Utilização de Recursos / Memória

autovacuum_work_mem

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada por cada processo de trabalho de vácuo automático.
Tipo de dados	integer
Default value	-1
Valores permitidos	-1-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentação	autovacuum_work_mem

dynamic_shared_memory_type

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada dinâmica usada.
Tipo de dados	enumeração
Default value	posix
Valores permitidos	posix
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	dynamic_shared_memory_type

hash_mem_multiplier

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Vários dos work_mem usar para tabelas de hash.
Tipo de dados	numérico
Default value	2
Valores permitidos	2
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	hash_mem_multiplier

huge_pages

Atributo	Value
Categoria	Utilização 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
Default value	try
Valores permitidos	on,off,try
Tipo de parâmetro	estático
Documentação	huge_pages

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 oposição às 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 a tarefas de gerenciamento de memória, como menos falhas de buffer de lookaside 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.

Recomendações

• Para servidores com recursos de memória significativos, evite desativar páginas enormes. Desativar páginas enormes pode comprometer o desempenho.
• Se você começar com um servidor menor que não suporta páginas enormes, mas prevê escalar para um servidor que o faça, mantenha a huge_pages configuração para TRY uma transição perfeita e desempenho ideal.

Notas específicas do Azure

Para servidores com quatro ou mais vCores, páginas enormes são automaticamente alocadas a partir do sistema operacional subjacente. O recurso não está disponível para servidores com menos de quatro vCores. O número de páginas enormes é ajustado automaticamente se quaisquer configurações de memória compartilhada forem alteradas, incluindo alterações no shared_buffers.

huge_page_size

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	O tamanho da página enorme que deve ser solicitado.
Tipo de dados	integer
Default value	0
Valores permitidos	0
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	huge_page_size

logical_decoding_work_mem

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para decodificação lógica.
Tipo de dados	integer
Default value	65536
Valores permitidos	65536
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	logical_decoding_work_mem

maintenance_work_mem

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para operações de manutenção, como VACUUM, Create Index.
Tipo de dados	integer
Default value	Depende dos recursos (vCores, RAM ou espaço em disco) alocados para o servidor.
Valores permitidos	1024-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentação	maintenance_work_mem

Description

maintenance_work_mem é um parâmetro de configuração no PostgreSQL. Ele governa a quantidade de memória alocada para operações de manutenção, como VACUUM, CREATE INDEXe ALTER TABLE. Ao contrário work_memdo , 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.

Pontos principais

• Tampa 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 embutida para coletar identificadores de tupla morta. Ele pode usar apenas até 1 GB de memória para este processo.
• Separação de memória para autovácuo: Você pode usar a autovacuum_work_mem configuração para controlar a memória que as operações de vácuo automático usam independentemente. Essa configuração atua como um subconjunto de maintenance_work_mem. Você pode decidir quanta memória o autovacuum usa sem afetar a alocação de memória para outras tarefas de manutenção e operações de definição de dados.

max_prepared_transactions

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define o número máximo de transações preparadas simultaneamente. Ao executar um servidor de réplica, você deve definir esse parâmetro para o mesmo valor ou maior do que no servidor primário.
Tipo de dados	integer
Default value	0
Valores permitidos	0-262143
Tipo de parâmetro	estático
Documentação	max_prepared_transactions

max_stack_depth

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a profundidade máxima da pilha, em kilobytes.
Tipo de dados	integer
Default value	2048
Valores permitidos	2048
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	max_stack_depth

min_dynamic_shared_memory

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Quantidade de memória compartilhada dinâmica reservada na inicialização.
Tipo de dados	integer
Default value	0
Valores permitidos	0
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	min_dynamic_shared_memory

shared_buffers

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

Description

O shared_buffers parâmetro configuration determina a quantidade de memória do sistema alocada para o 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 do 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. Ao servir como intermediário entre os processos do banco de dados e o disco, shared_buffers reduz efetivamente o número de operações de E/S necessárias.

