de la pila, en kilobytes. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 2048 |
Valores permitidos | 2048 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | max_stack_depth |
shared_buffers
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número de búferes de memoria compartidos utilizados por el servidor. La unidad es 8 kb. Los valores permitidos están dentro del intervalo del 10 % - 75 % de la memoria disponible. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | Depende de los recursos (núcleos virtuales, RAM o espacio en disco) asignados al servidor. |
Valores permitidos | 16-1073741823 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | shared_buffers |
Descripción
El parámetro de configuración shared_buffers
determina la cantidad de memoria del sistema asignada a la base de datos PostgreSQL para almacenar en búfer los datos. Actúa como un grupo de memoria centralizado que es accesible para todos los procesos de base de datos.
Cuando se necesitan datos, el proceso de base de datos comprueba primero el búfer compartido. Si los datos necesarios están presentes, se recuperan rápidamente y se omiten más lecturas de disco que consumen mucho tiempo. Los búferes compartidos sirven como intermediario entre los procesos de base de datos y el disco, y reducen eficazmente el número de operaciones de E/S necesarias.
Notas específicas de Azure
El valor predeterminado para el parámetro de servidor shared_buffers
se calcula al aprovisionar la instancia del servidor flexible de Azure Database for PostgreSQL, en función del nombre del producto que seleccione para su proceso. Los cambios posteriores a la selección de productos en el cálculo que soporta el servidor flexible no afectan en absoluto al valor por defecto del parámetro de servidor shared_buffers
de esa instancia.
Cada vez que cambie el producto asignado a una instancia, también debe ajustar el valor del parámetro shared_buffers
según los valores de las siguientes fórmulas.
En el caso de las máquinas virtuales con hasta 2 GiB de memoria, la fórmula utilizada para calcular el valor de shared_buffers
es memoryGib * 16384
.
En el caso de las máquinas virtuales con más de 2 GiB, la fórmula utilizada para calcular el valor de shared_buffers
es memoryGib * 32768
.
Basándose en la fórmula anterior, la siguiente tabla enumera los valores en los que se establecería este parámetro de servidor en función de la cantidad de memoria aprovisionada:
Tamaño de memoria | shared_buffers |
---|---|
2 GiB | 32768 |
4 GiB | 131 072 |
8 GiB | 262144 |
16 GiB | 524288 |
32 GiB | 1048576 |
48 GiB | 1572864 |
64 GiB | 2097152 |
80 GiB | 2621440 |
128 GiB | 4194304 |
160 GiB | 5242880 |
192 GiB | 6291456 |
256 GiB | 8388608 |
384 GiB | 12582912 |
432 GiB | 14155776 |
672 GiB | 22020096 |
tipo_de_memoria_compartida
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Selecciona la implementación de memoria compartida que se usa para la región de memoria compartida principal. |
Tipo de datos | enumeración |
Valor predeterminado | mmap |
Valores permitidos | mmap |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | tipo_de_memoria_compartida |
temp_buffers
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número máximo de búferes temporales que usa cada sesión de base de datos. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 1024 |
Valores permitidos | 100-1073741823 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | temp_buffers |
work_mem (memoria de trabajo)
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la cantidad de memoria que se va a usar en las operaciones de ordenación internas y las tablas hash antes de escribir en los archivos de disco temporales. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 4096 |
Valores permitidos | 4096-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | work_mem |
Descripción
El parámetro work_mem
de PostgreSQL controla la cantidad de memoria asignada para determinadas operaciones internas dentro del área de memoria privada de cada sesión de base de datos. Algunos ejemplos de estas operaciones son la ordenación y el hash.
A diferencia de los búferes compartidos, que se encuentran en el área de memoria compartida, work_mem
se asigna en un espacio de memoria privada por sesión o por consulta. Al establecer un tamaño work_mem
adecuado, puede mejorar significativamente la eficacia de estas operaciones y reducir la necesidad de escribir datos temporales en el disco.
Puntos clave
- Memoria de conexión privada:
work_mem
forma parte de la memoria privada que usa cada sesión de base de datos. Esta memoria es distinta del área de memoria compartida queshared_buffers
usa. - Uso específico de la consulta: no todas las sesiones o consultas usan
work_mem
. Es poco probable que las consultas simples comoSELECT 1
requieranwork_mem
. Sin embargo, las consultas complejas que implican operaciones como la ordenación o el hash pueden consumir uno o varios fragmentos dework_mem
. - Operaciones paralelas: En el caso de las consultas que abarcan varios back-end paralelos, cada back-end podría usar potencialmente uno o varios fragmentos de
work_mem
.
