Uso de Recursos/Memória

autovacuum_work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada por cada processo de trabalho de autovacuum.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	-1
Valores permitidos	-1-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	autovacuum_work_mem

commit_timestamp_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o tamanho do pool de buffers dedicado usado para o cache de carimbo de data/hora de confirmação. Especifique 0 para que esse valor seja determinado como uma fração de shared_buffers.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	1024
Valores permitidos	0-131072
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	commit_timestamp_buffers

dynamic_shared_memory_type

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada dinâmica usada.
Tipo de dados	enumeração
Valor padrão	posix
Valores permitidos	posix
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	tipo_de_memória_compartilhada_dinâmica

hash_mem_multiplier

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Múltiplo de "work_mem" que será usado para tabelas de hash.
Tipo de dados	numérico
Valor padrão	2
Valores permitidos	1-1000
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	hash_mem_multiplier

páginas gigantes

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Uso de páginas enormes no Linux ou no Windows.
Tipo de dados	enumeração
Valor padrão	try
Valores permitidos	on,off,try
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	páginas_grandes

Description

Páginas enormes são um recurso que permite que a memória seja gerenciada em blocos maiores. Normalmente, você pode gerenciar blocos de até 2 MB, em vez das páginas padrão de 4 KB.

O uso de páginas enormes pode oferecer vantagens de desempenho que efetivamente descarregam a CPU:

• Eles reduzem a sobrecarga associada às tarefas de gerenciamento de memória, como menos perdas no buffer de tradução (TLB).
• Eles reduzem o tempo necessário para o gerenciamento de memória.

Especificamente, no PostgreSQL, você pode usar páginas enormes apenas para a área de memória compartilhada. Uma parte significativa da área de memória compartilhada é alocada para buffers compartilhados.

Outra vantagem é que páginas enormes impedem a troca da área de memória compartilhada para o disco, o que estabiliza ainda mais o desempenho.

Recommendations

• Para servidores que têm recursos de memória significativos, evite desabilitar páginas enormes. Desabilitar páginas enormes pode comprometer o desempenho.
• Se você começar com um servidor menor que não dá suporte a páginas enormes, mas antecipa escalar verticalmente para um servidor que o faça, mantenha a configuração de huge_pages em TRY para uma transição perfeita e desempenho ideal.

Observações específicas do Azure

Para servidores com quatro ou mais vCores, páginas grandes são alocadas automaticamente do sistema operacional subjacente. O recurso não está disponível para servidores com menos de quatro vCores. O número de páginas grandes é ajustado automaticamente se alguma configuração de memória compartilhada for alterada, incluindo alterações em shared_buffers.

tamanho_de_página_grande (huge_page_size)

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	O tamanho da página enorme que deve ser solicitada.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	0
Valores permitidos	0
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	huge_page_size

io_combine_limit

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Limite no tamanho das leituras e gravações de dados.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	16
Valores permitidos	1-128
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	io_combine_limit

io_limite_máximo_de_combinado

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	: Limite global do servidor que limita o io_combine_limit.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	16
Valores permitidos	1-128
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	io_max_combine_limit

io_max_concurrency

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Número máximo de IOs que um processo pode executar simultaneamente.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	64
Valores permitidos	-1-1024
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	io_max_concurrency

método_io

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Seleciona o método para executar E/S assíncrona.
Tipo de dados	enumeração
Valor padrão	worker
Valores permitidos	worker,sync
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	io_method

io_workers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Número de processos de trabalho de E/S, para io_method=worker.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	3
Valores permitidos	1-32
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	io_workers

logical_decoding_work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para decodificação lógica. Esta quantidade de memória pode ser usada por cada buffer de reordenação interno antes de ser despejada no disco.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	65536
Valores permitidos	64-2147483647
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	logical_decoding_work_mem

maintenance_work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para operações de manutenção. Isso inclui operações como VACUUM e CREATE INDEX.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	Depende dos recursos (vCores, RAM ou espaço em disco) alocados para o servidor.
Valores permitidos	1024-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	maintenance_work_mem

Description

maintenance_work_mem é um parâmetro de configuração no PostgreSQL. Ele rege a quantidade de memória alocada para operações de manutenção, como VACUUM, CREATE INDEXe ALTER TABLE. Ao contrário de work_mem, que afeta a alocação de memória para operações de consulta, maintenance_work_mem é reservado para tarefas que mantêm e otimizam a estrutura do banco de dados.

! [OBSERVAÇÃO] A configuração maintenance_work_mem para valores excessivamente agressivos pode causar periodicamente erros de memória no sistema. É extremamente importante entender a quantidade de memória disponível no servidor e o número de operações simultâneas que poderiam alocar memória para as tarefas descritas anteriormente, antes de fazer alterações nesse parâmetro.

Pontos-chave

• Limite de memória de vácuo: se você quiser acelerar a limpeza de tuplas mortas aumentando maintenance_work_mem, esteja ciente de que VACUUM tem uma limitação interna para coletar identificadores de tuplas mortas. Ele pode usar apenas até 1 GB de memória para esse processo.
• Separação de memória para o vácuo automático: você pode usar a autovacuum_work_mem configuração para controlar a memória que as operações de vácuo automático usam de forma independente. Essa configuração atua como um subconjunto de maintenance_work_mem. Você pode decidir a quantidade de memória que o vácuo automático usa sem afetar a alocação de memória para outras tarefas de manutenção e operações de definição de dados.

Observações específicas do Azure

O valor padrão para o parâmetro do servidor maintenance_work_mem é calculado quando você provisiona a instância do servidor flexível do Banco de Dados do Azure para PostgreSQL, com base no nome do produto selecionado para sua computação. As alterações posteriores na seleção do produto para o cálculo que suporta o servidor flexível não terão efeito no valor padrão do parâmetro do servidor maintenance_work_mem dessa instância.

Sempre que você alterar o produto atribuído a uma instância, você também deve ajustar o valor do maintenance_work_mem parâmetro de acordo com os valores na fórmula a seguir.

A fórmula usada para calcular o valor de maintenance_work_mem é (long)(82.5 * ln(memoryGiB) + 40) * 1024.

Com base na fórmula anterior, a tabela a seguir lista os valores para os quais esse parâmetro de servidor seria definido, dependendo da quantidade de memória provisionada:

Tamanho da memória	maintenance_work_mem
2 GiB	99.328 KiB
4 GiB	157.696 KiB
8 GiB	216.064 KiB
16 GiB	274.432 KiB
32 GiB	332.800 KiB
48 GiB	367.616 KiB
64 GiB	392.192 KiB
80 GiB	410.624 KiB
128 GiB	450.560 KiB
160 GiB	468.992 KiB
192 GiB	484.352 KiB
256 GiB	508.928 KiB
384 GiB	542.720 KiB
432 GiB	552.960 KiB
672 GiB	590.848 KiB

max_prepared_transactions (número máximo de transações pré-preparadas)

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o número máximo de transações preparadas simultaneamente.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	0
Valores permitidos	0-262143
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	max_prepared_transactions

max_stack_depth

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a profundidade máxima da pilha, em quilobytes.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	2048
Valores permitidos	2048
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	max_stack_depth

min_dynamic_shared_memory

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Quantidade de memória compartilhada dinâmica reservada na inicialização.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	0
Valores permitidos	0
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	min_dynamic_shared_memory

multixact_member_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o tamanho do pool de buffers dedicado usado para o cache de membro MultiXact.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	32
Valores permitidos	16-131072
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	multixact_member_buffers

multixact_offset_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o tamanho do pool de buffers dedicado usado para o cache de deslocamento MultiXact.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	16
Valores permitidos	16-131072
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	multixact_offset_buffers

notify_buffers (buffers de notificação)

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o tamanho do pool de buffers dedicado usado para o cache de mensagens LISTEN/NOTIFY.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	16
Valores permitidos	16-131072
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	notify_buffers

serializable_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o tamanho do pool de buffers dedicado usado para o cache de transações serializável.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	32
Valores permitidos	16-131072
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	serializable_buffers

shared_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o número de buffers de memória compartilhada usados ​​pelo servidor.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	Depende dos recursos (vCores, RAM ou espaço em disco) alocados para o servidor.
Valores permitidos	16-1073741823
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	shared_buffers

Description

O shared_buffers parâmetro de configuração determina a quantidade de memória do sistema alocada ao banco de dados PostgreSQL para buffer de dados. Ele serve como um pool de memória centralizado acessível a todos os processos de banco de dados.

Quando os dados são necessários, o processo de banco de dados primeiro verifica o buffer compartilhado. Se os dados necessários estiverem presentes, eles serão recuperados rapidamente e ignorarão uma leitura de disco mais demorada. Os buffers compartilhados servem como um intermediário entre os processos de banco de dados e o disco e reduzem efetivamente o número de operações de E/S necessárias.

Observações específicas do Azure

O valor padrão para o parâmetro do servidor shared_buffers é calculado quando você provisiona a instância do servidor flexível do Banco de Dados do Azure para PostgreSQL, com base no nome do produto selecionado para sua computação. As alterações subsequentes da seleção do produto na computação que dá suporte ao servidor flexível não têm nenhum efeito sobre o valor padrão para o shared_buffers parâmetro de servidor dessa instância.

Sempre que você alterar o produto atribuído a uma instância, você também deverá ajustar o valor do shared_buffers parâmetro de acordo com os valores nas fórmulas a seguir.

Para máquinas virtuais com até 2 GiB de memória, a fórmula usada para calcular o valor shared_buffers é memoryGib * 16384.

Para máquinas virtuais com mais de 2 GiB, a fórmula usada para calcular o valor shared_buffers é memoryGib * 32768.

Com base na fórmula anterior, a tabela a seguir lista os valores para os quais esse parâmetro de servidor seria definido, dependendo da quantidade de memória provisionada:

Tamanho da memória	shared_buffers
2 GiB	32768
4 GiB	131072
8 GiB	262144
16 GiB	524288
32 GiB	1048576
48 GiB	1572864
64 GiB	2097152
80 GiB	2621440
128 GiB	4194304
160 GiB	5242880
192 GiB	6291456
256 GiB	8388608
384 GiB	12582912
432 GiB	14155776
672 GiB	22020096

tipo_de_memória_compartilhada

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada usada para a região principal de memória compartilhada.
Tipo de dados	enumeração
Valor padrão	mmap
Valores permitidos	mmap
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	tipo_memória_compartilhada

subtransaction_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o tamanho do pool de buffers dedicado usado para o cache de subtransação. Especifique 0 para que esse valor seja determinado como uma fração de shared_buffers.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	1024
Valores permitidos	0-131072
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	subtransaction_buffers

temp_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o número máximo de buffers temporários usados por cada sessão.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	1024
Valores permitidos	100-1073741823
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	temp_buffers

transaction_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o tamanho do pool de buffers dedicado usado para o cache de status da transação. Especifique 0 para que esse valor seja determinado como uma fração de shared_buffers.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	1024
Valores permitidos	0-131072
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	transaction_buffers

vacuum_buffer_usage_limit

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o tamanho do pool de buffer para VACUUM, ANALYZE e autovacuum.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	2048
Valores permitidos	0-16777216
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	vacuum_buffer_usage_limit

work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para espaços de trabalho de consulta. Esta quantidade de memória pode ser usada por cada operação de classificação interna e tabela de hash antes de alternar para arquivos temporários em disco.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	4096
Valores permitidos	4096-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	work_mem

Description

O work_mem parâmetro no PostgreSQL controla a quantidade de memória alocada para determinadas operações internas na área de memória privada de cada sessão de banco de dados. Exemplos dessas operações são classificação e hash.

Ao contrário dos buffers compartilhados, que estão na área de memória compartilhada, work_mem é alocado em um espaço de memória privada por sessão ou por consulta. Ao definir um tamanho adequado work_mem , você pode melhorar significativamente a eficiência dessas operações e reduzir a necessidade de gravar dados temporários em disco.

Pontos-chave

• Memória de conexão privada: work_mem faz parte da memória privada que cada sessão de banco de dados usa. Essa memória é distinta da área de memória compartilhada que shared_buffers usa.
• Uso específico da consulta: nem todas as sessões ou consultas usam work_mem. Consultas simples como SELECT 1 são improváveis de exigir work_mem. No entanto, consultas complexas que envolvem operações como classificação ou funções de hash podem consumir um ou vários blocos de work_mem.
• Operações paralelas: para consultas que abrangem vários back-ends paralelos, cada back-end pode potencialmente usar uma ou várias partes de work_mem.

Monitoramento e ajuste do work_mem

É essencial monitorar continuamente o desempenho do sistema e ajustar work_mem conforme necessário, principalmente se os tempos de execução de consulta relacionados a operações de classificação ou hash forem lentos. Aqui estão maneiras de monitorar o desempenho usando as ferramentas disponíveis no portal do Azure:

• Análise do desempenho de consultas: verifique a guia Principais consultas por arquivos temporários para identificar consultas que estão gerando arquivos temporários. Essa situação sugere uma possível necessidade de aumentar work_mem.
• Guias de solução de problemas: use a guia Altos volumes de arquivos temporários nos guias de solução de problemas para identificar consultas problemáticas.

Ajuste granular

Embora você esteja gerenciando o work_mem parâmetro, geralmente é mais eficiente adotar uma abordagem de ajuste granular em vez de definir um valor global. Essa abordagem garante que você aloque a memória de forma criteriosa com base nas necessidades específicas de processos e usuários. Ele também minimiza o risco de encontrar problemas de memória insuficiente. Veja como você pode fazer isso:

• Nível de usuário: se um usuário específico estiver envolvido principalmente em tarefas de agregação ou relatório, que têm uso intensivo de memória, considere personalizar o work_mem valor para esse usuário. Use o ALTER ROLE comando para aprimorar o desempenho das operações do usuário.

