Uso de recursos / Memoria
autovacuum_work_mem
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que va a usar cada proceso de trabajo de vaciado automático. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | -1 |
Valores permitidos | -1-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | autovacuum_work_mem |
dynamic_shared_memory_type
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | dynamic_shared_memory_type |
hash_mem_multiplier
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Múltiplo de work_mem a utilizar 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
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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) | static |
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 enormes 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
.
huge_page_size
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Tamaño de página enorme que se debe solicitar. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | huge_page_size |
logical_decoding_work_mem
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que se usará para la descodificación lógica. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 65536 |
Valores permitidos | 65536 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | logical_decoding_work_mem |
maintenance_work_mem
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que se usará para las operaciones de mantenimiento como VACUUM, Create Index. |
Tipo de datos | integer |
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.
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 autovacío: Puede usar la configuración
autovacuum_work_mem
para controlar la memoria que usan las operaciones de forma independiente. Esta configuración actúa como un subconjunto demaintenance_work_mem
. Puede decidir cuánto uso de autovacío de memoria sin afectar a 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 | maintenance_work_mem |
---|---|
2 GiB | 99328 KiB |
4 GiB | 157696 KiB |
8 GiB | 216064 KiB |
16 GiB | 274432 KiB |
32 GiB | 332800 KiB |
48 GiB | 367616 KiB |
64 GiB | 392192 KiB |
80 GiB | 410624 KiB |
128 GiB | 450560 KiB |
160 GiB | 468992 KiB |
192 GiB | 484352 KiB |
256 GiB | 508928 KiB |
384 GiB | 542720 KiB |
432 GiB | 552960 KiB |
672 GiB | 590848 KiB |
max_prepared_transactions
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | integer |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0-262143 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | static |
Documentación | max_prepared_transactions |
max_stack_depth
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la profundidad máxima de la pila, en kilobytes. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 2048 |
Valores permitidos | 2048 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | max_stack_depth |
min_dynamic_shared_memory
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Cantidad de memoria compartida dinámica reservada en el inicio. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | min_dynamic_shared_memory |
shared_buffers
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | integer |
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) | static |
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 de la selección de producto en el proceso que admita el servidor flexible no tienen ningún efecto en el valor predeterminado 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 | 32 768 |
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 |
shared_memory_type
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | shared_memory_type |
temp_buffers
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número máximo de búferes temporales que usa cada sesión de base de datos. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 1024 |
Valores permitidos | 100-1073741823 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | temp_buffers |
vacuum_buffer_usage_limit
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el tamaño del grupo de búferes para VACUUM, ANALYZE y autovacuum. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 2048 |
Valores permitidos | 0-16777216 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | vacuum_buffer_usage_limit |
work_mem
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | integer |
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 work_mem
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 administra el parámetro work_mem
, a menudo es más eficaz adoptar un enfoque de ajuste pormenorizados 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"
, genere elwork_mem
valor incrementalmente y vuelva a probar hasta"quicksort Memory"
que aparezca. La apariencia"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
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que va a usar cada proceso de trabajo de vaciado automático. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | -1 |
Valores permitidos | -1-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | autovacuum_work_mem |
dynamic_shared_memory_type
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | dynamic_shared_memory_type |
hash_mem_multiplier
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Múltiplo de work_mem a utilizar 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
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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) | static |
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 enormes 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
.
huge_page_size
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Tamaño de página enorme que se debe solicitar. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | huge_page_size |
logical_decoding_work_mem
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que se usará para la descodificación lógica. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 65536 |
Valores permitidos | 64-2147483647 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | logical_decoding_work_mem |
maintenance_work_mem
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que se usará para las operaciones de mantenimiento como VACUUM, Create Index. |
Tipo de datos | integer |
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.