Notas específicas do Azure

A definição shared_buffers dimensiona-se de forma linear (aproximadamente) à medida que os vCores aumentam num escalão.

shared_memory_type

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada usada para a região principal de memória compartilhada.
Tipo de dados	enumeração
Default value	mmap
Valores permitidos	mmap
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	shared_memory_type

temp_buffers

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define o número máximo de buffers temporários usados por cada sessão de banco de dados.
Tipo de dados	integer
Default value	1024
Valores permitidos	100-1073741823
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentação	temp_buffers

work_mem

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a quantidade de memória a ser usada por operações de classificação internas e tabelas de hash antes de gravar em arquivos de disco temporários.
Tipo de dados	integer
Default value	4096
Valores permitidos	4096-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentação	work_mem

Description

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

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 no disco.

Pontos principais

• Memória de conexão privada: work_mem faz parte da memória privada usada por cada sessão de banco de dados. 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_memo . É improvável que consultas simples como SELECT 1 as exijam work_mem. No entanto, consultas complexas que envolvem operações como classificação ou hash podem consumir uma ou várias partes do work_mem.
• Operações paralelas: Para consultas que abrangem vários back-ends paralelos, cada back-end pode potencialmente usar uma ou várias partes do work_mem.

Monitorização e ajustamento work_mem

É essencial monitorar continuamente o desempenho do seu sistema e ajustar work_mem conforme necessário, principalmente se os tempos de execução da consulta relacionados às operações de classificação ou hash forem lentos. Eis algumas formas de monitorizar o desempenho utilizando as ferramentas disponíveis no portal do Azure:

• Visão de desempenho da consulta: marque a guia Principais consultas por arquivos temporários para identificar consultas que estão gerando arquivos temporários. Esta situação sugere uma potencial necessidade de aumentar.work_mem
• Guias de solução de problemas: use a guia Arquivos temporários altos nos guias de solução de problemas para identificar consultas problemáticas.

Ajuste granular

Enquanto você gerencia 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 memória criteriosamente com base nas necessidades específicas de processos e usuários. Ele também minimiza o risco de encontrar problemas de falta de memória. Veja como você pode fazer isso:

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

• Nível de função/procedimento: Se funções ou procedimentos específicos estão 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 grande 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 arquivos grandes, pode ser prudente aumentar globalmente o work_mem valor. Essa ação facilita o processamento da maioria das consultas na memória, para que você possa evitar operações baseadas em disco e melhorar a eficiência. No entanto, seja sempre cauteloso e monitore a utilização da memória em seu servidor para garantir que ele possa lidar com o valor aumentado work_mem .

Determinação do valor mínimo de work_mem para operações de classificação

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

1. Conecte-se ao seu banco de dados usando psql ou seu cliente PostgreSQL preferido.
2. Defina um valor inicial work_mem ligeiramente superior a 20 MB para ter em conta cabeçalhos adicionais durante o processamento na memória. Use um comando como: SET work_mem TO '25MB'.
3. Execute EXPLAIN ANALYZE a consulta problemática na mesma sessão.
4. Analise a saída para "Sort Method: quicksort Memory: xkB". Se indicar "external merge Disk: xkB", aumente o work_mem valor incrementalmente e teste novamente até "quicksort Memory" aparecer. A aparência dos sinais de "quicksort Memory" 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

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada por cada processo de trabalho de vácuo automático.
Tipo de dados	integer
Default value	-1
Valores permitidos	-1-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentação	autovacuum_work_mem

dynamic_shared_memory_type

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada dinâmica usada.
Tipo de dados	enumeração
Default value	posix
Valores permitidos	posix
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	dynamic_shared_memory_type

hash_mem_multiplier

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Vários dos work_mem usar para tabelas de hash.
Tipo de dados	numérico
Default value	2
Valores permitidos	2
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	hash_mem_multiplier

huge_pages

Atributo	Value
Categoria	Utilização 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
Default value	try
Valores permitidos	on,off,try
Tipo de parâmetro	estático
Documentação	huge_pages

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 oposição às 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 a tarefas de gerenciamento de memória, como menos falhas de buffer de lookaside 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.

Recomendações

• Para servidores com recursos de memória significativos, evite desativar páginas enormes. Desativar páginas enormes pode comprometer o desempenho.
• Se você começar com um servidor menor que não suporta páginas enormes, mas prevê escalar para um servidor que o faça, mantenha a huge_pages configuração para TRY uma transição perfeita e desempenho ideal.