• Nível de função/procedimento: se funções ou procedimentos específicos estiverem gerando arquivos temporários substanciais, aumentar o work_mem valor no nível de função ou procedimento específico pode ser benéfico. Use o ALTER FUNCTION comando ou ALTER PROCEDURE para alocar especificamente mais memória para essas operações.

• Nível do banco de dados: altere work_mem no nível do banco de dados se apenas bancos de dados específicos estiverem gerando um alto número de arquivos temporários.

• Nível global: se uma análise do seu sistema revelar que a maioria das consultas está gerando pequenos arquivos temporários, enquanto apenas alguns estão criando grandes, pode ser prudente aumentar globalmente o work_mem valor. Essa ação facilita a maioria das consultas a serem processadas na memória, para que você possa evitar operações baseadas em disco e melhorar a eficiência. No entanto, sempre seja cauteloso e monitore a utilização de memória em seu servidor para garantir que ele possa lidar com o valor aumentado work_mem .

Determinando o valor mínimo de work_mem para operações de classificação

Para localizar o valor mínimo work_mem de uma consulta específica, especialmente uma que gera arquivos de disco temporários durante o processo de classificação, comece considerando o tamanho temporário do arquivo gerado durante a execução da consulta. Por exemplo, se uma consulta estiver gerando um arquivo temporário de 20 MB:

1. Conecte-se ao banco de dados usando psql ou seu cliente PostgreSQL preferido.
2. Defina um valor inicial work_mem ligeiramente superior a 20 MB para considerar cabeçalhos adicionais durante o processamento na memória. Use um comando como: SET work_mem TO '25MB'.
3. Execute EXPLAIN ANALYZE na consulta problemática na mesma sessão.
4. Revise a saída para "Sort Method: quicksort Memory: xkB". Se ele indicar "external merge Disk: xkB", aumente o work_mem valor incrementalmente e teste novamente até "quicksort Memory" aparecer. A aparência de "quicksort Memory" indica que a consulta agora está operando na memória.
5. Depois de determinar o valor por meio desse método, você pode aplicá-lo globalmente ou em níveis mais granulares (conforme descrito anteriormente) para atender às suas necessidades operacionais.

autovacuum_work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada por cada processo de trabalho de autovacuum.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	-1
Valores permitidos	-1-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	autovacuum_work_mem

commit_timestamp_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o tamanho do pool de buffers dedicado usado para o cache de carimbo de data/hora de confirmação. Especifique 0 para que esse valor seja determinado como uma fração de shared_buffers.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	1024
Valores permitidos	0-131072
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	commit_timestamp_buffers

dynamic_shared_memory_type

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada dinâmica usada.
Tipo de dados	enumeração
Valor padrão	posix
Valores permitidos	posix
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	tipo_de_memória_compartilhada_dinâmica

hash_mem_multiplier

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Múltiplo de "work_mem" que será usado para tabelas de hash.
Tipo de dados	numérico
Valor padrão	2
Valores permitidos	1-1000
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	hash_mem_multiplier

páginas gigantes

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Uso de páginas enormes no Linux ou no Windows.
Tipo de dados	enumeração
Valor padrão	try
Valores permitidos	on,off,try
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	páginas_grandes

Description

Páginas enormes são um recurso que permite que a memória seja gerenciada em blocos maiores. Normalmente, você pode gerenciar blocos de até 2 MB, em vez das páginas padrão de 4 KB.

O uso de páginas enormes pode oferecer vantagens de desempenho que efetivamente descarregam a CPU:

• Eles reduzem a sobrecarga associada às tarefas de gerenciamento de memória, como menos perdas no buffer de tradução (TLB).
• Eles reduzem o tempo necessário para o gerenciamento de memória.

Especificamente, no PostgreSQL, você pode usar páginas enormes apenas para a área de memória compartilhada. Uma parte significativa da área de memória compartilhada é alocada para buffers compartilhados.

Outra vantagem é que páginas enormes impedem a troca da área de memória compartilhada para o disco, o que estabiliza ainda mais o desempenho.

Recommendations

• Para servidores que têm recursos de memória significativos, evite desabilitar páginas enormes. Desabilitar páginas enormes pode comprometer o desempenho.
• Se você começar com um servidor menor que não dá suporte a páginas enormes, mas antecipa escalar verticalmente para um servidor que o faça, mantenha a configuração de huge_pages em TRY para uma transição perfeita e desempenho ideal.

Observações específicas do Azure

Para servidores com quatro ou mais vCores, páginas grandes são alocadas automaticamente do sistema operacional subjacente. O recurso não está disponível para servidores com menos de quatro vCores. O número de páginas grandes é ajustado automaticamente se alguma configuração de memória compartilhada for alterada, incluindo alterações em shared_buffers.

tamanho_de_página_grande (huge_page_size)

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	O tamanho da página enorme que deve ser solicitada.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	0
Valores permitidos	0
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	huge_page_size

io_combine_limit

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Limite no tamanho das leituras e gravações de dados.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	16
Valores permitidos	16
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	io_combine_limit

logical_decoding_work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para decodificação lógica. Esta quantidade de memória pode ser usada por cada buffer de reordenação interno antes de ser despejada no disco.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	65536
Valores permitidos	64-2147483647
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	logical_decoding_work_mem

maintenance_work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para operações de manutenção. Isso inclui operações como VACUUM e CREATE INDEX.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	Depende dos recursos (vCores, RAM ou espaço em disco) alocados para o servidor.
Valores permitidos	1024-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	maintenance_work_mem

Description

maintenance_work_mem é um parâmetro de configuração no PostgreSQL. Ele rege a quantidade de memória alocada para operações de manutenção, como VACUUM, CREATE INDEXe ALTER TABLE. Ao contrário de work_mem, que afeta a alocação de memória para operações de consulta, maintenance_work_mem é reservado para tarefas que mantêm e otimizam a estrutura do banco de dados.

! [OBSERVAÇÃO] A configuração maintenance_work_mem para valores excessivamente agressivos pode causar periodicamente erros de memória no sistema. É extremamente importante entender a quantidade de memória disponível no servidor e o número de operações simultâneas que poderiam alocar memória para as tarefas descritas anteriormente, antes de fazer alterações nesse parâmetro.

Pontos-chave

• Limite de memória de vácuo: se você quiser acelerar a limpeza de tuplas mortas aumentando maintenance_work_mem, esteja ciente de que VACUUM tem uma limitação interna para coletar identificadores de tuplas mortas. Ele pode usar apenas até 1 GB de memória para esse processo.
• Separação de memória para o vácuo automático: você pode usar a autovacuum_work_mem configuração para controlar a memória que as operações de vácuo automático usam de forma independente. Essa configuração atua como um subconjunto de maintenance_work_mem. Você pode decidir a quantidade de memória que o vácuo automático usa sem afetar a alocação de memória para outras tarefas de manutenção e operações de definição de dados.

Observações específicas do Azure

O valor padrão para o parâmetro do servidor maintenance_work_mem é calculado quando você provisiona a instância do servidor flexível do Banco de Dados do Azure para PostgreSQL, com base no nome do produto selecionado para sua computação. As alterações posteriores na seleção do produto para o cálculo que suporta o servidor flexível não terão efeito no valor padrão do parâmetro do servidor maintenance_work_mem dessa instância.

Sempre que você alterar o produto atribuído a uma instância, você também deve ajustar o valor do maintenance_work_mem parâmetro de acordo com os valores na fórmula a seguir.

A fórmula usada para calcular o valor de maintenance_work_mem é (long)(82.5 * ln(memoryGiB) + 40) * 1024.

Com base na fórmula anterior, a tabela a seguir lista os valores para os quais esse parâmetro de servidor seria definido, dependendo da quantidade de memória provisionada:

Tamanho da memória	maintenance_work_mem
2 GiB	99.328 KiB
4 GiB	157.696 KiB
8 GiB	216.064 KiB
16 GiB	274.432 KiB
32 GiB	332.800 KiB
48 GiB	367.616 KiB
64 GiB	392.192 KiB
80 GiB	410.624 KiB
128 GiB	450.560 KiB
160 GiB	468.992 KiB
192 GiB	484.352 KiB
256 GiB	508.928 KiB
384 GiB	542.720 KiB
432 GiB	552.960 KiB
672 GiB	590.848 KiB

max_prepared_transactions (número máximo de transações pré-preparadas)

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o número máximo de transações preparadas simultaneamente.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	0
Valores permitidos	0-262143
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	max_prepared_transactions

max_stack_depth

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a profundidade máxima da pilha, em quilobytes.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	2048
Valores permitidos	2048
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	max_stack_depth

min_dynamic_shared_memory

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Quantidade de memória compartilhada dinâmica reservada na inicialização.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	0
Valores permitidos	0
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	min_dynamic_shared_memory

multixact_member_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o tamanho do pool de buffers dedicado usado para o cache de membro MultiXact.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	32
Valores permitidos	16-131072
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	multixact_member_buffers

multixact_offset_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o tamanho do pool de buffers dedicado usado para o cache de deslocamento MultiXact.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	16
Valores permitidos	16-131072
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	multixact_offset_buffers

notify_buffers (buffers de notificação)

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o tamanho do pool de buffers dedicado usado para o cache de mensagens LISTEN/NOTIFY.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	16
Valores permitidos	16-131072
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	notify_buffers

serializable_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o tamanho do pool de buffers dedicado usado para o cache de transações serializável.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	32
Valores permitidos	16-131072
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	serializable_buffers

shared_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o número de buffers de memória compartilhada usados ​​pelo servidor.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	Depende dos recursos (vCores, RAM ou espaço em disco) alocados para o servidor.
Valores permitidos	16-1073741823
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	shared_buffers

Description

O shared_buffers parâmetro de configuração determina a quantidade de memória do sistema alocada ao banco de dados PostgreSQL para buffer de dados. Ele serve como um pool de memória centralizado acessível a todos os processos de banco de dados.

Quando os dados são necessários, o processo de banco de dados primeiro verifica o buffer compartilhado. Se os dados necessários estiverem presentes, eles serão recuperados rapidamente e ignorarão uma leitura de disco mais demorada. Os buffers compartilhados servem como um intermediário entre os processos de banco de dados e o disco e reduzem efetivamente o número de operações de E/S necessárias.

Observações específicas do Azure

O valor padrão para o parâmetro do servidor shared_buffers é calculado quando você provisiona a instância do servidor flexível do Banco de Dados do Azure para PostgreSQL, com base no nome do produto selecionado para sua computação. As alterações subsequentes da seleção do produto na computação que dá suporte ao servidor flexível não têm nenhum efeito sobre o valor padrão para o shared_buffers parâmetro de servidor dessa instância.

Sempre que você alterar o produto atribuído a uma instância, você também deverá ajustar o valor do shared_buffers parâmetro de acordo com os valores nas fórmulas a seguir.

Para máquinas virtuais com até 2 GiB de memória, a fórmula usada para calcular o valor shared_buffers é memoryGib * 16384.

Para máquinas virtuais com mais de 2 GiB, a fórmula usada para calcular o valor shared_buffers é memoryGib * 32768.

Com base na fórmula anterior, a tabela a seguir lista os valores para os quais esse parâmetro de servidor seria definido, dependendo da quantidade de memória provisionada:

Tamanho da memória	shared_buffers
2 GiB	32768
4 GiB	131072
8 GiB	262144
16 GiB	524288
32 GiB	1048576
48 GiB	1572864
64 GiB	2097152
80 GiB	2621440
128 GiB	4194304
160 GiB	5242880
192 GiB	6291456
256 GiB	8388608
384 GiB	12582912
432 GiB	14155776
672 GiB	22020096

tipo_de_memória_compartilhada

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada usada para a região principal de memória compartilhada.
Tipo de dados	enumeração
Valor padrão	mmap
Valores permitidos	mmap
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	tipo_memória_compartilhada

subtransaction_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o tamanho do pool de buffers dedicado usado para o cache de subtransação. Especifique 0 para que esse valor seja determinado como uma fração de shared_buffers.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	1024
Valores permitidos	0-131072
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	subtransaction_buffers

temp_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o número máximo de buffers temporários usados por cada sessão.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	1024
Valores permitidos	100-1073741823
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	temp_buffers

transaction_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o tamanho do pool de buffers dedicado usado para o cache de status da transação. Especifique 0 para que esse valor seja determinado como uma fração de shared_buffers.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	1024
Valores permitidos	0-131072
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	transaction_buffers

vacuum_buffer_usage_limit

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o tamanho do pool de buffer para VACUUM, ANALYZE e autovacuum.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	2048
Valores permitidos	0-16777216
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	vacuum_buffer_usage_limit

work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para espaços de trabalho de consulta. Esta quantidade de memória pode ser usada por cada operação de classificação interna e tabela de hash antes de alternar para arquivos temporários em disco.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	4096
Valores permitidos	4096-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	work_mem

Description

O work_mem parâmetro no PostgreSQL controla a quantidade de memória alocada para determinadas operações internas na área de memória privada de cada sessão de banco de dados. Exemplos dessas operações são classificação e hash.

Ao contrário dos buffers compartilhados, que estão na área de memória compartilhada, work_mem é alocado em um espaço de memória privada por sessão ou por consulta. Ao definir um tamanho adequado work_mem , você pode melhorar significativamente a eficiência dessas operações e reduzir a necessidade de gravar dados temporários em disco.

Pontos-chave

• Memória de conexão privada: work_mem faz parte da memória privada que cada sessão de banco de dados usa. Essa memória é distinta da área de memória compartilhada que shared_buffers usa.
• Uso específico da consulta: nem todas as sessões ou consultas usam work_mem. Consultas simples como SELECT 1 são improváveis de exigir work_mem. No entanto, consultas complexas que envolvem operações como classificação ou funções de hash podem consumir um ou vários blocos de work_mem.
• Operações paralelas: para consultas que abrangem vários back-ends paralelos, cada back-end pode potencialmente usar uma ou várias partes de work_mem.