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 autovacío: Puede usar la configuración
autovacuum_work_mem
para controlar la memoria que usan las operaciones de forma independiente. Esta configuración actúa como un subconjunto demaintenance_work_mem
. Puede decidir cuánto uso de autovacío de memoria sin afectar a 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 | maintenance_work_mem |
---|---|
2 GiB | 99328 KiB |
4 GiB | 157696 KiB |
8 GiB | 216064 KiB |
16 GiB | 274432 KiB |
32 GiB | 332800 KiB |
48 GiB | 367616 KiB |
64 GiB | 392192 KiB |
80 GiB | 410624 KiB |
128 GiB | 450560 KiB |
160 GiB | 468992 KiB |
192 GiB | 484352 KiB |
256 GiB | 508928 KiB |
384 GiB | 542720 KiB |
432 GiB | 552960 KiB |
672 GiB | 590848 KiB |
max_prepared_transactions
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | integer |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0-262143 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | static |
Documentación | max_prepared_transactions |
max_stack_depth
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la profundidad máxima de la pila, en kilobytes. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 2048 |
Valores permitidos | 2048 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | max_stack_depth |
min_dynamic_shared_memory
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Cantidad de memoria compartida dinámica reservada en el inicio. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | min_dynamic_shared_memory |
shared_buffers
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | integer |
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) | static |
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 de la selección de producto en el proceso que admita el servidor flexible no tienen ningún efecto en el valor predeterminado 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 | 32 768 |
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 |
shared_memory_type
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | shared_memory_type |
temp_buffers
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número máximo de búferes temporales que usa cada sesión de base de datos. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 1024 |
Valores permitidos | 100-1073741823 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | temp_buffers |
vacuum_buffer_usage_limit
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el tamaño del grupo de búferes para VACUUM, ANALYZE y autovacuum. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 256 |
Valores permitidos | 0-16777216 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | vacuum_buffer_usage_limit |
work_mem
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | integer |
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 work_mem
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 administra el parámetro work_mem
, a menudo es más eficaz adoptar un enfoque de ajuste pormenorizados 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"
, genere elwork_mem
valor incrementalmente y vuelva a probar hasta"quicksort Memory"
que aparezca. La apariencia"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
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que va a usar cada proceso de trabajo de vaciado automático. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | -1 |
Valores permitidos | -1-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | autovacuum_work_mem |
dynamic_shared_memory_type
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | dynamic_shared_memory_type |
hash_mem_multiplier
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Múltiplo de work_mem a utilizar 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
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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) | static |
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 enormes 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
.
huge_page_size
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Tamaño de página enorme que se debe solicitar. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | huge_page_size |
logical_decoding_work_mem
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que se usará para la descodificación lógica. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 65536 |
Valores permitidos | 64-2147483647 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | logical_decoding_work_mem |
maintenance_work_mem
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que se usará para las operaciones de mantenimiento como VACUUM, Create Index. |
Tipo de datos | integer |
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.
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 autovacío: Puede usar la configuración
autovacuum_work_mem
para controlar la memoria que usan las operaciones de forma independiente. Esta configuración actúa como un subconjunto demaintenance_work_mem
. Puede decidir cuánto uso de autovacío de memoria sin afectar a 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 | maintenance_work_mem |
---|---|
2 GiB | 99328 KiB |
4 GiB | 157696 KiB |
8 GiB | 216064 KiB |
16 GiB | 274432 KiB |
32 GiB | 332800 KiB |
48 GiB | 367616 KiB |
64 GiB | 392192 KiB |
80 GiB | 410624 KiB |
128 GiB | 450560 KiB |
160 GiB | 468992 KiB |
192 GiB | 484352 KiB |
256 GiB | 508928 KiB |
384 GiB | 542720 KiB |
432 GiB | 552960 KiB |
672 GiB | 590848 KiB |
max_prepared_transactions
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | integer |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0-262143 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | static |
Documentación | max_prepared_transactions |
max_stack_depth
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la profundidad máxima de la pila, en kilobytes. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 2048 |
Valores permitidos | 2048 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | max_stack_depth |
min_dynamic_shared_memory
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Cantidad de memoria compartida dinámica reservada en el inicio. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | min_dynamic_shared_memory |
shared_buffers
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | integer |
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) | static |
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 de la selección de producto en el proceso que admita el servidor flexible no tienen ningún efecto en el valor predeterminado 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 | 32 768 |
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 |
shared_memory_type
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | shared_memory_type |
temp_buffers
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número máximo de búferes temporales que usa cada sesión de base de datos. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 1024 |
Valores permitidos | 100-1073741823 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | temp_buffers |
work_mem
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | integer |
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 work_mem
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 administra el parámetro work_mem
, a menudo es más eficaz adoptar un enfoque de ajuste pormenorizados 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"
, genere elwork_mem
valor incrementalmente y vuelva a probar hasta"quicksort Memory"
que aparezca. La apariencia"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
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que va a usar cada proceso de trabajo de vaciado automático. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | -1 |
Valores permitidos | -1-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | autovacuum_work_mem |
dynamic_shared_memory_type
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | dynamic_shared_memory_type |
hash_mem_multiplier
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Múltiplo de work_mem a utilizar 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
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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) | static |
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 enormes 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
.
huge_page_size
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Tamaño de página enorme que se debe solicitar. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | huge_page_size |
logical_decoding_work_mem
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que se usará para la descodificación lógica. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 65536 |
Valores permitidos | 64-2147483647 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | logical_decoding_work_mem |
maintenance_work_mem
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que se usará para las operaciones de mantenimiento como VACUUM, Create Index. |
Tipo de datos | integer |
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.