Notas específicas do Azure

Para servidores com quatro ou mais vCores, páginas enormes são automaticamente alocadas a partir do sistema operacional subjacente. O recurso não está disponível para servidores com menos de quatro vCores. O número de páginas enormes é ajustado automaticamente se quaisquer configurações de memória compartilhada forem alteradas, incluindo alterações no shared_buffers.

huge_page_size

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	O tamanho da página enorme que deve ser solicitado.
Tipo de dados	integer
Default value	0
Valores permitidos	0
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	huge_page_size

logical_decoding_work_mem

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para decodificação lógica.
Tipo de dados	integer
Default value	65536
Valores permitidos	65536
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	logical_decoding_work_mem

maintenance_work_mem

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para operações de manutenção, como VACUUM, Create Index.
Tipo de dados	integer
Default value	Depende dos recursos (vCores, RAM ou espaço em disco) alocados para o servidor.
Valores permitidos	1024-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentação	maintenance_work_mem

Description

maintenance_work_mem é um parâmetro de configuração no PostgreSQL. Ele governa a quantidade de memória alocada para operações de manutenção, como VACUUM, CREATE INDEXe ALTER TABLE. Ao contrário work_memdo , 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.

Pontos principais

• Tampa 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 embutida para coletar identificadores de tupla morta. Ele pode usar apenas até 1 GB de memória para este processo.
• Separação de memória para autovácuo: Você pode usar a autovacuum_work_mem configuração para controlar a memória que as operações de vácuo automático usam independentemente. Essa configuração atua como um subconjunto de maintenance_work_mem. Você pode decidir quanta memória o autovacuum usa sem afetar a alocação de memória para outras tarefas de manutenção e operações de definição de dados.

max_prepared_transactions

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define o número máximo de transações preparadas simultaneamente. Ao executar um servidor de réplica, você deve definir esse parâmetro para o mesmo valor ou maior do que no servidor primário.
Tipo de dados	integer
Default value	0
Valores permitidos	0-262143
Tipo de parâmetro	estático
Documentação	max_prepared_transactions

max_stack_depth

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a profundidade máxima da pilha, em kilobytes.
Tipo de dados	integer
Default value	2048
Valores permitidos	2048
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	max_stack_depth

min_dynamic_shared_memory

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Quantidade de memória compartilhada dinâmica reservada na inicialização.
Tipo de dados	integer
Default value	0
Valores permitidos	0
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	min_dynamic_shared_memory

shared_buffers

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

Description

O shared_buffers parâmetro configuration determina a quantidade de memória do sistema alocada para o 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 do 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. Ao servir como intermediário entre os processos do banco de dados e o disco, shared_buffers reduz efetivamente o número de operações de E/S necessárias.

Notas específicas do Azure

A definição shared_buffers dimensiona-se de forma linear (aproximadamente) à medida que os vCores aumentam num escalão.

shared_memory_type

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada usada para a região principal de memória compartilhada.
Tipo de dados	enumeração
Default value	mmap
Valores permitidos	mmap
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	shared_memory_type

temp_buffers

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define o número máximo de buffers temporários usados por cada sessão de banco de dados.
Tipo de dados	integer
Default value	1024
Valores permitidos	100-1073741823
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentação	temp_buffers

work_mem

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a quantidade de memória a ser usada por operações de classificação internas e tabelas de hash antes de gravar em arquivos de disco temporários.
Tipo de dados	integer
Default value	4096
Valores permitidos	4096-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentação	work_mem

Description

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

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 no disco.

Pontos principais

• Memória de conexão privada: work_mem faz parte da memória privada usada por cada sessão de banco de dados. 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_memo . É improvável que consultas simples como SELECT 1 as exijam work_mem. No entanto, consultas complexas que envolvem operações como classificação ou hash podem consumir uma ou várias partes do work_mem.
• Operações paralelas: Para consultas que abrangem vários back-ends paralelos, cada back-end pode potencialmente usar uma ou várias partes do work_mem.

Monitorização e ajustamento work_mem

É essencial monitorar continuamente o desempenho do seu sistema e ajustar work_mem conforme necessário, principalmente se os tempos de execução da consulta relacionados às operações de classificação ou hash forem lentos. Eis algumas formas de monitorizar o desempenho utilizando as ferramentas disponíveis no portal do Azure:

• Visão de desempenho da consulta: marque a guia Principais consultas por arquivos temporários para identificar consultas que estão gerando arquivos temporários. Esta situação sugere uma potencial necessidade de aumentar.work_mem
• Guias de solução de problemas: use a guia Arquivos temporários altos nos guias de solução de problemas para identificar consultas problemáticas.