Monitoramento e ajuste do work_mem

É essencial monitorar continuamente o desempenho do sistema e ajustar work_mem conforme necessário, principalmente se os tempos de execução de consulta relacionados a operações de classificação ou hash forem lentos. Aqui estão maneiras de monitorar o desempenho usando as ferramentas disponíveis no portal do Azure:

• Análise do desempenho de consultas: verifique a guia Principais consultas por arquivos temporários para identificar consultas que estão gerando arquivos temporários. Essa situação sugere uma possível necessidade de aumentar work_mem.
• Guias de solução de problemas: use a guia Altos volumes de arquivos temporários nos guias de solução de problemas para identificar consultas problemáticas.

Ajuste granular

Embora você esteja gerenciando o work_mem parâmetro, geralmente é mais eficiente adotar uma abordagem de ajuste granular em vez de definir um valor global. Essa abordagem garante que você aloque a memória de forma criteriosa com base nas necessidades específicas de processos e usuários. Ele também minimiza o risco de encontrar problemas de memória insuficiente. Veja como você pode fazer isso:

• Nível de usuário: se um usuário específico estiver envolvido principalmente em tarefas de agregação ou relatório, que têm uso intensivo de memória, considere personalizar o work_mem valor para esse usuário. Use o ALTER ROLE comando para aprimorar o desempenho das operações do usuário.

• Nível de função/procedimento: se funções ou procedimentos específicos estiverem gerando arquivos temporários substanciais, aumentar o work_mem valor no nível de função ou procedimento específico pode ser benéfico. Use o ALTER FUNCTION comando ou ALTER PROCEDURE para alocar especificamente mais memória para essas operações.

• Nível do banco de dados: altere work_mem no nível do banco de dados se apenas bancos de dados específicos estiverem gerando um alto número de arquivos temporários.

• Nível global: se uma análise do seu sistema revelar que a maioria das consultas está gerando pequenos arquivos temporários, enquanto apenas alguns estão criando grandes, pode ser prudente aumentar globalmente o work_mem valor. Essa ação facilita a maioria das consultas a serem processadas na memória, para que você possa evitar operações baseadas em disco e melhorar a eficiência. No entanto, sempre seja cauteloso e monitore a utilização de memória em seu servidor para garantir que ele possa lidar com o valor aumentado work_mem .

Determinando o valor mínimo de work_mem para operações de classificação

Para localizar o valor mínimo work_mem de uma consulta específica, especialmente uma que gera arquivos de disco temporários durante o processo de classificação, comece considerando o tamanho temporário do arquivo gerado durante a execução da consulta. Por exemplo, se uma consulta estiver gerando um arquivo temporário de 20 MB:

1. Conecte-se ao banco de dados usando psql ou seu cliente PostgreSQL preferido.
2. Defina um valor inicial work_mem ligeiramente superior a 20 MB para considerar cabeçalhos adicionais durante o processamento na memória. Use um comando como: SET work_mem TO '25MB'.
3. Execute EXPLAIN ANALYZE na consulta problemática na mesma sessão.
4. Revise a saída para "Sort Method: quicksort Memory: xkB". Se ele indicar "external merge Disk: xkB", aumente o work_mem valor incrementalmente e teste novamente até "quicksort Memory" aparecer. A aparência de "quicksort Memory" indica que a consulta agora está operando na memória.
5. Depois de determinar o valor por meio desse método, você pode aplicá-lo globalmente ou em níveis mais granulares (conforme descrito anteriormente) para atender às suas necessidades operacionais.

autovacuum_work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada por cada processo de trabalho de autovacuum.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	-1
Valores permitidos	-1-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	autovacuum_work_mem

dynamic_shared_memory_type

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada dinâmica usada.
Tipo de dados	enumeração
Valor padrão	posix
Valores permitidos	posix
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	tipo_de_memória_compartilhada_dinâmica

hash_mem_multiplier

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Múltiplo de work_mem a ser usado para tabelas de hash.
Tipo de dados	numérico
Valor padrão	2
Valores permitidos	1-1000
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	hash_mem_multiplier

páginas gigantes

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Habilita/desabilita o uso de páginas de memória enormes. Essa configuração não é aplicável a servidores com menos de 4 vCores.
Tipo de dados	enumeração
Valor padrão	try
Valores permitidos	on,off,try
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	páginas_grandes

Description

Páginas enormes são um recurso que permite que a memória seja gerenciada em blocos maiores. Normalmente, você pode gerenciar blocos de até 2 MB, em vez das páginas padrão de 4 KB.

O uso de páginas enormes pode oferecer vantagens de desempenho que efetivamente descarregam a CPU:

• Eles reduzem a sobrecarga associada às tarefas de gerenciamento de memória, como menos perdas no buffer de tradução (TLB).
• Eles reduzem o tempo necessário para o gerenciamento de memória.

Especificamente, no PostgreSQL, você pode usar páginas enormes apenas para a área de memória compartilhada. Uma parte significativa da área de memória compartilhada é alocada para buffers compartilhados.

Outra vantagem é que páginas enormes impedem a troca da área de memória compartilhada para o disco, o que estabiliza ainda mais o desempenho.

Recommendations

• Para servidores que têm recursos de memória significativos, evite desabilitar páginas enormes. Desabilitar páginas enormes pode comprometer o desempenho.
• Se você começar com um servidor menor que não dá suporte a páginas enormes, mas antecipa escalar verticalmente para um servidor que o faça, mantenha a configuração de huge_pages em TRY para uma transição perfeita e desempenho ideal.

Observações específicas do Azure

Para servidores com quatro ou mais vCores, páginas grandes são alocadas automaticamente do sistema operacional subjacente. O recurso não está disponível para servidores com menos de quatro vCores. O número de páginas grandes é ajustado automaticamente se alguma configuração de memória compartilhada for alterada, incluindo alterações em shared_buffers.

tamanho_de_página_grande (huge_page_size)

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	O tamanho da página enorme que deve ser solicitada.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	0
Valores permitidos	0
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	huge_page_size

logical_decoding_work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para decodificação lógica.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	65536
Valores permitidos	64-2147483647
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	logical_decoding_work_mem

maintenance_work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para operações de manutenção, como VACUUM e Create Index.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	Depende dos recursos (vCores, RAM ou espaço em disco) alocados para o servidor.
Valores permitidos	1024-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	maintenance_work_mem

Description

maintenance_work_mem é um parâmetro de configuração no PostgreSQL. Ele rege a quantidade de memória alocada para operações de manutenção, como VACUUM, CREATE INDEXe ALTER TABLE. Ao contrário de work_mem, que afeta a alocação de memória para operações de consulta, maintenance_work_mem é reservado para tarefas que mantêm e otimizam a estrutura do banco de dados.

! [OBSERVAÇÃO] A configuração maintenance_work_mem para valores excessivamente agressivos pode causar periodicamente erros de memória no sistema. É extremamente importante entender a quantidade de memória disponível no servidor e o número de operações simultâneas que poderiam alocar memória para as tarefas descritas anteriormente, antes de fazer alterações nesse parâmetro.

Pontos-chave

• Limite de memória de vácuo: se você quiser acelerar a limpeza de tuplas mortas aumentando maintenance_work_mem, esteja ciente de que VACUUM tem uma limitação interna para coletar identificadores de tuplas mortas. Ele pode usar apenas até 1 GB de memória para esse processo.
• Separação de memória para o vácuo automático: você pode usar a autovacuum_work_mem configuração para controlar a memória que as operações de vácuo automático usam de forma independente. Essa configuração atua como um subconjunto de maintenance_work_mem. Você pode decidir a quantidade de memória que o vácuo automático usa sem afetar a alocação de memória para outras tarefas de manutenção e operações de definição de dados.

Observações específicas do Azure

O valor padrão para o parâmetro do servidor maintenance_work_mem é calculado quando você provisiona a instância do servidor flexível do Banco de Dados do Azure para PostgreSQL, com base no nome do produto selecionado para sua computação. As alterações posteriores na seleção do produto para o cálculo que suporta o servidor flexível não terão efeito no valor padrão do parâmetro do servidor maintenance_work_mem dessa instância.

Sempre que você alterar o produto atribuído a uma instância, você também deve ajustar o valor do maintenance_work_mem parâmetro de acordo com os valores na fórmula a seguir.

A fórmula usada para calcular o valor de maintenance_work_mem é (long)(82.5 * ln(memoryGiB) + 40) * 1024.

Com base na fórmula anterior, a tabela a seguir lista os valores para os quais esse parâmetro de servidor seria definido, dependendo da quantidade de memória provisionada:

Tamanho da memória	maintenance_work_mem
2 GiB	99.328 KiB
4 GiB	157.696 KiB
8 GiB	216.064 KiB
16 GiB	274.432 KiB
32 GiB	332.800 KiB
48 GiB	367.616 KiB
64 GiB	392.192 KiB
80 GiB	410.624 KiB
128 GiB	450.560 KiB
160 GiB	468.992 KiB
192 GiB	484.352 KiB
256 GiB	508.928 KiB
384 GiB	542.720 KiB
432 GiB	552.960 KiB
672 GiB	590.848 KiB

max_prepared_transactions (número máximo de transações pré-preparadas)

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o número máximo de transações preparadas simultaneamente. Ao executar um servidor de réplica, você deve definir este parâmetro com o mesmo valor ou um valor maior que o do servidor primário.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	0
Valores permitidos	0-262143
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	max_prepared_transactions

max_stack_depth

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a profundidade máxima da pilha, em quilobytes.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	2048
Valores permitidos	2048
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	max_stack_depth

min_dynamic_shared_memory

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Quantidade de memória compartilhada dinâmica reservada na inicialização.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	0
Valores permitidos	0
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	min_dynamic_shared_memory

shared_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o número de buffers de memória compartilhada usados ​​pelo servidor. A unidade é 8kb. Os valores permitidos estão dentro do intervalo de 10% a 75% da memória disponível.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	Depende dos recursos (vCores, RAM ou espaço em disco) alocados para o servidor.
Valores permitidos	16-1073741823
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	shared_buffers

Description

O shared_buffers parâmetro de configuração determina a quantidade de memória do sistema alocada ao banco de dados PostgreSQL para buffer de dados. Ele serve como um pool de memória centralizado acessível a todos os processos de banco de dados.

Quando os dados são necessários, o processo de banco de dados primeiro verifica o buffer compartilhado. Se os dados necessários estiverem presentes, eles serão recuperados rapidamente e ignorarão uma leitura de disco mais demorada. Os buffers compartilhados servem como um intermediário entre os processos de banco de dados e o disco e reduzem efetivamente o número de operações de E/S necessárias.

Observações específicas do Azure

O valor padrão para o parâmetro do servidor shared_buffers é calculado quando você provisiona a instância do servidor flexível do Banco de Dados do Azure para PostgreSQL, com base no nome do produto selecionado para sua computação. As alterações subsequentes da seleção do produto na computação que dá suporte ao servidor flexível não têm nenhum efeito sobre o valor padrão para o shared_buffers parâmetro de servidor dessa instância.

Sempre que você alterar o produto atribuído a uma instância, você também deverá ajustar o valor do shared_buffers parâmetro de acordo com os valores nas fórmulas a seguir.

Para máquinas virtuais com até 2 GiB de memória, a fórmula usada para calcular o valor shared_buffers é memoryGib * 16384.

Para máquinas virtuais com mais de 2 GiB, a fórmula usada para calcular o valor shared_buffers é memoryGib * 32768.

Com base na fórmula anterior, a tabela a seguir lista os valores para os quais esse parâmetro de servidor seria definido, dependendo da quantidade de memória provisionada:

Tamanho da memória	shared_buffers
2 GiB	32768
4 GiB	131072
8 GiB	262144
16 GiB	524288
32 GiB	1048576
48 GiB	1572864
64 GiB	2097152
80 GiB	2621440
128 GiB	4194304
160 GiB	5242880
192 GiB	6291456
256 GiB	8388608
384 GiB	12582912
432 GiB	14155776
672 GiB	22020096

tipo_de_memória_compartilhada

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada usada para a região principal de memória compartilhada.
Tipo de dados	enumeração
Valor padrão	mmap
Valores permitidos	mmap
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	tipo_memória_compartilhada

temp_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o número máximo de buffers temporários usados ​​por cada sessão de banco de dados.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	1024
Valores permitidos	100-1073741823
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	temp_buffers

vacuum_buffer_usage_limit

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o tamanho do pool de buffer para VACUUM, ANALYZE e autovacuum.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	256
Valores permitidos	0-16777216
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	vacuum_buffer_usage_limit

work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a quantidade de memória a ser usada por operações de classificação interna e tabelas de hash antes de gravar em arquivos temporários do disco.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	4096
Valores permitidos	4096-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	work_mem

Description

O work_mem parâmetro no PostgreSQL controla a quantidade de memória alocada para determinadas operações internas na área de memória privada de cada sessão de banco de dados. Exemplos dessas operações são classificação e hash.

Ao contrário dos buffers compartilhados, que estão na área de memória compartilhada, work_mem é alocado em um espaço de memória privada por sessão ou por consulta. Ao definir um tamanho adequado work_mem , você pode melhorar significativamente a eficiência dessas operações e reduzir a necessidade de gravar dados temporários em disco.

Pontos-chave

• Memória de conexão privada: work_mem faz parte da memória privada que cada sessão de banco de dados usa. Essa memória é distinta da área de memória compartilhada que shared_buffers usa.
• Uso específico da consulta: nem todas as sessões ou consultas usam work_mem. Consultas simples como SELECT 1 são improváveis de exigir work_mem. No entanto, consultas complexas que envolvem operações como classificação ou funções de hash podem consumir um ou vários blocos de work_mem.
• Operações paralelas: para consultas que abrangem vários back-ends paralelos, cada back-end pode potencialmente usar uma ou várias partes de work_mem.