Supervisión y ajuste de la memoria de trabajo
Es esencial supervisar continuamente el rendimiento del sistema y ajustar work_mem
según sea necesario, principalmente si los tiempos de ejecución de consultas relacionados con las operaciones de ordenación o hash son lentos. Estas son las maneras de supervisar el rendimiento mediante herramientas disponibles en Azure Portal:
- Información de rendimiento de consultas: Compruebe las consultas principales por archivos temporales pestaña para identificar las consultas que generan archivos temporales. Esta situación sugiere una posible necesidad de aumentar
work_mem
. - Guías de solución de problemas: Use la pestaña Archivos temporales altos de las guías de solución de problemas para identificar consultas problemáticas.
Ajuste pormenorizados
Aunque gestiona el parámetro work_mem
, es a veces más eficaz adoptar un enfoque de ajuste pormenorizado en lugar de establecer un valor global. Este enfoque garantiza que asigne memoria con criterio en función de las necesidades específicas de los procesos y los usuarios. También minimiza el riesgo de encontrar problemas de memoria insuficiente. Así es como puede hacerlo:
nivel de usuario: Si un usuario específico participa principalmente en tareas de agregación o informes, que consumen mucha memoria, considere la posibilidad de personalizar el valor
work_mem
para ese usuario. Use el comandoALTER ROLE
para mejorar el rendimiento de las operaciones del usuario.Nivel de función/procedimiento: Si funciones o procedimientos específicos generan archivos temporales sustanciales, aumentar el valor
work_mem
en el nivel de función o procedimiento específico puede ser beneficioso. Use el comandoALTER FUNCTION
oALTER PROCEDURE
para asignar específicamente más memoria a estas operaciones.Nivel de base de datos: Modifique
work_mem
en el nivel de base de datos si solo las bases de datos específicas generan un gran número de archivos temporales.Nivel global: Si un análisis del sistema revela que la mayoría de las consultas generan archivos temporales pequeños, mientras que solo algunos crean archivos grandes, puede ser prudente aumentar globalmente el valor
work_mem
. Esta acción facilita la mayoría de las consultas para procesar en memoria, por lo que puede evitar operaciones basadas en disco y mejorar la eficacia. Sin embargo, tenga cuidado y supervise siempre el uso de memoria en el servidor para asegurarse de que puede controlar el aumento dework_mem
valor.
Determinación del valor mínimo de work_mem para las operaciones de ordenación
Para buscar el valor mínimo work_mem
para una consulta específica, especialmente uno que genera archivos de disco temporales durante el proceso de ordenación, comience considerando el tamaño de archivo temporal generado durante la ejecución de la consulta. Por ejemplo, si una consulta genera un archivo temporal de 20 MB:
- Conéctese a la base de datos mediante psql o el cliente de PostgreSQL preferido.
- Establezca un valor
work_mem
inicial ligeramente superior a 20 MB para tener en cuenta los encabezados adicionales al procesarlos en memoria. Use un comando como:SET work_mem TO '25MB'
. - Ejecute
EXPLAIN ANALYZE
en la consulta problemática en la misma sesión. - Revise la salida de
"Sort Method: quicksort Memory: xkB"
. Si indica"external merge Disk: xkB"
, aumente el valor dework_mem
de forma incremental y vuelva a probar hasta que"quicksort Memory"
aparezca. La apariencia de"quicksort Memory"
indica que la consulta ahora funciona en memoria. - Después de determinar el valor a través de este método, puede aplicarlo globalmente o en niveles más granulares (como se ha descrito anteriormente) para satisfacer sus necesidades operativas.
autovacuum_work_mem
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que va a usar cada proceso de trabajo de vaciado automático. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | -1 |
Valores permitidos | -1-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | autovacuum_work_mem |
tipo_de_memoria_compartida_dinámica
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Selecciona la implementación de memoria compartida dinámica usada. |
Tipo de datos | enumeración |
Valor predeterminado | posix |
Valores permitidos | posix |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | tipo_de_memoria_compartida_dinámica |
huge_pages
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Habilita o deshabilita el uso de páginas de memoria enormes. Esta configuración no es aplicable a los servidores que tienen menos de 4 núcleos virtuales. |
Tipo de datos | enumeración |
Valor predeterminado | try |
Valores permitidos | on,off,try |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | huge_pages |
Descripción
Las páginas enormes son una característica que permite administrar la memoria en bloques más grandes. Normalmente, puede administrar bloques de hasta 2 MB, en lugar de las páginas estándar de 4 KB.