Ajuste granular

Enquanto você gerencia 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 memória criteriosamente com base nas necessidades específicas de processos e usuários. Ele também minimiza o risco de encontrar problemas de falta de memória. Veja como você pode fazer isso:

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

• Nível de função/procedimento: Se funções ou procedimentos específicos estão 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 grande 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 arquivos grandes, pode ser prudente aumentar globalmente o work_mem valor. Essa ação facilita o processamento da maioria das consultas na memória, para que você possa evitar operações baseadas em disco e melhorar a eficiência. No entanto, seja sempre cauteloso e monitore a utilização da memória em seu servidor para garantir que ele possa lidar com o valor aumentado work_mem .

Determinação do valor mínimo de work_mem para operações de classificação

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

1. Conecte-se ao seu banco de dados usando psql ou seu cliente PostgreSQL preferido.
2. Defina um valor inicial work_mem ligeiramente superior a 20 MB para ter em conta cabeçalhos adicionais durante o processamento na memória. Use um comando como: SET work_mem TO '25MB'.
3. Execute EXPLAIN ANALYZE a consulta problemática na mesma sessão.
4. Analise a saída para "Sort Method: quicksort Memory: xkB". Se indicar "external merge Disk: xkB", aumente o work_mem valor incrementalmente e teste novamente até "quicksort Memory" aparecer. A aparência dos sinais de "quicksort Memory" 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

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada por cada processo de trabalho de vácuo automático.
Tipo de dados	integer
Default value	-1
Valores permitidos	-1-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentação	autovacuum_work_mem

dynamic_shared_memory_type

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada dinâmica usada.
Tipo de dados	enumeração
Default value	posix
Valores permitidos	posix
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	dynamic_shared_memory_type

hash_mem_multiplier

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Vários dos work_mem usar para tabelas de hash.
Tipo de dados	numérico
Default value	1
Valores permitidos	1
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	hash_mem_multiplier

huge_pages

Atributo	Value
Categoria	Utilização 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
Default value	try
Valores permitidos	on,off,try
Tipo de parâmetro	estático
Documentação	huge_pages

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 oposição às 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 a tarefas de gerenciamento de memória, como menos falhas de buffer de lookaside 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.

Recomendações

• Para servidores com recursos de memória significativos, evite desativar páginas enormes. Desativar páginas enormes pode comprometer o desempenho.
• Se você começar com um servidor menor que não suporta páginas enormes, mas prevê escalar para um servidor que o faça, mantenha a huge_pages configuração para TRY uma transição perfeita e desempenho ideal.

Notas específicas do Azure

Para servidores com quatro ou mais vCores, páginas enormes são automaticamente alocadas a partir do sistema operacional subjacente. O recurso não está disponível para servidores com menos de quatro vCores. O número de páginas enormes é ajustado automaticamente se quaisquer configurações de memória compartilhada forem alteradas, incluindo alterações no shared_buffers.

huge_page_size

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	O tamanho da página enorme que deve ser solicitado.
Tipo de dados	integer
Default value	0
Valores permitidos	0
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	huge_page_size

logical_decoding_work_mem

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para decodificação lógica.
Tipo de dados	integer
Default value	65536
Valores permitidos	65536
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	logical_decoding_work_mem

maintenance_work_mem

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para operações de manutenção, como VACUUM, Create Index.
Tipo de dados	integer
Default value	Depende dos recursos (vCores, RAM ou espaço em disco) alocados para o servidor.
Valores permitidos	1024-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentação	maintenance_work_mem

Description

maintenance_work_mem é um parâmetro de configuração no PostgreSQL. Ele governa a quantidade de memória alocada para operações de manutenção, como VACUUM, CREATE INDEXe ALTER TABLE. Ao contrário work_memdo , 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.