Monitoramento e ajuste do work_mem

É essencial monitorar continuamente o desempenho do sistema e ajustar work_mem conforme necessário, principalmente se os tempos de execução de consulta relacionados a operações de classificação ou hash forem lentos. Aqui estão maneiras de monitorar o desempenho usando as ferramentas disponíveis no portal do Azure:

• Análise do desempenho de consultas: verifique a guia Principais consultas por arquivos temporários para identificar consultas que estão gerando arquivos temporários. Essa situação sugere uma possível necessidade de aumentar work_mem.
• Guias de solução de problemas: use a guia Altos volumes de arquivos temporários nos guias de solução de problemas para identificar consultas problemáticas.

Ajuste granular

Embora você esteja gerenciando o work_mem parâmetro, geralmente é mais eficiente adotar uma abordagem de ajuste granular em vez de definir um valor global. Essa abordagem garante que você aloque a memória de forma criteriosa com base nas necessidades específicas de processos e usuários. Ele também minimiza o risco de encontrar problemas de memória insuficiente. Veja como você pode fazer isso:

• Nível de usuário: se um usuário específico estiver envolvido principalmente em tarefas de agregação ou relatório, que têm uso intensivo de memória, considere personalizar o work_mem valor para esse usuário. Use o ALTER ROLE comando para aprimorar o desempenho das operações do usuário.

• Nível de função/procedimento: se funções ou procedimentos específicos estiverem gerando arquivos temporários substanciais, aumentar o work_mem valor no nível de função ou procedimento específico pode ser benéfico. Use o ALTER FUNCTION comando ou ALTER PROCEDURE para alocar especificamente mais memória para essas operações.

• Nível do banco de dados: altere work_mem no nível do banco de dados se apenas bancos de dados específicos estiverem gerando um alto número de arquivos temporários.

• Nível global: se uma análise do seu sistema revelar que a maioria das consultas está gerando pequenos arquivos temporários, enquanto apenas alguns estão criando grandes, pode ser prudente aumentar globalmente o work_mem valor. Essa ação facilita a maioria das consultas a serem processadas na memória, para que você possa evitar operações baseadas em disco e melhorar a eficiência. No entanto, sempre seja cauteloso e monitore a utilização de memória em seu servidor para garantir que ele possa lidar com o valor aumentado work_mem .

Determinando o valor mínimo de work_mem para operações de classificação

Para localizar o valor mínimo work_mem de uma consulta específica, especialmente uma que gera arquivos de disco temporários durante o processo de classificação, comece considerando o tamanho temporário do arquivo gerado durante a execução da consulta. Por exemplo, se uma consulta estiver gerando um arquivo temporário de 20 MB:

1. Conecte-se ao banco de dados usando psql ou seu cliente PostgreSQL preferido.
2. Defina um valor inicial work_mem ligeiramente superior a 20 MB para considerar cabeçalhos adicionais durante o processamento na memória. Use um comando como: SET work_mem TO '25MB'.
3. Execute EXPLAIN ANALYZE na consulta problemática na mesma sessão.
4. Revise a saída para "Sort Method: quicksort Memory: xkB". Se ele indicar "external merge Disk: xkB", aumente o work_mem valor incrementalmente e teste novamente até "quicksort Memory" aparecer. A aparência de "quicksort Memory" indica que a consulta agora está operando na memória.
5. Depois de determinar o valor por meio desse método, você pode aplicá-lo globalmente ou em níveis mais granulares (conforme descrito anteriormente) para atender às suas necessidades operacionais.

autovacuum_work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada por cada processo de trabalho de autovacuum.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	-1
Valores permitidos	-1-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	autovacuum_work_mem

dynamic_shared_memory_type

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada dinâmica usada.
Tipo de dados	enumeração
Valor padrão	posix
Valores permitidos	posix
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	tipo_de_memória_compartilhada_dinâmica

hash_mem_multiplier

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Múltiplo de work_mem a ser usado para tabelas de hash.
Tipo de dados	numérico
Valor padrão	2
Valores permitidos	1-1000
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	hash_mem_multiplier

páginas gigantes

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Habilita/desabilita o uso de páginas de memória enormes. Essa configuração não é aplicável a servidores com menos de 4 vCores.
Tipo de dados	enumeração
Valor padrão	try
Valores permitidos	on,off,try
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	páginas_grandes

Description

Páginas enormes são um recurso que permite que a memória seja gerenciada em blocos maiores. Normalmente, você pode gerenciar blocos de até 2 MB, em vez das páginas padrão de 4 KB.

O uso de páginas enormes pode oferecer vantagens de desempenho que efetivamente descarregam a CPU:

• Eles reduzem a sobrecarga associada às tarefas de gerenciamento de memória, como menos perdas no buffer de tradução (TLB).
• Eles reduzem o tempo necessário para o gerenciamento de memória.

Especificamente, no PostgreSQL, você pode usar páginas enormes apenas para a área de memória compartilhada. Uma parte significativa da área de memória compartilhada é alocada para buffers compartilhados.

Outra vantagem é que páginas enormes impedem a troca da área de memória compartilhada para o disco, o que estabiliza ainda mais o desempenho.

Recommendations

• Para servidores que têm recursos de memória significativos, evite desabilitar páginas enormes. Desabilitar páginas enormes pode comprometer o desempenho.
• Se você começar com um servidor menor que não dá suporte a páginas enormes, mas antecipa escalar verticalmente para um servidor que o faça, mantenha a configuração de huge_pages em TRY para uma transição perfeita e desempenho ideal.

Observações específicas do Azure

Para servidores com quatro ou mais vCores, páginas grandes são alocadas automaticamente do sistema operacional subjacente. O recurso não está disponível para servidores com menos de quatro vCores. O número de páginas grandes é ajustado automaticamente se alguma configuração de memória compartilhada for alterada, incluindo alterações em shared_buffers.

tamanho_de_página_grande (huge_page_size)

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	O tamanho da página enorme que deve ser solicitada.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	0
Valores permitidos	0
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	huge_page_size

logical_decoding_work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para decodificação lógica.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	65536
Valores permitidos	64-2147483647
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	logical_decoding_work_mem

maintenance_work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para operações de manutenção, como VACUUM e Create Index.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	Depende dos recursos (vCores, RAM ou espaço em disco) alocados para o servidor.
Valores permitidos	1024-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	maintenance_work_mem

Description

maintenance_work_mem é um parâmetro de configuração no PostgreSQL. Ele rege a quantidade de memória alocada para operações de manutenção, como VACUUM, CREATE INDEXe ALTER TABLE. Ao contrário de work_mem, que afeta a alocação de memória para operações de consulta, maintenance_work_mem é reservado para tarefas que mantêm e otimizam a estrutura do banco de dados.

! [OBSERVAÇÃO] A configuração maintenance_work_mem para valores excessivamente agressivos pode causar periodicamente erros de memória no sistema. É extremamente importante entender a quantidade de memória disponível no servidor e o número de operações simultâneas que poderiam alocar memória para as tarefas descritas anteriormente, antes de fazer alterações nesse parâmetro.

Pontos-chave

• Limite de memória de vácuo: se você quiser acelerar a limpeza de tuplas mortas aumentando maintenance_work_mem, esteja ciente de que VACUUM tem uma limitação interna para coletar identificadores de tuplas mortas. Ele pode usar apenas até 1 GB de memória para esse processo.
• Separação de memória para o vácuo automático: você pode usar a autovacuum_work_mem configuração para controlar a memória que as operações de vácuo automático usam de forma independente. Essa configuração atua como um subconjunto de maintenance_work_mem. Você pode decidir a quantidade de memória que o vácuo automático usa sem afetar a alocação de memória para outras tarefas de manutenção e operações de definição de dados.

Observações específicas do Azure

O valor padrão para o parâmetro do servidor maintenance_work_mem é calculado quando você provisiona a instância do servidor flexível do Banco de Dados do Azure para PostgreSQL, com base no nome do produto selecionado para sua computação. As alterações posteriores na seleção do produto para o cálculo que suporta o servidor flexível não terão efeito no valor padrão do parâmetro do servidor maintenance_work_mem dessa instância.

Sempre que você alterar o produto atribuído a uma instância, você também deve ajustar o valor do maintenance_work_mem parâmetro de acordo com os valores na fórmula a seguir.

A fórmula usada para calcular o valor de maintenance_work_mem é (long)(82.5 * ln(memoryGiB) + 40) * 1024.

Com base na fórmula anterior, a tabela a seguir lista os valores para os quais esse parâmetro de servidor seria definido, dependendo da quantidade de memória provisionada:

Tamanho da memória	maintenance_work_mem
2 GiB	99.328 KiB
4 GiB	157.696 KiB
8 GiB	216.064 KiB
16 GiB	274.432 KiB
32 GiB	332.800 KiB
48 GiB	367.616 KiB
64 GiB	392.192 KiB
80 GiB	410.624 KiB
128 GiB	450.560 KiB
160 GiB	468.992 KiB
192 GiB	484.352 KiB
256 GiB	508.928 KiB
384 GiB	542.720 KiB
432 GiB	552.960 KiB
672 GiB	590.848 KiB

max_prepared_transactions (número máximo de transações pré-preparadas)

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o número máximo de transações preparadas simultaneamente. Ao executar um servidor de réplica, você deve definir este parâmetro com o mesmo valor ou um valor maior que o do servidor primário.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	0
Valores permitidos	0-262143
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	max_prepared_transactions

max_stack_depth

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a profundidade máxima da pilha, em quilobytes.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	2048
Valores permitidos	2048
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	max_stack_depth

min_dynamic_shared_memory

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Quantidade de memória compartilhada dinâmica reservada na inicialização.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	0
Valores permitidos	0
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	min_dynamic_shared_memory

shared_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o número de buffers de memória compartilhada usados ​​pelo servidor. A unidade é 8kb. Os valores permitidos estão dentro do intervalo de 10% a 75% da memória disponível.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	Depende dos recursos (vCores, RAM ou espaço em disco) alocados para o servidor.
Valores permitidos	16-1073741823
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	shared_buffers

Description

O shared_buffers parâmetro de configuração determina a quantidade de memória do sistema alocada ao banco de dados PostgreSQL para buffer de dados. Ele serve como um pool de memória centralizado acessível a todos os processos de banco de dados.

Quando os dados são necessários, o processo de banco de dados primeiro verifica o buffer compartilhado. Se os dados necessários estiverem presentes, eles serão recuperados rapidamente e ignorarão uma leitura de disco mais demorada. Os buffers compartilhados servem como um intermediário entre os processos de banco de dados e o disco e reduzem efetivamente o número de operações de E/S necessárias.

Observações específicas do Azure

O valor padrão para o parâmetro do servidor shared_buffers é calculado quando você provisiona a instância do servidor flexível do Banco de Dados do Azure para PostgreSQL, com base no nome do produto selecionado para sua computação. As alterações subsequentes da seleção do produto na computação que dá suporte ao servidor flexível não têm nenhum efeito sobre o valor padrão para o shared_buffers parâmetro de servidor dessa instância.

Sempre que você alterar o produto atribuído a uma instância, você também deverá ajustar o valor do shared_buffers parâmetro de acordo com os valores nas fórmulas a seguir.

Para máquinas virtuais com até 2 GiB de memória, a fórmula usada para calcular o valor shared_buffers é memoryGib * 16384.

Para máquinas virtuais com mais de 2 GiB, a fórmula usada para calcular o valor shared_buffers é memoryGib * 32768.

Com base na fórmula anterior, a tabela a seguir lista os valores para os quais esse parâmetro de servidor seria definido, dependendo da quantidade de memória provisionada:

Tamanho da memória	shared_buffers
2 GiB	32768
4 GiB	131072
8 GiB	262144
16 GiB	524288
32 GiB	1048576
48 GiB	1572864
64 GiB	2097152
80 GiB	2621440
128 GiB	4194304
160 GiB	5242880
192 GiB	6291456
256 GiB	8388608
384 GiB	12582912
432 GiB	14155776
672 GiB	22020096

tipo_de_memória_compartilhada

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada usada para a região principal de memória compartilhada.
Tipo de dados	enumeração
Valor padrão	mmap
Valores permitidos	mmap
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	tipo_memória_compartilhada

temp_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o número máximo de buffers temporários usados ​​por cada sessão de banco de dados.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	1024
Valores permitidos	100-1073741823
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	temp_buffers

work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a quantidade de memória a ser usada por operações de classificação interna e tabelas de hash antes de gravar em arquivos temporários do disco.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	4096
Valores permitidos	4096-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	work_mem

Description

O work_mem parâmetro no PostgreSQL controla a quantidade de memória alocada para determinadas operações internas na área de memória privada de cada sessão de banco de dados. Exemplos dessas operações são classificação e hash.

Ao contrário dos buffers compartilhados, que estão na área de memória compartilhada, work_mem é alocado em um espaço de memória privada por sessão ou por consulta. Ao definir um tamanho adequado work_mem , você pode melhorar significativamente a eficiência dessas operações e reduzir a necessidade de gravar dados temporários em disco.

Pontos-chave

• Memória de conexão privada: work_mem faz parte da memória privada que cada sessão de banco de dados usa. Essa memória é distinta da área de memória compartilhada que shared_buffers usa.
• Uso específico da consulta: nem todas as sessões ou consultas usam work_mem. Consultas simples como SELECT 1 são improváveis de exigir work_mem. No entanto, consultas complexas que envolvem operações como classificação ou funções de hash podem consumir um ou vários blocos de work_mem.
• Operações paralelas: para consultas que abrangem vários back-ends paralelos, cada back-end pode potencialmente usar uma ou várias partes de work_mem.

Monitoramento e ajuste do work_mem

É essencial monitorar continuamente o desempenho do sistema e ajustar work_mem conforme necessário, principalmente se os tempos de execução de consulta relacionados a operações de classificação ou hash forem lentos. Aqui estão maneiras de monitorar o desempenho usando as ferramentas disponíveis no portal do Azure:

• Análise do desempenho de consultas: verifique a guia Principais consultas por arquivos temporários para identificar consultas que estão gerando arquivos temporários. Essa situação sugere uma possível necessidade de aumentar work_mem.
• Guias de solução de problemas: use a guia Altos volumes de arquivos temporários nos guias de solução de problemas para identificar consultas problemáticas.