El uso de páginas enormes puede ofrecer ventajas de rendimiento que descargan eficazmente la CPU:
- Reducen la sobrecarga asociada a tareas de administración de memoria, como menos errores de búfer de aspecto de traducción (TLB).
- Reducen el tiempo necesario para la administración de memoria.
En concreto, en PostgreSQL, solo puede usar páginas enormes para el área de memoria compartida. Se asigna una parte significativa del área de memoria compartida para los búferes compartidos.
Otra ventaja es que las páginas enormes impiden el intercambio del área de memoria compartida fuera del disco, lo que estabiliza aún más el rendimiento.
Recomendaciones
- En el caso de los servidores que tienen recursos de memoria significativos, evite deshabilitar páginas enormes. Deshabilitar páginas enormes podría poner en peligro el rendimiento.
- Si comienza con un servidor más pequeño que no admite páginas enormes, pero prevé escalar verticalmente a un servidor que sí, mantenga la
huge_pages
configuración enTRY
para una transición sin problemas y un rendimiento óptimo.
Notas específicas de Azure
En el caso de los servidores con cuatro o más núcleos virtuales, las páginas grandes se asignan automáticamente desde el sistema operativo subyacente. La característica no está disponible para servidores con menos de cuatro núcleos virtuales. El número de páginas enormes se ajusta automáticamente si se cambia cualquier configuración de memoria compartida, incluidas las modificaciones a shared_buffers
.
memoria_de_trabajo_de_mantenimiento
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que se usará para las operaciones de mantenimiento como VACUUM, Create Index. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | Depende de los recursos (núcleos virtuales, RAM o espacio en disco) asignados al servidor. |
Valores permitidos | 1024-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | maintenance_work_mem |
Descripción
maintenance_work_mem
es un parámetro de configuración en PostgreSQL. Controla la cantidad de memoria asignada para las operaciones de mantenimiento, como VACUUM
, CREATE INDEX
, y ALTER TABLE
. A diferencia de work_mem
, que afecta a la asignación de memoria para las operaciones de consulta, maintenance_work_mem
está reservado para tareas que mantienen y optimizan la estructura de la base de datos.
![NOTA] Establecer
maintenance_work_mem
en valores demasiado agresivos podría provocar periódicamente errores de memoria insuficiente en el sistema. Es muy importante comprender la cantidad de memoria disponible en el servidor y el número de operaciones simultáneas que podrían asignar memoria para las tareas descritas anteriormente, antes de realizar cambios en este parámetro.
Puntos clave
- Límite de memoria de vacío: Si desea acelerar la limpieza de tuplas inactivas aumentando
maintenance_work_mem
, tenga en cuenta queVACUUM
tiene una limitación integrada para recopilar identificadores de tupla no enviados. Solo puede usar hasta 1 GB de memoria para este proceso. - Separación de memoria para autovacuum: Puede usar la configuración
autovacuum_work_mem
para controlar de forma independiente la memoria que utilizan las operaciones de autovacío. Esta configuración actúa como un subconjunto demaintenance_work_mem
. Usted puede decidir cuánta memoria utiliza el autovacuum sin afectar la asignación de memoria para otras tareas de mantenimiento y operaciones de definición de datos.
Notas específicas de Azure
El valor predeterminado para el parámetro de servidor maintenance_work_mem
se calcula al aprovisionar la instancia del servidor flexible de Azure Database for PostgreSQL, en función del nombre del producto que seleccione para su proceso. Los cambios posteriores de la selección de producto en el proceso que admita el servidor flexible no tendrán ningún efecto en el valor predeterminado del parámetro de servidor maintenance_work_mem
de esa instancia.
Cada vez que cambie el producto asignado a una instancia, también debe ajustar el valor del parámetro maintenance_work_mem
según los valores de la siguiente fórmula.
La fórmula usada para calcular el valor de maintenance_work_mem
es (long)(82.5 * ln(memoryGiB) + 40) * 1024
.