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 autovacío: Puede usar la configuración
autovacuum_work_mem
para controlar la memoria que usan las operaciones de forma independiente. Esta configuración actúa como un subconjunto demaintenance_work_mem
. Puede decidir cuánto uso de autovacío de memoria sin afectar a 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 | maintenance_work_mem |
---|---|
2 GiB | 99328 KiB |
4 GiB | 157696 KiB |
8 GiB | 216064 KiB |
16 GiB | 274432 KiB |
32 GiB | 332800 KiB |
48 GiB | 367616 KiB |
64 GiB | 392192 KiB |
80 GiB | 410624 KiB |
128 GiB | 450560 KiB |
160 GiB | 468992 KiB |
192 GiB | 484352 KiB |
256 GiB | 508928 KiB |
384 GiB | 542720 KiB |
432 GiB | 552960 KiB |
672 GiB | 590848 KiB |
max_prepared_transactions
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | integer |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0-262143 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | static |
Documentación | max_prepared_transactions |
max_stack_depth
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la profundidad máxima de la pila, en kilobytes. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 2048 |
Valores permitidos | 2048 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | max_stack_depth |
min_dynamic_shared_memory
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Cantidad de memoria compartida dinámica reservada en el inicio. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | min_dynamic_shared_memory |
shared_buffers
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | integer |
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) | static |
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 de la selección de producto en el proceso que admita el servidor flexible no tienen ningún efecto en el valor predeterminado 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 | 32 768 |
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 |
shared_memory_type
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | shared_memory_type |
temp_buffers
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número máximo de búferes temporales que usa cada sesión de base de datos. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 1024 |
Valores permitidos | 100-1073741823 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | temp_buffers |
work_mem
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | integer |
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 work_mem
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 administra el parámetro work_mem
, a menudo es más eficaz adoptar un enfoque de ajuste pormenorizados 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"
, genere elwork_mem
valor incrementalmente y vuelva a probar hasta"quicksort Memory"
que aparezca. La apariencia"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
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que va a usar cada proceso de trabajo de vaciado automático. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | -1 |
Valores permitidos | -1-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | autovacuum_work_mem |
dynamic_shared_memory_type
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | dynamic_shared_memory_type |
hash_mem_multiplier
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Múltiplo de work_mem a utilizar 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
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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) | static |
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 enormes 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
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que se usará para la descodificación lógica. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 65536 |
Valores permitidos | 64-2147483647 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | logical_decoding_work_mem |
maintenance_work_mem
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que se usará para las operaciones de mantenimiento como VACUUM, Create Index. |
Tipo de datos | integer |
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.
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 autovacío: Puede usar la configuración
autovacuum_work_mem
para controlar la memoria que usan las operaciones de forma independiente. Esta configuración actúa como un subconjunto demaintenance_work_mem
. Puede decidir cuánto uso de autovacío de memoria sin afectar a 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 | maintenance_work_mem |
---|---|
2 GiB | 99328 KiB |
4 GiB | 157696 KiB |
8 GiB | 216064 KiB |
16 GiB | 274432 KiB |
32 GiB | 332800 KiB |
48 GiB | 367616 KiB |
64 GiB | 392192 KiB |
80 GiB | 410624 KiB |
128 GiB | 450560 KiB |
160 GiB | 468992 KiB |
192 GiB | 484352 KiB |
256 GiB | 508928 KiB |
384 GiB | 542720 KiB |
432 GiB | 552960 KiB |
672 GiB | 590848 KiB |
max_prepared_transactions
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | integer |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0-262143 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | static |
Documentación | max_prepared_transactions |
max_stack_depth
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la profundidad máxima de la pila, en kilobytes. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 2048 |
Valores permitidos | 2048 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | max_stack_depth |
shared_buffers
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | integer |
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) | static |
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 de la selección de producto en el proceso que admita el servidor flexible no tienen ningún efecto en el valor predeterminado 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 | 32 768 |
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 |
shared_memory_type
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | shared_memory_type |
temp_buffers
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número máximo de búferes temporales que usa cada sesión de base de datos. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 1024 |
Valores permitidos | 100-1073741823 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | temp_buffers |
work_mem
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | integer |
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 work_mem
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 administra el parámetro work_mem
, a menudo es más eficaz adoptar un enfoque de ajuste pormenorizados 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"
, genere elwork_mem
valor incrementalmente y vuelva a probar hasta"quicksort Memory"
que aparezca. La apariencia"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
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que va a usar cada proceso de trabajo de vaciado automático. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | -1 |
Valores permitidos | -1-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | autovacuum_work_mem |
dynamic_shared_memory_type
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | dynamic_shared_memory_type |
hash_mem_multiplier
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Múltiplo de work_mem a utilizar 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
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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) | static |
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 enormes 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
.
maintenance_work_mem
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que se usará para las operaciones de mantenimiento como VACUUM, Create Index. |
Tipo de datos | integer |
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.