Ajuste granular

Embora você esteja gerenciando o work_mem parâmetro, geralmente é mais eficiente adotar uma abordagem de ajuste granular em vez de definir um valor global. Essa abordagem garante que você aloque a memória de forma criteriosa com base nas necessidades específicas de processos e usuários. Ele também minimiza o risco de encontrar problemas de memória insuficiente. Veja como você pode fazer isso:

• Nível de usuário: se um usuário específico estiver envolvido principalmente em tarefas de agregação ou relatório, que têm uso intensivo de memória, considere personalizar o work_mem valor para esse usuário. Use o ALTER ROLE comando para aprimorar o desempenho das operações do usuário.

• Nível de função/procedimento: se funções ou procedimentos específicos estiverem gerando arquivos temporários substanciais, aumentar o work_mem valor no nível de função ou procedimento específico pode ser benéfico. Use o ALTER FUNCTION comando ou ALTER PROCEDURE para alocar especificamente mais memória para essas operações.

• Nível do banco de dados: altere work_mem no nível do banco de dados se apenas bancos de dados específicos estiverem gerando um alto número de arquivos temporários.

• Nível global: se uma análise do seu sistema revelar que a maioria das consultas está gerando pequenos arquivos temporários, enquanto apenas alguns estão criando grandes, pode ser prudente aumentar globalmente o work_mem valor. Essa ação facilita a maioria das consultas a serem processadas na memória, para que você possa evitar operações baseadas em disco e melhorar a eficiência. No entanto, sempre seja cauteloso e monitore a utilização de memória em seu servidor para garantir que ele possa lidar com o valor aumentado work_mem .

Determinando o valor mínimo de work_mem para operações de classificação

Para localizar o valor mínimo work_mem de uma consulta específica, especialmente uma que gera arquivos de disco temporários durante o processo de classificação, comece considerando o tamanho temporário do arquivo gerado durante a execução da consulta. Por exemplo, se uma consulta estiver gerando um arquivo temporário de 20 MB:

1. Conecte-se ao banco de dados usando psql ou seu cliente PostgreSQL preferido.
2. Defina um valor inicial work_mem ligeiramente superior a 20 MB para considerar cabeçalhos adicionais durante o processamento na memória. Use um comando como: SET work_mem TO '25MB'.
3. Execute EXPLAIN ANALYZE na consulta problemática na mesma sessão.
4. Revise a saída para "Sort Method: quicksort Memory: xkB". Se ele indicar "external merge Disk: xkB", aumente o work_mem valor incrementalmente e teste novamente até "quicksort Memory" aparecer. A aparência de "quicksort Memory" indica que a consulta agora está operando na memória.
5. Depois de determinar o valor por meio desse método, você pode aplicá-lo globalmente ou em níveis mais granulares (conforme descrito anteriormente) para atender às suas necessidades operacionais.

autovacuum_work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada por cada processo de trabalho de autovacuum.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	-1
Valores permitidos	-1-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	autovacuum_work_mem

dynamic_shared_memory_type

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada dinâmica usada.
Tipo de dados	enumeração
Valor padrão	posix
Valores permitidos	posix
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	tipo_de_memória_compartilhada_dinâmica

hash_mem_multiplier

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Múltiplo de work_mem a ser usado para tabelas de hash.
Tipo de dados	numérico
Valor padrão	1
Valores permitidos	1-1000
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	hash_mem_multiplier

páginas gigantes

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Habilita/desabilita o uso de páginas de memória enormes. Essa configuração não é aplicável a servidores com menos de 4 vCores.
Tipo de dados	enumeração
Valor padrão	try
Valores permitidos	on,off,try
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	páginas_grandes

Description

Páginas enormes são um recurso que permite que a memória seja gerenciada em blocos maiores. Normalmente, você pode gerenciar blocos de até 2 MB, em vez das páginas padrão de 4 KB.

O uso de páginas enormes pode oferecer vantagens de desempenho que efetivamente descarregam a CPU:

• Eles reduzem a sobrecarga associada às tarefas de gerenciamento de memória, como menos perdas no buffer de tradução (TLB).
• Eles reduzem o tempo necessário para o gerenciamento de memória.

Especificamente, no PostgreSQL, você pode usar páginas enormes apenas para a área de memória compartilhada. Uma parte significativa da área de memória compartilhada é alocada para buffers compartilhados.

Outra vantagem é que páginas enormes impedem a troca da área de memória compartilhada para o disco, o que estabiliza ainda mais o desempenho.

Recommendations

• Para servidores que têm recursos de memória significativos, evite desabilitar páginas enormes. Desabilitar páginas enormes pode comprometer o desempenho.
• Se você começar com um servidor menor que não dá suporte a páginas enormes, mas antecipa escalar verticalmente para um servidor que o faça, mantenha a configuração de huge_pages em TRY para uma transição perfeita e desempenho ideal.

Observações específicas do Azure

Para servidores com quatro ou mais vCores, páginas grandes são alocadas automaticamente do sistema operacional subjacente. O recurso não está disponível para servidores com menos de quatro vCores. O número de páginas grandes é ajustado automaticamente se alguma configuração de memória compartilhada for alterada, incluindo alterações em shared_buffers.

tamanho_de_página_grande (huge_page_size)

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	O tamanho da página enorme que deve ser solicitada.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	0
Valores permitidos	0
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	huge_page_size

logical_decoding_work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para decodificação lógica.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	65536
Valores permitidos	64-2147483647
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	logical_decoding_work_mem

maintenance_work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para operações de manutenção, como VACUUM e Create Index.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	Depende dos recursos (vCores, RAM ou espaço em disco) alocados para o servidor.
Valores permitidos	1024-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	maintenance_work_mem

Description

maintenance_work_mem é um parâmetro de configuração no PostgreSQL. Ele rege a quantidade de memória alocada para operações de manutenção, como VACUUM, CREATE INDEXe ALTER TABLE. Ao contrário de work_mem, que afeta a alocação de memória para operações de consulta, maintenance_work_mem é reservado para tarefas que mantêm e otimizam a estrutura do banco de dados.

! [OBSERVAÇÃO] A configuração maintenance_work_mem para valores excessivamente agressivos pode causar periodicamente erros de memória no sistema. É extremamente importante entender a quantidade de memória disponível no servidor e o número de operações simultâneas que poderiam alocar memória para as tarefas descritas anteriormente, antes de fazer alterações nesse parâmetro.

Pontos-chave

• Limite de memória de vácuo: se você quiser acelerar a limpeza de tuplas mortas aumentando maintenance_work_mem, esteja ciente de que VACUUM tem uma limitação interna para coletar identificadores de tuplas mortas. Ele pode usar apenas até 1 GB de memória para esse processo.
• Separação de memória para o vácuo automático: você pode usar a autovacuum_work_mem configuração para controlar a memória que as operações de vácuo automático usam de forma independente. Essa configuração atua como um subconjunto de maintenance_work_mem. Você pode decidir a quantidade de memória que o vácuo automático usa sem afetar a alocação de memória para outras tarefas de manutenção e operações de definição de dados.

Observações específicas do Azure

O valor padrão para o parâmetro do servidor maintenance_work_mem é calculado quando você provisiona a instância do servidor flexível do Banco de Dados do Azure para PostgreSQL, com base no nome do produto selecionado para sua computação. As alterações posteriores na seleção do produto para o cálculo que suporta o servidor flexível não terão efeito no valor padrão do parâmetro do servidor maintenance_work_mem dessa instância.

Sempre que você alterar o produto atribuído a uma instância, você também deve ajustar o valor do maintenance_work_mem parâmetro de acordo com os valores na fórmula a seguir.

A fórmula usada para calcular o valor de maintenance_work_mem é (long)(82.5 * ln(memoryGiB) + 40) * 1024.

Com base na fórmula anterior, a tabela a seguir lista os valores para os quais esse parâmetro de servidor seria definido, dependendo da quantidade de memória provisionada:

Tamanho da memória	maintenance_work_mem
2 GiB	99.328 KiB
4 GiB	157.696 KiB
8 GiB	216.064 KiB
16 GiB	274.432 KiB
32 GiB	332.800 KiB
48 GiB	367.616 KiB
64 GiB	392.192 KiB
80 GiB	410.624 KiB
128 GiB	450.560 KiB
160 GiB	468.992 KiB
192 GiB	484.352 KiB
256 GiB	508.928 KiB
384 GiB	542.720 KiB
432 GiB	552.960 KiB
672 GiB	590.848 KiB

max_prepared_transactions (número máximo de transações pré-preparadas)

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o número máximo de transações preparadas simultaneamente. Ao executar um servidor de réplica, você deve definir este parâmetro com o mesmo valor ou um valor maior que o do servidor primário.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	0
Valores permitidos	0-262143
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	max_prepared_transactions

max_stack_depth

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a profundidade máxima da pilha, em quilobytes.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	2048
Valores permitidos	2048
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	max_stack_depth

min_dynamic_shared_memory

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Quantidade de memória compartilhada dinâmica reservada na inicialização.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	0
Valores permitidos	0
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	min_dynamic_shared_memory

shared_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o número de buffers de memória compartilhada usados ​​pelo servidor. A unidade é 8kb. Os valores permitidos estão dentro do intervalo de 10% a 75% da memória disponível.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	Depende dos recursos (vCores, RAM ou espaço em disco) alocados para o servidor.
Valores permitidos	16-1073741823
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	shared_buffers

Description

O shared_buffers parâmetro de configuração determina a quantidade de memória do sistema alocada ao banco de dados PostgreSQL para buffer de dados. Ele serve como um pool de memória centralizado acessível a todos os processos de banco de dados.

Quando os dados são necessários, o processo de banco de dados primeiro verifica o buffer compartilhado. Se os dados necessários estiverem presentes, eles serão recuperados rapidamente e ignorarão uma leitura de disco mais demorada. Os buffers compartilhados servem como um intermediário entre os processos de banco de dados e o disco e reduzem efetivamente o número de operações de E/S necessárias.

Observações específicas do Azure

O valor padrão para o parâmetro do servidor shared_buffers é calculado quando você provisiona a instância do servidor flexível do Banco de Dados do Azure para PostgreSQL, com base no nome do produto selecionado para sua computação. As alterações subsequentes da seleção do produto na computação que dá suporte ao servidor flexível não têm nenhum efeito sobre o valor padrão para o shared_buffers parâmetro de servidor dessa instância.

Sempre que você alterar o produto atribuído a uma instância, você também deverá ajustar o valor do shared_buffers parâmetro de acordo com os valores nas fórmulas a seguir.

Para máquinas virtuais com até 2 GiB de memória, a fórmula usada para calcular o valor shared_buffers é memoryGib * 16384.

Para máquinas virtuais com mais de 2 GiB, a fórmula usada para calcular o valor shared_buffers é memoryGib * 32768.

Com base na fórmula anterior, a tabela a seguir lista os valores para os quais esse parâmetro de servidor seria definido, dependendo da quantidade de memória provisionada:

Tamanho da memória	shared_buffers
2 GiB	32768
4 GiB	131072
8 GiB	262144
16 GiB	524288
32 GiB	1048576
48 GiB	1572864
64 GiB	2097152
80 GiB	2621440
128 GiB	4194304
160 GiB	5242880
192 GiB	6291456
256 GiB	8388608
384 GiB	12582912
432 GiB	14155776
672 GiB	22020096

tipo_de_memória_compartilhada

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada usada para a região principal de memória compartilhada.
Tipo de dados	enumeração
Valor padrão	mmap
Valores permitidos	mmap
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	tipo_memória_compartilhada

temp_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o número máximo de buffers temporários usados ​​por cada sessão de banco de dados.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	1024
Valores permitidos	100-1073741823
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	temp_buffers

work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a quantidade de memória a ser usada por operações de classificação interna e tabelas de hash antes de gravar em arquivos temporários do disco.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	4096
Valores permitidos	4096-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	work_mem

Description

O work_mem parâmetro no PostgreSQL controla a quantidade de memória alocada para determinadas operações internas na área de memória privada de cada sessão de banco de dados. Exemplos dessas operações são classificação e hash.

Ao contrário dos buffers compartilhados, que estão na área de memória compartilhada, work_mem é alocado em um espaço de memória privada por sessão ou por consulta. Ao definir um tamanho adequado work_mem , você pode melhorar significativamente a eficiência dessas operações e reduzir a necessidade de gravar dados temporários em disco.

Pontos-chave

• Memória de conexão privada: work_mem faz parte da memória privada que cada sessão de banco de dados usa. Essa memória é distinta da área de memória compartilhada que shared_buffers usa.
• Uso específico da consulta: nem todas as sessões ou consultas usam work_mem. Consultas simples como SELECT 1 são improváveis de exigir work_mem. No entanto, consultas complexas que envolvem operações como classificação ou funções de hash podem consumir um ou vários blocos de work_mem.
• Operações paralelas: para consultas que abrangem vários back-ends paralelos, cada back-end pode potencialmente usar uma ou várias partes de work_mem.

Monitoramento e ajuste do work_mem

É essencial monitorar continuamente o desempenho do sistema e ajustar work_mem conforme necessário, principalmente se os tempos de execução de consulta relacionados a operações de classificação ou hash forem lentos. Aqui estão maneiras de monitorar o desempenho usando as ferramentas disponíveis no portal do Azure:

• Análise do desempenho de consultas: verifique a guia Principais consultas por arquivos temporários para identificar consultas que estão gerando arquivos temporários. Essa situação sugere uma possível necessidade de aumentar work_mem.
• Guias de solução de problemas: use a guia Altos volumes de arquivos temporários nos guias de solução de problemas para identificar consultas problemáticas.