Basándose en la fórmula anterior, la siguiente tabla enumera los valores en los que se establecería este parámetro de servidor en función de la cantidad de memoria aprovisionada:
Tamaño de memoria | memoria_de_trabajo_de_mantenimiento |
---|---|
2 GiB | 99,328 KiB |
4 GiB | 157 696 KiB |
8 GiB | 216 064 KiB |
16 GiB | 274,432 KiB |
32 GiB | 332 800 KiB |
48 GiB | 367,616 KiB |
64 GiB | 392,192 KiB |
80 GiB | 410 624 KiB |
128 GiB | 450 560 KiB |
160 GiB | 468 992 KiB |
192 GiB | 484,352 KiB |
256 GiB | 508,928 KiB |
384 GiB | 542 720 KiB |
432 GiB | 552 960 KiB |
672 GiB | 590,848 KiB |
max_prepared_transactions
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número máximo de transacciones preparadas simultáneamente. Al ejecutar un servidor de réplica, debe establecer este parámetro en el mismo valor o superior que en el servidor principal. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0-262143 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | max_prepared_transactions |
max_stack_depth
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la profundidad máxima de la pila, en kilobytes. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 2048 |
Valores permitidos | 2048 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | max_stack_depth |
shared_buffers
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número de búferes de memoria compartidos utilizados por el servidor. La unidad es 8 kb. Los valores permitidos están dentro del intervalo del 10 % - 75 % de la memoria disponible. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | Depende de los recursos (núcleos virtuales, RAM o espacio en disco) asignados al servidor. |
Valores permitidos | 16-1073741823 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | estático |
Documentación | shared_buffers |
Descripción
El parámetro de configuración shared_buffers
determina la cantidad de memoria del sistema asignada a la base de datos PostgreSQL para almacenar en búfer los datos. Actúa como un grupo de memoria centralizado que es accesible para todos los procesos de base de datos.
Cuando se necesitan datos, el proceso de base de datos comprueba primero el búfer compartido. Si los datos necesarios están presentes, se recuperan rápidamente y se omiten más lecturas de disco que consumen mucho tiempo. Los búferes compartidos sirven como intermediario entre los procesos de base de datos y el disco, y reducen eficazmente el número de operaciones de E/S necesarias.
Notas específicas de Azure
El valor predeterminado para el parámetro de servidor shared_buffers
se calcula al aprovisionar la instancia del servidor flexible de Azure Database for PostgreSQL, en función del nombre del producto que seleccione para su proceso. Los cambios posteriores a la selección de productos en el cálculo que soporta el servidor flexible no afectan en absoluto al valor por defecto del parámetro de servidor shared_buffers
de esa instancia.
Cada vez que cambie el producto asignado a una instancia, también debe ajustar el valor del parámetro shared_buffers
según los valores de las siguientes fórmulas.
En el caso de las máquinas virtuales con hasta 2 GiB de memoria, la fórmula utilizada para calcular el valor de shared_buffers
es memoryGib * 16384
.
En el caso de las máquinas virtuales con más de 2 GiB, la fórmula utilizada para calcular el valor de shared_buffers
es memoryGib * 32768
.
Basándose en la fórmula anterior, la siguiente tabla enumera los valores en los que se establecería este parámetro de servidor en función de la cantidad de memoria aprovisionada:
Tamaño de memoria | shared_buffers |
---|---|
2 GiB | 32768 |
4 GiB | 131 072 |
8 GiB | 262144 |
16 GiB | 524288 |
32 GiB | 1048576 |
48 GiB | 1572864 |
64 GiB | 2097152 |
80 GiB | 2621440 |
128 GiB | 4194304 |
160 GiB | 5242880 |
192 GiB | 6291456 |
256 GiB | 8388608 |
384 GiB | 12582912 |
432 GiB | 14155776 |
672 GiB | 22020096 |
temp_buffers
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número máximo de búferes temporales que usa cada sesión de base de datos. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 1024 |
Valores permitidos | 100-1073741823 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | temp_buffers |
work_mem (memoria de trabajo)
Atributo | Valor |
---|---|
Categoría | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la cantidad de memoria que se va a usar en las operaciones de ordenación internas y las tablas hash antes de escribir en los archivos de disco temporales. |
Tipo de datos | entero |
Valor predeterminado | 4096 |
Valores permitidos | 4096-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | work_mem |
Descripción
El parámetro work_mem
de PostgreSQL controla la cantidad de memoria asignada para determinadas operaciones internas dentro del área de memoria privada de cada sesión de base de datos. Algunos ejemplos de estas operaciones son la ordenación y el hash.