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 autovacío: Puede usar la configuración
autovacuum_work_mem
para controlar la memoria que usan las operaciones de forma independiente. Esta configuración actúa como un subconjunto demaintenance_work_mem
. Puede decidir cuánto uso de autovacío de memoria sin afectar a 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 | maintenance_work_mem |
---|---|
2 GiB | 99328 KiB |
4 GiB | 157696 KiB |
8 GiB | 216064 KiB |
16 GiB | 274432 KiB |
32 GiB | 332800 KiB |
48 GiB | 367616 KiB |
64 GiB | 392192 KiB |
80 GiB | 410624 KiB |
128 GiB | 450560 KiB |
160 GiB | 468992 KiB |
192 GiB | 484352 KiB |
256 GiB | 508928 KiB |
384 GiB | 542720 KiB |
432 GiB | 552960 KiB |
672 GiB | 590848 KiB |
max_prepared_transactions
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | integer |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0-262143 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | static |
Documentación | max_prepared_transactions |
max_stack_depth
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la profundidad máxima de la pila, en kilobytes. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 2048 |
Valores permitidos | 2048 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | max_stack_depth |
shared_buffers
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | integer |
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) | static |
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 de la selección de producto en el proceso que admita el servidor flexible no tienen ningún efecto en el valor predeterminado 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 | 32 768 |
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 |
shared_memory_type
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | shared_memory_type |
temp_buffers
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número máximo de búferes temporales que usa cada sesión de base de datos. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 1024 |
Valores permitidos | 100-1073741823 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | temp_buffers |
work_mem
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | integer |
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 work_mem
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 administra el parámetro work_mem
, a menudo es más eficaz adoptar un enfoque de ajuste pormenorizados 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"
, genere elwork_mem
valor incrementalmente y vuelva a probar hasta"quicksort Memory"
que aparezca. La apariencia"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
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que va a usar cada proceso de trabajo de vaciado automático. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | -1 |
Valores permitidos | -1-2097151 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | autovacuum_work_mem |
dynamic_shared_memory_type
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | dynamic_shared_memory_type |
huge_pages
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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) | static |
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 enormes 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
.
maintenance_work_mem
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la memoria máxima que se usará para las operaciones de mantenimiento como VACUUM, Create Index. |
Tipo de datos | integer |
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.
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 autovacío: Puede usar la configuración
autovacuum_work_mem
para controlar la memoria que usan las operaciones de forma independiente. Esta configuración actúa como un subconjunto demaintenance_work_mem
. Puede decidir cuánto uso de autovacío de memoria sin afectar a 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 | maintenance_work_mem |
---|---|
2 GiB | 99328 KiB |
4 GiB | 157696 KiB |
8 GiB | 216064 KiB |
16 GiB | 274432 KiB |
32 GiB | 332800 KiB |
48 GiB | 367616 KiB |
64 GiB | 392192 KiB |
80 GiB | 410624 KiB |
128 GiB | 450560 KiB |
160 GiB | 468992 KiB |
192 GiB | 484352 KiB |
256 GiB | 508928 KiB |
384 GiB | 542720 KiB |
432 GiB | 552960 KiB |
672 GiB | 590848 KiB |
max_prepared_transactions
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | integer |
Valor predeterminado | 0 |
Valores permitidos | 0-262143 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | static |
Documentación | max_prepared_transactions |
max_stack_depth
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece la profundidad máxima de la pila, en kilobytes. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 2048 |
Valores permitidos | 2048 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | solo lectura |
Documentación | max_stack_depth |
shared_buffers
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | integer |
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) | static |
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 de la selección de producto en el proceso que admita el servidor flexible no tienen ningún efecto en el valor predeterminado 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 | 32 768 |
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
Attribute | Valor |
---|---|
Category | Uso de recursos / Memoria |
Descripción | Establece el número máximo de búferes temporales que usa cada sesión de base de datos. |
Tipo de datos | integer |
Valor predeterminado | 1024 |
Valores permitidos | 100-1073741823 |
Parameter type (Tipo de parámetro) | dinámico |
Documentación | temp_buffers |
work_mem
Attribute | Valor |
---|---|
Category | 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 | integer |
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 work_mem
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 administra el parámetro work_mem
, a menudo es más eficaz adoptar un enfoque de ajuste pormenorizados 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"
, genere elwork_mem
valor incrementalmente y vuelva a probar hasta"quicksort Memory"
que aparezca. La apariencia"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.