Ajuste granular

Embora você esteja gerenciando o work_mem parâmetro, geralmente é mais eficiente adotar uma abordagem de ajuste granular em vez de definir um valor global. Essa abordagem garante que você aloque a memória de forma criteriosa com base nas necessidades específicas de processos e usuários. Ele também minimiza o risco de encontrar problemas de memória insuficiente. Veja como você pode fazer isso:

• Nível de usuário: se um usuário específico estiver envolvido principalmente em tarefas de agregação ou relatório, que têm uso intensivo de memória, considere personalizar o work_mem valor para esse usuário. Use o ALTER ROLE comando para aprimorar o desempenho das operações do usuário.

• Nível de função/procedimento: se funções ou procedimentos específicos estiverem gerando arquivos temporários substanciais, aumentar o work_mem valor no nível de função ou procedimento específico pode ser benéfico. Use o ALTER FUNCTION comando ou ALTER PROCEDURE para alocar especificamente mais memória para essas operações.

• Nível do banco de dados: altere work_mem no nível do banco de dados se apenas bancos de dados específicos estiverem gerando um alto número de arquivos temporários.

• Nível global: se uma análise do seu sistema revelar que a maioria das consultas está gerando pequenos arquivos temporários, enquanto apenas alguns estão criando grandes, pode ser prudente aumentar globalmente o work_mem valor. Essa ação facilita a maioria das consultas a serem processadas na memória, para que você possa evitar operações baseadas em disco e melhorar a eficiência. No entanto, sempre seja cauteloso e monitore a utilização de memória em seu servidor para garantir que ele possa lidar com o valor aumentado work_mem .

Determinando o valor mínimo de work_mem para operações de classificação

Para localizar o valor mínimo work_mem de uma consulta específica, especialmente uma que gera arquivos de disco temporários durante o processo de classificação, comece considerando o tamanho temporário do arquivo gerado durante a execução da consulta. Por exemplo, se uma consulta estiver gerando um arquivo temporário de 20 MB:

1. Conecte-se ao banco de dados usando psql ou seu cliente PostgreSQL preferido.
2. Defina um valor inicial work_mem ligeiramente superior a 20 MB para considerar cabeçalhos adicionais durante o processamento na memória. Use um comando como: SET work_mem TO '25MB'.
3. Execute EXPLAIN ANALYZE na consulta problemática na mesma sessão.
4. Revise a saída para "Sort Method: quicksort Memory: xkB". Se ele indicar "external merge Disk: xkB", aumente o work_mem valor incrementalmente e teste novamente até "quicksort Memory" aparecer. A aparência de "quicksort Memory" indica que a consulta agora está operando na memória.
5. Depois de determinar o valor por meio desse método, você pode aplicá-lo globalmente ou em níveis mais granulares (conforme descrito anteriormente) para atender às suas necessidades operacionais.

autovacuum_work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada por cada processo de trabalho de autovacuum.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	-1
Valores permitidos	-1-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	autovacuum_work_mem

dynamic_shared_memory_type

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada dinâmica usada.
Tipo de dados	enumeração
Valor padrão	posix
Valores permitidos	posix
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	tipo_de_memória_compartilhada_dinâmica

hash_mem_multiplier

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Múltiplo de work_mem a ser usado para tabelas de hash.
Tipo de dados	numérico
Valor padrão	1
Valores permitidos	1-1000
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	hash_mem_multiplier

páginas gigantes

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Habilita/desabilita o uso de páginas de memória enormes. Essa configuração não é aplicável a servidores com menos de 4 vCores.
Tipo de dados	enumeração
Valor padrão	try
Valores permitidos	on,off,try
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	páginas_grandes

Description

Páginas enormes são um recurso que permite que a memória seja gerenciada em blocos maiores. Normalmente, você pode gerenciar blocos de até 2 MB, em vez das páginas padrão de 4 KB.

O uso de páginas enormes pode oferecer vantagens de desempenho que efetivamente descarregam a CPU:

• Eles reduzem a sobrecarga associada às tarefas de gerenciamento de memória, como menos perdas no buffer de tradução (TLB).
• Eles reduzem o tempo necessário para o gerenciamento de memória.

Especificamente, no PostgreSQL, você pode usar páginas enormes apenas para a área de memória compartilhada. Uma parte significativa da área de memória compartilhada é alocada para buffers compartilhados.

Outra vantagem é que páginas enormes impedem a troca da área de memória compartilhada para o disco, o que estabiliza ainda mais o desempenho.

Recommendations

• Para servidores que têm recursos de memória significativos, evite desabilitar páginas enormes. Desabilitar páginas enormes pode comprometer o desempenho.
• Se você começar com um servidor menor que não dá suporte a páginas enormes, mas antecipa escalar verticalmente para um servidor que o faça, mantenha a configuração de huge_pages em TRY para uma transição perfeita e desempenho ideal.

Observações específicas do Azure

Para servidores com quatro ou mais vCores, páginas grandes são alocadas automaticamente do sistema operacional subjacente. O recurso não está disponível para servidores com menos de quatro vCores. O número de páginas grandes é ajustado automaticamente se alguma configuração de memória compartilhada for alterada, incluindo alterações em shared_buffers.

logical_decoding_work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para decodificação lógica.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	65536
Valores permitidos	64-2147483647
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	logical_decoding_work_mem

maintenance_work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para operações de manutenção, como VACUUM e Create Index.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	Depende dos recursos (vCores, RAM ou espaço em disco) alocados para o servidor.
Valores permitidos	1024-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	maintenance_work_mem

Description

maintenance_work_mem é um parâmetro de configuração no PostgreSQL. Ele rege a quantidade de memória alocada para operações de manutenção, como VACUUM, CREATE INDEXe ALTER TABLE. Ao contrário de work_mem, que afeta a alocação de memória para operações de consulta, maintenance_work_mem é reservado para tarefas que mantêm e otimizam a estrutura do banco de dados.

! [OBSERVAÇÃO] A configuração maintenance_work_mem para valores excessivamente agressivos pode causar periodicamente erros de memória no sistema. É extremamente importante entender a quantidade de memória disponível no servidor e o número de operações simultâneas que poderiam alocar memória para as tarefas descritas anteriormente, antes de fazer alterações nesse parâmetro.

Pontos-chave

• Limite de memória de vácuo: se você quiser acelerar a limpeza de tuplas mortas aumentando maintenance_work_mem, esteja ciente de que VACUUM tem uma limitação interna para coletar identificadores de tuplas mortas. Ele pode usar apenas até 1 GB de memória para esse processo.
• Separação de memória para o vácuo automático: você pode usar a autovacuum_work_mem configuração para controlar a memória que as operações de vácuo automático usam de forma independente. Essa configuração atua como um subconjunto de maintenance_work_mem. Você pode decidir a quantidade de memória que o vácuo automático usa sem afetar a alocação de memória para outras tarefas de manutenção e operações de definição de dados.

Observações específicas do Azure

O valor padrão para o parâmetro do servidor maintenance_work_mem é calculado quando você provisiona a instância do servidor flexível do Banco de Dados do Azure para PostgreSQL, com base no nome do produto selecionado para sua computação. As alterações posteriores na seleção do produto para o cálculo que suporta o servidor flexível não terão efeito no valor padrão do parâmetro do servidor maintenance_work_mem dessa instância.

Sempre que você alterar o produto atribuído a uma instância, você também deve ajustar o valor do maintenance_work_mem parâmetro de acordo com os valores na fórmula a seguir.

A fórmula usada para calcular o valor de maintenance_work_mem é (long)(82.5 * ln(memoryGiB) + 40) * 1024.

Com base na fórmula anterior, a tabela a seguir lista os valores para os quais esse parâmetro de servidor seria definido, dependendo da quantidade de memória provisionada:

Tamanho da memória	maintenance_work_mem
2 GiB	99.328 KiB
4 GiB	157.696 KiB
8 GiB	216.064 KiB
16 GiB	274.432 KiB
32 GiB	332.800 KiB
48 GiB	367.616 KiB
64 GiB	392.192 KiB
80 GiB	410.624 KiB
128 GiB	450.560 KiB
160 GiB	468.992 KiB
192 GiB	484.352 KiB
256 GiB	508.928 KiB
384 GiB	542.720 KiB
432 GiB	552.960 KiB
672 GiB	590.848 KiB

max_prepared_transactions (número máximo de transações pré-preparadas)

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o número máximo de transações preparadas simultaneamente. Ao executar um servidor de réplica, você deve definir este parâmetro com o mesmo valor ou um valor maior que o do servidor primário.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	0
Valores permitidos	0-262143
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	max_prepared_transactions

max_stack_depth

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a profundidade máxima da pilha, em quilobytes.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	2048
Valores permitidos	2048
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	max_stack_depth

shared_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o número de buffers de memória compartilhada usados ​​pelo servidor. A unidade é 8kb. Os valores permitidos estão dentro do intervalo de 10% a 75% da memória disponível.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	Depende dos recursos (vCores, RAM ou espaço em disco) alocados para o servidor.
Valores permitidos	16-1073741823
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	shared_buffers

Description

O shared_buffers parâmetro de configuração determina a quantidade de memória do sistema alocada ao banco de dados PostgreSQL para buffer de dados. Ele serve como um pool de memória centralizado acessível a todos os processos de banco de dados.

Quando os dados são necessários, o processo de banco de dados primeiro verifica o buffer compartilhado. Se os dados necessários estiverem presentes, eles serão recuperados rapidamente e ignorarão uma leitura de disco mais demorada. Os buffers compartilhados servem como um intermediário entre os processos de banco de dados e o disco e reduzem efetivamente o número de operações de E/S necessárias.

Observações específicas do Azure

O valor padrão para o parâmetro do servidor shared_buffers é calculado quando você provisiona a instância do servidor flexível do Banco de Dados do Azure para PostgreSQL, com base no nome do produto selecionado para sua computação. As alterações subsequentes da seleção do produto na computação que dá suporte ao servidor flexível não têm nenhum efeito sobre o valor padrão para o shared_buffers parâmetro de servidor dessa instância.

Sempre que você alterar o produto atribuído a uma instância, você também deverá ajustar o valor do shared_buffers parâmetro de acordo com os valores nas fórmulas a seguir.

Para máquinas virtuais com até 2 GiB de memória, a fórmula usada para calcular o valor shared_buffers é memoryGib * 16384.

Para máquinas virtuais com mais de 2 GiB, a fórmula usada para calcular o valor shared_buffers é memoryGib * 32768.

Com base na fórmula anterior, a tabela a seguir lista os valores para os quais esse parâmetro de servidor seria definido, dependendo da quantidade de memória provisionada:

Tamanho da memória	shared_buffers
2 GiB	32768
4 GiB	131072
8 GiB	262144
16 GiB	524288
32 GiB	1048576
48 GiB	1572864
64 GiB	2097152
80 GiB	2621440
128 GiB	4194304
160 GiB	5242880
192 GiB	6291456
256 GiB	8388608
384 GiB	12582912
432 GiB	14155776
672 GiB	22020096

tipo_de_memória_compartilhada

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada usada para a região principal de memória compartilhada.
Tipo de dados	enumeração
Valor padrão	mmap
Valores permitidos	mmap
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	tipo_memória_compartilhada

temp_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o número máximo de buffers temporários usados ​​por cada sessão de banco de dados.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	1024
Valores permitidos	100-1073741823
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	temp_buffers

work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a quantidade de memória a ser usada por operações de classificação interna e tabelas de hash antes de gravar em arquivos temporários do disco.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	4096
Valores permitidos	4096-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	work_mem

Description

O work_mem parâmetro no PostgreSQL controla a quantidade de memória alocada para determinadas operações internas na área de memória privada de cada sessão de banco de dados. Exemplos dessas operações são classificação e hash.

Ao contrário dos buffers compartilhados, que estão na área de memória compartilhada, work_mem é alocado em um espaço de memória privada por sessão ou por consulta. Ao definir um tamanho adequado work_mem , você pode melhorar significativamente a eficiência dessas operações e reduzir a necessidade de gravar dados temporários em disco.

Pontos-chave

• Memória de conexão privada: work_mem faz parte da memória privada que cada sessão de banco de dados usa. Essa memória é distinta da área de memória compartilhada que shared_buffers usa.
• Uso específico da consulta: nem todas as sessões ou consultas usam work_mem. Consultas simples como SELECT 1 são improváveis de exigir work_mem. No entanto, consultas complexas que envolvem operações como classificação ou funções de hash podem consumir um ou vários blocos de work_mem.
• Operações paralelas: para consultas que abrangem vários back-ends paralelos, cada back-end pode potencialmente usar uma ou várias partes de work_mem.

Monitoramento e ajuste do work_mem

É essencial monitorar continuamente o desempenho do sistema e ajustar work_mem conforme necessário, principalmente se os tempos de execução de consulta relacionados a operações de classificação ou hash forem lentos. Aqui estão maneiras de monitorar o desempenho usando as ferramentas disponíveis no portal do Azure:

• Análise do desempenho de consultas: verifique a guia Principais consultas por arquivos temporários para identificar consultas que estão gerando arquivos temporários. Essa situação sugere uma possível necessidade de aumentar work_mem.
• Guias de solução de problemas: use a guia Altos volumes de arquivos temporários nos guias de solução de problemas para identificar consultas problemáticas.

Ajuste granular

Embora você esteja gerenciando o work_mem parâmetro, geralmente é mais eficiente adotar uma abordagem de ajuste granular em vez de definir um valor global. Essa abordagem garante que você aloque a memória de forma criteriosa com base nas necessidades específicas de processos e usuários. Ele também minimiza o risco de encontrar problemas de memória insuficiente. Veja como você pode fazer isso:

• Nível de usuário: se um usuário específico estiver envolvido principalmente em tarefas de agregação ou relatório, que têm uso intensivo de memória, considere personalizar o work_mem valor para esse usuário. Use o ALTER ROLE comando para aprimorar o desempenho das operações do usuário.