Pontos principais

• Tampa 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 embutida para coletar identificadores de tupla morta. Ele pode usar apenas até 1 GB de memória para este processo.
• Separação de memória para autovácuo: Você pode usar a autovacuum_work_mem configuração para controlar a memória que as operações de vácuo automático usam independentemente. Essa configuração atua como um subconjunto de maintenance_work_mem. Você pode decidir quanta memória o autovacuum usa sem afetar a alocação de memória para outras tarefas de manutenção e operações de definição de dados.

max_prepared_transactions

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define o número máximo de transações preparadas simultaneamente. Ao executar um servidor de réplica, você deve definir esse parâmetro para o mesmo valor ou maior do que no servidor primário.
Tipo de dados	integer
Default value	0
Valores permitidos	0-262143
Tipo de parâmetro	estático
Documentação	max_prepared_transactions

max_stack_depth

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a profundidade máxima da pilha, em kilobytes.
Tipo de dados	integer
Default value	2048
Valores permitidos	2048
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	max_stack_depth

min_dynamic_shared_memory

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Quantidade de memória compartilhada dinâmica reservada na inicialização.
Tipo de dados	integer
Default value	0
Valores permitidos	0
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	min_dynamic_shared_memory

shared_buffers

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

Description

O shared_buffers parâmetro configuration determina a quantidade de memória do sistema alocada para o 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 do 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. Ao servir como intermediário entre os processos do banco de dados e o disco, shared_buffers reduz efetivamente o número de operações de E/S necessárias.

Notas específicas do Azure

A definição shared_buffers dimensiona-se de forma linear (aproximadamente) à medida que os vCores aumentam num escalão.

shared_memory_type

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada usada para a região principal de memória compartilhada.
Tipo de dados	enumeração
Default value	mmap
Valores permitidos	mmap
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	shared_memory_type

temp_buffers

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define o número máximo de buffers temporários usados por cada sessão de banco de dados.
Tipo de dados	integer
Default value	1024
Valores permitidos	100-1073741823
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentação	temp_buffers

work_mem

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a quantidade de memória a ser usada por operações de classificação internas e tabelas de hash antes de gravar em arquivos de disco temporários.
Tipo de dados	integer
Default value	4096
Valores permitidos	4096-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentação	work_mem

Description

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

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 no disco.

Pontos principais

• Memória de conexão privada: work_mem faz parte da memória privada usada por cada sessão de banco de dados. 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_memo . É improvável que consultas simples como SELECT 1 as exijam work_mem. No entanto, consultas complexas que envolvem operações como classificação ou hash podem consumir uma ou várias partes do work_mem.
• Operações paralelas: Para consultas que abrangem vários back-ends paralelos, cada back-end pode potencialmente usar uma ou várias partes do work_mem.

Monitorização e ajustamento work_mem

É essencial monitorar continuamente o desempenho do seu sistema e ajustar work_mem conforme necessário, principalmente se os tempos de execução da consulta relacionados às operações de classificação ou hash forem lentos. Eis algumas formas de monitorizar o desempenho utilizando as ferramentas disponíveis no portal do Azure:

• Visão de desempenho da consulta: marque a guia Principais consultas por arquivos temporários para identificar consultas que estão gerando arquivos temporários. Esta situação sugere uma potencial necessidade de aumentar.work_mem
• Guias de solução de problemas: use a guia Arquivos temporários altos nos guias de solução de problemas para identificar consultas problemáticas.

Ajuste granular

Enquanto você gerencia 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 memória criteriosamente com base nas necessidades específicas de processos e usuários. Ele também minimiza o risco de encontrar problemas de falta de memória. Veja como você pode fazer isso:

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

• Nível de função/procedimento: Se funções ou procedimentos específicos estão 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 grande 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 arquivos grandes, pode ser prudente aumentar globalmente o work_mem valor. Essa ação facilita o processamento da maioria das consultas na memória, para que você possa evitar operações baseadas em disco e melhorar a eficiência. No entanto, seja sempre cauteloso e monitore a utilização da memória em seu servidor para garantir que ele possa lidar com o valor aumentado work_mem .