A diferencia de los búferes compartidos, que se encuentran en el área de memoria compartida, work_mem
se asigna en un espacio de memoria privada por sesión o por consulta. Al establecer un tamaño work_mem
adecuado, puede mejorar significativamente la eficacia de estas operaciones y reducir la necesidad de escribir datos temporales en el disco.
Puntos clave
- Memoria de conexión privada:
work_mem
forma parte de la memoria privada que usa cada sesión de base de datos. Esta memoria es distinta del área de memoria compartida queshared_buffers
usa. - Uso específico de la consulta: no todas las sesiones o consultas usan
work_mem
. Es poco probable que las consultas simples comoSELECT 1
requieranwork_mem
. Sin embargo, las consultas complejas que implican operaciones como la ordenación o el hash pueden consumir uno o varios fragmentos dework_mem
. - Operaciones paralelas: En el caso de las consultas que abarcan varios back-end paralelos, cada back-end podría usar potencialmente uno o varios fragmentos de
work_mem
.
Supervisión y ajuste de la memoria de trabajo
Es esencial supervisar continuamente el rendimiento del sistema y ajustar work_mem
según sea necesario, principalmente si los tiempos de ejecución de consultas relacionados con las operaciones de ordenación o hash son lentos. Estas son las maneras de supervisar el rendimiento mediante herramientas disponibles en Azure Portal:
- Información de rendimiento de consultas: Compruebe las consultas principales por archivos temporales pestaña para identificar las consultas que generan archivos temporales. Esta situación sugiere una posible necesidad de aumentar
work_mem
. - Guías de solución de problemas: Use la pestaña Archivos temporales altos de las guías de solución de problemas para identificar consultas problemáticas.
Ajuste pormenorizados
Aunque gestiona el parámetro work_mem
, es a veces más eficaz adoptar un enfoque de ajuste pormenorizado en lugar de establecer un valor global. Este enfoque garantiza que asigne memoria con criterio en función de las necesidades específicas de los procesos y los usuarios. También minimiza el riesgo de encontrar problemas de memoria insuficiente. Así es como puede hacerlo:
nivel de usuario: Si un usuario específico participa principalmente en tareas de agregación o informes, que consumen mucha memoria, considere la posibilidad de personalizar el valor
work_mem
para ese usuario. Use el comandoALTER ROLE
para mejorar el rendimiento de las operaciones del usuario.Nivel de función/procedimiento: Si funciones o procedimientos específicos generan archivos temporales sustanciales, aumentar el valor
work_mem
en el nivel de función o procedimiento específico puede ser beneficioso. Use el comandoALTER FUNCTION
oALTER PROCEDURE
para asignar específicamente más memoria a estas operaciones.Nivel de base de datos: Modifique
work_mem
en el nivel de base de datos si solo las bases de datos específicas generan un gran número de archivos temporales.Nivel global: Si un análisis del sistema revela que la mayoría de las consultas generan archivos temporales pequeños, mientras que solo algunos crean archivos grandes, puede ser prudente aumentar globalmente el valor
work_mem
. Esta acción facilita la mayoría de las consultas para procesar en memoria, por lo que puede evitar operaciones basadas en disco y mejorar la eficacia. Sin embargo, tenga cuidado y supervise siempre el uso de memoria en el servidor para asegurarse de que puede controlar el aumento dework_mem
valor.
Determinación del valor mínimo de work_mem para las operaciones de ordenación
Para buscar el valor mínimo work_mem
para una consulta específica, especialmente uno que genera archivos de disco temporales durante el proceso de ordenación, comience considerando el tamaño de archivo temporal generado durante la ejecución de la consulta. Por ejemplo, si una consulta genera un archivo temporal de 20 MB:
- Conéctese a la base de datos mediante psql o el cliente de PostgreSQL preferido.
- Establezca un valor
work_mem
inicial ligeramente superior a 20 MB para tener en cuenta los encabezados adicionales al procesarlos en memoria. Use un comando como:SET work_mem TO '25MB'
. - Ejecute
EXPLAIN ANALYZE
en la consulta problemática en la misma sesión. - Revise la salida de
"Sort Method: quicksort Memory: xkB"
. Si indica"external merge Disk: xkB"
, aumente el valor dework_mem
de forma incremental y vuelva a probar hasta que"quicksort Memory"
aparezca. La apariencia de"quicksort Memory"
indica que la consulta ahora funciona en memoria. - Después de determinar el valor a través de este método, puede aplicarlo globalmente o en niveles más granulares (como se ha descrito anteriormente) para satisfacer sus necesidades operativas.