• Nível de função/procedimento: se funções ou procedimentos específicos estiverem gerando arquivos temporários substanciais, aumentar o work_mem valor no nível de função ou procedimento específico pode ser benéfico. Use o ALTER FUNCTION comando ou ALTER PROCEDURE para alocar especificamente mais memória para essas operações.

• Nível do banco de dados: altere work_mem no nível do banco de dados se apenas bancos de dados específicos estiverem gerando um alto número de arquivos temporários.

• Nível global: se uma análise do seu sistema revelar que a maioria das consultas está gerando pequenos arquivos temporários, enquanto apenas alguns estão criando grandes, pode ser prudente aumentar globalmente o work_mem valor. Essa ação facilita a maioria das consultas a serem processadas na memória, para que você possa evitar operações baseadas em disco e melhorar a eficiência. No entanto, sempre seja cauteloso e monitore a utilização de memória em seu servidor para garantir que ele possa lidar com o valor aumentado work_mem .

Determinando o valor mínimo de work_mem para operações de classificação

Para localizar o valor mínimo work_mem de uma consulta específica, especialmente uma que gera arquivos de disco temporários durante o processo de classificação, comece considerando o tamanho temporário do arquivo gerado durante a execução da consulta. Por exemplo, se uma consulta estiver gerando um arquivo temporário de 20 MB:

1. Conecte-se ao banco de dados usando psql ou seu cliente PostgreSQL preferido.
2. Defina um valor inicial work_mem ligeiramente superior a 20 MB para considerar cabeçalhos adicionais durante o processamento na memória. Use um comando como: SET work_mem TO '25MB'.
3. Execute EXPLAIN ANALYZE na consulta problemática na mesma sessão.
4. Revise a saída para "Sort Method: quicksort Memory: xkB". Se ele indicar "external merge Disk: xkB", aumente o work_mem valor incrementalmente e teste novamente até "quicksort Memory" aparecer. A aparência de "quicksort Memory" indica que a consulta agora está operando na memória.
5. Depois de determinar o valor por meio desse método, você pode aplicá-lo globalmente ou em níveis mais granulares (conforme descrito anteriormente) para atender às suas necessidades operacionais.

autovacuum_work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada por cada processo de trabalho de autovacuum.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	-1
Valores permitidos	-1-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	autovacuum_work_mem

dynamic_shared_memory_type

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada dinâmica usada.
Tipo de dados	enumeração
Valor padrão	posix
Valores permitidos	posix
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	tipo_de_memória_compartilhada_dinâmica

hash_mem_multiplier

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Múltiplo de work_mem a ser usado para tabelas de hash.
Tipo de dados	numérico
Valor padrão	1
Valores permitidos	1-1000
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	hash_mem_multiplier

páginas gigantes

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Habilita/desabilita o uso de páginas de memória enormes. Essa configuração não é aplicável a servidores com menos de 4 vCores.
Tipo de dados	enumeração
Valor padrão	try
Valores permitidos	on,off,try
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	páginas_grandes

Description

Páginas enormes são um recurso que permite que a memória seja gerenciada em blocos maiores. Normalmente, você pode gerenciar blocos de até 2 MB, em vez das páginas padrão de 4 KB.

O uso de páginas enormes pode oferecer vantagens de desempenho que efetivamente descarregam a CPU:

• Eles reduzem a sobrecarga associada às tarefas de gerenciamento de memória, como menos perdas no buffer de tradução (TLB).
• Eles reduzem o tempo necessário para o gerenciamento de memória.

Especificamente, no PostgreSQL, você pode usar páginas enormes apenas para a área de memória compartilhada. Uma parte significativa da área de memória compartilhada é alocada para buffers compartilhados.

Outra vantagem é que páginas enormes impedem a troca da área de memória compartilhada para o disco, o que estabiliza ainda mais o desempenho.

Recommendations

• Para servidores que têm recursos de memória significativos, evite desabilitar páginas enormes. Desabilitar páginas enormes pode comprometer o desempenho.
• Se você começar com um servidor menor que não dá suporte a páginas enormes, mas antecipa escalar verticalmente para um servidor que o faça, mantenha a configuração de huge_pages em TRY para uma transição perfeita e desempenho ideal.

Observações específicas do Azure

Para servidores com quatro ou mais vCores, páginas grandes são alocadas automaticamente do sistema operacional subjacente. O recurso não está disponível para servidores com menos de quatro vCores. O número de páginas grandes é ajustado automaticamente se alguma configuração de memória compartilhada for alterada, incluindo alterações em shared_buffers.

maintenance_work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para operações de manutenção, como VACUUM e Create Index.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	Depende dos recursos (vCores, RAM ou espaço em disco) alocados para o servidor.
Valores permitidos	1024-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	maintenance_work_mem

Description

maintenance_work_mem é um parâmetro de configuração no PostgreSQL. Ele rege a quantidade de memória alocada para operações de manutenção, como VACUUM, CREATE INDEXe ALTER TABLE. Ao contrário de work_mem, que afeta a alocação de memória para operações de consulta, maintenance_work_mem é reservado para tarefas que mantêm e otimizam a estrutura do banco de dados.

! [OBSERVAÇÃO] A configuração maintenance_work_mem para valores excessivamente agressivos pode causar periodicamente erros de memória no sistema. É extremamente importante entender a quantidade de memória disponível no servidor e o número de operações simultâneas que poderiam alocar memória para as tarefas descritas anteriormente, antes de fazer alterações nesse parâmetro.

Pontos-chave

• Limite de memória de vácuo: se você quiser acelerar a limpeza de tuplas mortas aumentando maintenance_work_mem, esteja ciente de que VACUUM tem uma limitação interna para coletar identificadores de tuplas mortas. Ele pode usar apenas até 1 GB de memória para esse processo.
• Separação de memória para o vácuo automático: você pode usar a autovacuum_work_mem configuração para controlar a memória que as operações de vácuo automático usam de forma independente. Essa configuração atua como um subconjunto de maintenance_work_mem. Você pode decidir a quantidade de memória que o vácuo automático usa sem afetar a alocação de memória para outras tarefas de manutenção e operações de definição de dados.

Observações específicas do Azure

O valor padrão para o parâmetro do servidor maintenance_work_mem é calculado quando você provisiona a instância do servidor flexível do Banco de Dados do Azure para PostgreSQL, com base no nome do produto selecionado para sua computação. As alterações posteriores na seleção do produto para o cálculo que suporta o servidor flexível não terão efeito no valor padrão do parâmetro do servidor maintenance_work_mem dessa instância.

Sempre que você alterar o produto atribuído a uma instância, você também deve ajustar o valor do maintenance_work_mem parâmetro de acordo com os valores na fórmula a seguir.

A fórmula usada para calcular o valor de maintenance_work_mem é (long)(82.5 * ln(memoryGiB) + 40) * 1024.

Com base na fórmula anterior, a tabela a seguir lista os valores para os quais esse parâmetro de servidor seria definido, dependendo da quantidade de memória provisionada:

Tamanho da memória	maintenance_work_mem
2 GiB	99.328 KiB
4 GiB	157.696 KiB
8 GiB	216.064 KiB
16 GiB	274.432 KiB
32 GiB	332.800 KiB
48 GiB	367.616 KiB
64 GiB	392.192 KiB
80 GiB	410.624 KiB
128 GiB	450.560 KiB
160 GiB	468.992 KiB
192 GiB	484.352 KiB
256 GiB	508.928 KiB
384 GiB	542.720 KiB
432 GiB	552.960 KiB
672 GiB	590.848 KiB

max_prepared_transactions (número máximo de transações pré-preparadas)

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o número máximo de transações preparadas simultaneamente. Ao executar um servidor de réplica, você deve definir este parâmetro com o mesmo valor ou um valor maior que o do servidor primário.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	0
Valores permitidos	0-262143
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	max_prepared_transactions

max_stack_depth

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a profundidade máxima da pilha, em quilobytes.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	2048
Valores permitidos	2048
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	max_stack_depth

shared_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o número de buffers de memória compartilhada usados ​​pelo servidor. A unidade é 8kb. Os valores permitidos estão dentro do intervalo de 10% a 75% da memória disponível.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	Depende dos recursos (vCores, RAM ou espaço em disco) alocados para o servidor.
Valores permitidos	16-1073741823
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	shared_buffers

Description

O shared_buffers parâmetro de configuração determina a quantidade de memória do sistema alocada ao banco de dados PostgreSQL para buffer de dados. Ele serve como um pool de memória centralizado acessível a todos os processos de banco de dados.

Quando os dados são necessários, o processo de banco de dados primeiro verifica o buffer compartilhado. Se os dados necessários estiverem presentes, eles serão recuperados rapidamente e ignorarão uma leitura de disco mais demorada. Os buffers compartilhados servem como um intermediário entre os processos de banco de dados e o disco e reduzem efetivamente o número de operações de E/S necessárias.

Observações específicas do Azure

O valor padrão para o parâmetro do servidor shared_buffers é calculado quando você provisiona a instância do servidor flexível do Banco de Dados do Azure para PostgreSQL, com base no nome do produto selecionado para sua computação. As alterações subsequentes da seleção do produto na computação que dá suporte ao servidor flexível não têm nenhum efeito sobre o valor padrão para o shared_buffers parâmetro de servidor dessa instância.

Sempre que você alterar o produto atribuído a uma instância, você também deverá ajustar o valor do shared_buffers parâmetro de acordo com os valores nas fórmulas a seguir.

Para máquinas virtuais com até 2 GiB de memória, a fórmula usada para calcular o valor shared_buffers é memoryGib * 16384.

Para máquinas virtuais com mais de 2 GiB, a fórmula usada para calcular o valor shared_buffers é memoryGib * 32768.

Com base na fórmula anterior, a tabela a seguir lista os valores para os quais esse parâmetro de servidor seria definido, dependendo da quantidade de memória provisionada:

Tamanho da memória	shared_buffers
2 GiB	32768
4 GiB	131072
8 GiB	262144
16 GiB	524288
32 GiB	1048576
48 GiB	1572864
64 GiB	2097152
80 GiB	2621440
128 GiB	4194304
160 GiB	5242880
192 GiB	6291456
256 GiB	8388608
384 GiB	12582912
432 GiB	14155776
672 GiB	22020096

tipo_de_memória_compartilhada

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada usada para a região principal de memória compartilhada.
Tipo de dados	enumeração
Valor padrão	mmap
Valores permitidos	mmap
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	tipo_memória_compartilhada

temp_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o número máximo de buffers temporários usados ​​por cada sessão de banco de dados.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	1024
Valores permitidos	100-1073741823
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	temp_buffers

work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a quantidade de memória a ser usada por operações de classificação interna e tabelas de hash antes de gravar em arquivos temporários do disco.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	4096
Valores permitidos	4096-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	work_mem

Description

O work_mem parâmetro no PostgreSQL controla a quantidade de memória alocada para determinadas operações internas na área de memória privada de cada sessão de banco de dados. Exemplos dessas operações são classificação e hash.

Ao contrário dos buffers compartilhados, que estão na área de memória compartilhada, work_mem é alocado em um espaço de memória privada por sessão ou por consulta. Ao definir um tamanho adequado work_mem , você pode melhorar significativamente a eficiência dessas operações e reduzir a necessidade de gravar dados temporários em disco.

Pontos-chave

• Memória de conexão privada: work_mem faz parte da memória privada que cada sessão de banco de dados usa. Essa memória é distinta da área de memória compartilhada que shared_buffers usa.
• Uso específico da consulta: nem todas as sessões ou consultas usam work_mem. Consultas simples como SELECT 1 são improváveis de exigir work_mem. No entanto, consultas complexas que envolvem operações como classificação ou funções de hash podem consumir um ou vários blocos de work_mem.
• Operações paralelas: para consultas que abrangem vários back-ends paralelos, cada back-end pode potencialmente usar uma ou várias partes de work_mem.

Monitoramento e ajuste do work_mem

É essencial monitorar continuamente o desempenho do sistema e ajustar work_mem conforme necessário, principalmente se os tempos de execução de consulta relacionados a operações de classificação ou hash forem lentos. Aqui estão maneiras de monitorar o desempenho usando as ferramentas disponíveis no portal do Azure:

• Análise do desempenho de consultas: verifique a guia Principais consultas por arquivos temporários para identificar consultas que estão gerando arquivos temporários. Essa situação sugere uma possível necessidade de aumentar work_mem.
• Guias de solução de problemas: use a guia Altos volumes de arquivos temporários nos guias de solução de problemas para identificar consultas problemáticas.

Ajuste granular

Embora você esteja gerenciando o work_mem parâmetro, geralmente é mais eficiente adotar uma abordagem de ajuste granular em vez de definir um valor global. Essa abordagem garante que você aloque a memória de forma criteriosa com base nas necessidades específicas de processos e usuários. Ele também minimiza o risco de encontrar problemas de memória insuficiente. Veja como você pode fazer isso:

• Nível de usuário: se um usuário específico estiver envolvido principalmente em tarefas de agregação ou relatório, que têm uso intensivo de memória, considere personalizar o work_mem valor para esse usuário. Use o ALTER ROLE comando para aprimorar o desempenho das operações do usuário.

• Nível de função/procedimento: se funções ou procedimentos específicos estiverem gerando arquivos temporários substanciais, aumentar o work_mem valor no nível de função ou procedimento específico pode ser benéfico. Use o ALTER FUNCTION comando ou ALTER PROCEDURE para alocar especificamente mais memória para essas operações.

• Nível do banco de dados: altere work_mem no nível do banco de dados se apenas bancos de dados específicos estiverem gerando um alto número de arquivos temporários.

• Nível global: se uma análise do seu sistema revelar que a maioria das consultas está gerando pequenos arquivos temporários, enquanto apenas alguns estão criando grandes, pode ser prudente aumentar globalmente o work_mem valor. Essa ação facilita a maioria das consultas a serem processadas na memória, para que você possa evitar operações baseadas em disco e melhorar a eficiência. No entanto, sempre seja cauteloso e monitore a utilização de memória em seu servidor para garantir que ele possa lidar com o valor aumentado work_mem .

Determinando o valor mínimo de work_mem para operações de classificação

Para localizar o valor mínimo work_mem de uma consulta específica, especialmente uma que gera arquivos de disco temporários durante o processo de classificação, comece considerando o tamanho temporário do arquivo gerado durante a execução da consulta. Por exemplo, se uma consulta estiver gerando um arquivo temporário de 20 MB:

1. Conecte-se ao banco de dados usando psql ou seu cliente PostgreSQL preferido.
2. Defina um valor inicial work_mem ligeiramente superior a 20 MB para considerar cabeçalhos adicionais durante o processamento na memória. Use um comando como: SET work_mem TO '25MB'.
3. Execute EXPLAIN ANALYZE na consulta problemática na mesma sessão.
4. Revise a saída para "Sort Method: quicksort Memory: xkB". Se ele indicar "external merge Disk: xkB", aumente o work_mem valor incrementalmente e teste novamente até "quicksort Memory" aparecer. A aparência de "quicksort Memory" indica que a consulta agora está operando na memória.
5. Depois de determinar o valor por meio desse método, você pode aplicá-lo globalmente ou em níveis mais granulares (conforme descrito anteriormente) para atender às suas necessidades operacionais.

autovacuum_work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada por cada processo de trabalho de autovacuum.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	-1
Valores permitidos	-1-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	autovacuum_work_mem

dynamic_shared_memory_type

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada dinâmica usada.
Tipo de dados	enumeração
Valor padrão	posix
Valores permitidos	posix
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	tipo_de_memória_compartilhada_dinâmica

páginas gigantes

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Habilita/desabilita o uso de páginas de memória enormes. Essa configuração não é aplicável a servidores com menos de 4 vCores.
Tipo de dados	enumeração
Valor padrão	try
Valores permitidos	on,off,try
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	páginas_grandes

Description

Páginas enormes são um recurso que permite que a memória seja gerenciada em blocos maiores. Normalmente, você pode gerenciar blocos de até 2 MB, em vez das páginas padrão de 4 KB.

O uso de páginas enormes pode oferecer vantagens de desempenho que efetivamente descarregam a CPU:

• Eles reduzem a sobrecarga associada às tarefas de gerenciamento de memória, como menos perdas no buffer de tradução (TLB).
• Eles reduzem o tempo necessário para o gerenciamento de memória.

Especificamente, no PostgreSQL, você pode usar páginas enormes apenas para a área de memória compartilhada. Uma parte significativa da área de memória compartilhada é alocada para buffers compartilhados.

Outra vantagem é que páginas enormes impedem a troca da área de memória compartilhada para o disco, o que estabiliza ainda mais o desempenho.

Recommendations

• Para servidores que têm recursos de memória significativos, evite desabilitar páginas enormes. Desabilitar páginas enormes pode comprometer o desempenho.
• Se você começar com um servidor menor que não dá suporte a páginas enormes, mas antecipa escalar verticalmente para um servidor que o faça, mantenha a configuração de huge_pages em TRY para uma transição perfeita e desempenho ideal.

Observações específicas do Azure

Para servidores com quatro ou mais vCores, páginas grandes são alocadas automaticamente do sistema operacional subjacente. O recurso não está disponível para servidores com menos de quatro vCores. O número de páginas grandes é ajustado automaticamente se alguma configuração de memória compartilhada for alterada, incluindo alterações em shared_buffers.

maintenance_work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para operações de manutenção, como VACUUM e Create Index.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	Depende dos recursos (vCores, RAM ou espaço em disco) alocados para o servidor.
Valores permitidos	1024-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	maintenance_work_mem

Description

maintenance_work_mem é um parâmetro de configuração no PostgreSQL. Ele rege a quantidade de memória alocada para operações de manutenção, como VACUUM, CREATE INDEXe ALTER TABLE. Ao contrário de work_mem, que afeta a alocação de memória para operações de consulta, maintenance_work_mem é reservado para tarefas que mantêm e otimizam a estrutura do banco de dados.

! [OBSERVAÇÃO] A configuração maintenance_work_mem para valores excessivamente agressivos pode causar periodicamente erros de memória no sistema. É extremamente importante entender a quantidade de memória disponível no servidor e o número de operações simultâneas que poderiam alocar memória para as tarefas descritas anteriormente, antes de fazer alterações nesse parâmetro.

Pontos-chave

• Limite de memória de vácuo: se você quiser acelerar a limpeza de tuplas mortas aumentando maintenance_work_mem, esteja ciente de que VACUUM tem uma limitação interna para coletar identificadores de tuplas mortas. Ele pode usar apenas até 1 GB de memória para esse processo.
• Separação de memória para o vácuo automático: você pode usar a autovacuum_work_mem configuração para controlar a memória que as operações de vácuo automático usam de forma independente. Essa configuração atua como um subconjunto de maintenance_work_mem. Você pode decidir a quantidade de memória que o vácuo automático usa sem afetar a alocação de memória para outras tarefas de manutenção e operações de definição de dados.

Observações específicas do Azure

O valor padrão para o parâmetro do servidor maintenance_work_mem é calculado quando você provisiona a instância do servidor flexível do Banco de Dados do Azure para PostgreSQL, com base no nome do produto selecionado para sua computação. As alterações posteriores na seleção do produto para o cálculo que suporta o servidor flexível não terão efeito no valor padrão do parâmetro do servidor maintenance_work_mem dessa instância.

Sempre que você alterar o produto atribuído a uma instância, você também deve ajustar o valor do maintenance_work_mem parâmetro de acordo com os valores na fórmula a seguir.

A fórmula usada para calcular o valor de maintenance_work_mem é (long)(82.5 * ln(memoryGiB) + 40) * 1024.

Com base na fórmula anterior, a tabela a seguir lista os valores para os quais esse parâmetro de servidor seria definido, dependendo da quantidade de memória provisionada:

Tamanho da memória	maintenance_work_mem
2 GiB	99.328 KiB
4 GiB	157.696 KiB
8 GiB	216.064 KiB
16 GiB	274.432 KiB
32 GiB	332.800 KiB
48 GiB	367.616 KiB
64 GiB	392.192 KiB
80 GiB	410.624 KiB
128 GiB	450.560 KiB
160 GiB	468.992 KiB
192 GiB	484.352 KiB
256 GiB	508.928 KiB
384 GiB	542.720 KiB
432 GiB	552.960 KiB
672 GiB	590.848 KiB

max_prepared_transactions (número máximo de transações pré-preparadas)

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o número máximo de transações preparadas simultaneamente. Ao executar um servidor de réplica, você deve definir este parâmetro com o mesmo valor ou um valor maior que o do servidor primário.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	0
Valores permitidos	0-262143
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	max_prepared_transactions

max_stack_depth

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a profundidade máxima da pilha, em quilobytes.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	2048
Valores permitidos	2048
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentation	max_stack_depth

shared_buffers

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o número de buffers de memória compartilhada usados ​​pelo servidor. A unidade é 8kb. Os valores permitidos estão dentro do intervalo de 10% a 75% da memória disponível.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	Depende dos recursos (vCores, RAM ou espaço em disco) alocados para o servidor.
Valores permitidos	16-1073741823
Tipo de parâmetro	estático
Documentation	shared_buffers

Description

O shared_buffers parâmetro de configuração determina a quantidade de memória do sistema alocada ao banco de dados PostgreSQL para buffer de dados. Ele serve como um pool de memória centralizado acessível a todos os processos de banco de dados.

Quando os dados são necessários, o processo de banco de dados primeiro verifica o buffer compartilhado. Se os dados necessários estiverem presentes, eles serão recuperados rapidamente e ignorarão uma leitura de disco mais demorada. Os buffers compartilhados servem como um intermediário entre os processos de banco de dados e o disco e reduzem efetivamente o número de operações de E/S necessárias.

Observações específicas do Azure

O valor padrão para o parâmetro do servidor shared_buffers é calculado quando você provisiona a instância do servidor flexível do Banco de Dados do Azure para PostgreSQL, com base no nome do produto selecionado para sua computação. As alterações subsequentes da seleção do produto na computação que dá suporte ao servidor flexível não têm nenhum efeito sobre o valor padrão para o shared_buffers parâmetro de servidor dessa instância.

Sempre que você alterar o produto atribuído a uma instância, você também deverá ajustar o valor do shared_buffers parâmetro de acordo com os valores nas fórmulas a seguir.

Para máquinas virtuais com até 2 GiB de memória, a fórmula usada para calcular o valor shared_buffers é memoryGib * 16384.

Para máquinas virtuais com mais de 2 GiB, a fórmula usada para calcular o valor shared_buffers é memoryGib * 32768.

Com base na fórmula anterior, a tabela a seguir lista os valores para os quais esse parâmetro de servidor seria definido, dependendo da quantidade de memória provisionada:

Tamanho da memória	shared_buffers
2 GiB	32768
4 GiB	131072
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	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define o número máximo de buffers temporários usados ​​por cada sessão de banco de dados.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	1024
Valores permitidos	100-1073741823
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	temp_buffers

work_mem

Attribute	Value
Categoria	Uso de Recursos/Memória
Description	Define a quantidade de memória a ser usada por operações de classificação interna e tabelas de hash antes de gravar em arquivos temporários do disco.
Tipo de dados	inteiro
Valor padrão	4096
Valores permitidos	4096-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentation	work_mem

Description

O work_mem parâmetro no PostgreSQL controla a quantidade de memória alocada para determinadas operações internas na área de memória privada de cada sessão de banco de dados. Exemplos dessas operações são classificação e hash.

Ao contrário dos buffers compartilhados, que estão na área de memória compartilhada, work_mem é alocado em um espaço de memória privada por sessão ou por consulta. Ao definir um tamanho adequado work_mem , você pode melhorar significativamente a eficiência dessas operações e reduzir a necessidade de gravar dados temporários em disco.

Pontos-chave

• Memória de conexão privada: work_mem faz parte da memória privada que cada sessão de banco de dados usa. Essa memória é distinta da área de memória compartilhada que shared_buffers usa.
• Uso específico da consulta: nem todas as sessões ou consultas usam work_mem. Consultas simples como SELECT 1 são improváveis de exigir work_mem. No entanto, consultas complexas que envolvem operações como classificação ou funções de hash podem consumir um ou vários blocos de work_mem.
• Operações paralelas: para consultas que abrangem vários back-ends paralelos, cada back-end pode potencialmente usar uma ou várias partes de work_mem.

Monitoramento e ajuste do work_mem

É essencial monitorar continuamente o desempenho do sistema e ajustar work_mem conforme necessário, principalmente se os tempos de execução de consulta relacionados a operações de classificação ou hash forem lentos. Aqui estão maneiras de monitorar o desempenho usando as ferramentas disponíveis no portal do Azure:

• Análise do desempenho de consultas: verifique a guia Principais consultas por arquivos temporários para identificar consultas que estão gerando arquivos temporários. Essa situação sugere uma possível necessidade de aumentar work_mem.
• Guias de solução de problemas: use a guia Altos volumes de arquivos temporários nos guias de solução de problemas para identificar consultas problemáticas.

Ajuste granular

Embora você esteja gerenciando o work_mem parâmetro, geralmente é mais eficiente adotar uma abordagem de ajuste granular em vez de definir um valor global. Essa abordagem garante que você aloque a memória de forma criteriosa com base nas necessidades específicas de processos e usuários. Ele também minimiza o risco de encontrar problemas de memória insuficiente. Veja como você pode fazer isso:

• Nível de usuário: se um usuário específico estiver envolvido principalmente em tarefas de agregação ou relatório, que têm uso intensivo de memória, considere personalizar o work_mem valor para esse usuário. Use o ALTER ROLE comando para aprimorar o desempenho das operações do usuário.

• Nível de função/procedimento: se funções ou procedimentos específicos estiverem gerando arquivos temporários substanciais, aumentar o work_mem valor no nível de função ou procedimento específico pode ser benéfico. Use o ALTER FUNCTION comando ou ALTER PROCEDURE para alocar especificamente mais memória para essas operações.

• Nível do banco de dados: altere work_mem no nível do banco de dados se apenas bancos de dados específicos estiverem gerando um alto número de arquivos temporários.

• Nível global: se uma análise do seu sistema revelar que a maioria das consultas está gerando pequenos arquivos temporários, enquanto apenas alguns estão criando grandes, pode ser prudente aumentar globalmente o work_mem valor. Essa ação facilita a maioria das consultas a serem processadas na memória, para que você possa evitar operações baseadas em disco e melhorar a eficiência. No entanto, sempre seja cauteloso e monitore a utilização de memória em seu servidor para garantir que ele possa lidar com o valor aumentado work_mem .

Determinando o valor mínimo de work_mem para operações de classificação

Para localizar o valor mínimo work_mem de uma consulta específica, especialmente uma que gera arquivos de disco temporários durante o processo de classificação, comece considerando o tamanho temporário do arquivo gerado durante a execução da consulta. Por exemplo, se uma consulta estiver gerando um arquivo temporário de 20 MB:

1. Conecte-se ao banco de dados usando psql ou seu cliente PostgreSQL preferido.
2. Defina um valor inicial work_mem ligeiramente superior a 20 MB para considerar cabeçalhos adicionais durante o processamento na memória. Use um comando como: SET work_mem TO '25MB'.
3. Execute EXPLAIN ANALYZE na consulta problemática na mesma sessão.
4. Revise a saída para "Sort Method: quicksort Memory: xkB". Se ele indicar "external merge Disk: xkB", aumente o work_mem valor incrementalmente e teste novamente até "quicksort Memory" aparecer. A aparência de "quicksort Memory" indica que a consulta agora está operando na memória.
5. Depois de determinar o valor por meio desse método, você pode aplicá-lo globalmente ou em níveis mais granulares (conforme descrito anteriormente) para atender às suas necessidades operacionais.