Determinação do valor mínimo de work_mem para operações de classificação

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

1. Conecte-se ao seu banco de dados usando psql ou seu cliente PostgreSQL preferido.
2. Defina um valor inicial work_mem ligeiramente superior a 20 MB para ter em conta cabeçalhos adicionais durante o processamento na memória. Use um comando como: SET work_mem TO '25MB'.
3. Execute EXPLAIN ANALYZE a consulta problemática na mesma sessão.
4. Analise a saída para "Sort Method: quicksort Memory: xkB". Se indicar "external merge Disk: xkB", aumente o work_mem valor incrementalmente e teste novamente até "quicksort Memory" aparecer. A aparência dos sinais de "quicksort Memory" 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

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada por cada processo de trabalho de vácuo automático.
Tipo de dados	integer
Default value	-1
Valores permitidos	-1-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentação	autovacuum_work_mem

dynamic_shared_memory_type

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada dinâmica usada.
Tipo de dados	enumeração
Default value	posix
Valores permitidos	posix
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	dynamic_shared_memory_type

hash_mem_multiplier

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Vários dos work_mem usar para tabelas de hash.
Tipo de dados	numérico
Default value	1
Valores permitidos	1
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	hash_mem_multiplier

huge_pages

Atributo	Value
Categoria	Utilização 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
Default value	try
Valores permitidos	on,off,try
Tipo de parâmetro	estático
Documentação	huge_pages

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 oposição às 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 a tarefas de gerenciamento de memória, como menos falhas de buffer de lookaside 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.

Recomendações

• Para servidores com recursos de memória significativos, evite desativar páginas enormes. Desativar páginas enormes pode comprometer o desempenho.
• Se você começar com um servidor menor que não suporta páginas enormes, mas prevê escalar para um servidor que o faça, mantenha a huge_pages configuração para TRY uma transição perfeita e desempenho ideal.

Notas específicas do Azure

Para servidores com quatro ou mais vCores, páginas enormes são automaticamente alocadas a partir do sistema operacional subjacente. O recurso não está disponível para servidores com menos de quatro vCores. O número de páginas enormes é ajustado automaticamente se quaisquer configurações de memória compartilhada forem alteradas, incluindo alterações no shared_buffers.

logical_decoding_work_mem

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para decodificação lógica.
Tipo de dados	integer
Default value	65536
Valores permitidos	65536
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	logical_decoding_work_mem

maintenance_work_mem

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para operações de manutenção, como VACUUM, Create Index.
Tipo de dados	integer
Default value	Depende dos recursos (vCores, RAM ou espaço em disco) alocados para o servidor.
Valores permitidos	1024-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentação	maintenance_work_mem

Description

maintenance_work_mem é um parâmetro de configuração no PostgreSQL. Ele governa a quantidade de memória alocada para operações de manutenção, como VACUUM, CREATE INDEXe ALTER TABLE. Ao contrário work_memdo , 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.

Pontos principais

• Tampa 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 embutida para coletar identificadores de tupla morta. Ele pode usar apenas até 1 GB de memória para este processo.
• Separação de memória para autovácuo: Você pode usar a autovacuum_work_mem configuração para controlar a memória que as operações de vácuo automático usam independentemente. Essa configuração atua como um subconjunto de maintenance_work_mem. Você pode decidir quanta memória o autovacuum usa sem afetar a alocação de memória para outras tarefas de manutenção e operações de definição de dados.

max_prepared_transactions

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define o número máximo de transações preparadas simultaneamente. Ao executar um servidor de réplica, você deve definir esse parâmetro para o mesmo valor ou maior do que no servidor primário.
Tipo de dados	integer
Default value	0
Valores permitidos	0-262143
Tipo de parâmetro	estático
Documentação	max_prepared_transactions

max_stack_depth

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a profundidade máxima da pilha, em kilobytes.
Tipo de dados	integer
Default value	2048
Valores permitidos	2048
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	max_stack_depth

shared_buffers

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

Description

O shared_buffers parâmetro configuration determina a quantidade de memória do sistema alocada para o 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 do 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. Ao servir como intermediário entre os processos do banco de dados e o disco, shared_buffers reduz efetivamente o número de operações de E/S necessárias.

Notas específicas do Azure

A definição shared_buffers dimensiona-se de forma linear (aproximadamente) à medida que os vCores aumentam num escalão.

shared_memory_type

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada usada para a região principal de memória compartilhada.
Tipo de dados	enumeração
Default value	mmap
Valores permitidos	mmap
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	shared_memory_type

temp_buffers

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define o número máximo de buffers temporários usados por cada sessão de banco de dados.
Tipo de dados	integer
Default value	1024
Valores permitidos	100-1073741823
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentação	temp_buffers

work_mem

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a quantidade de memória a ser usada por operações de classificação internas e tabelas de hash antes de gravar em arquivos de disco temporários.
Tipo de dados	integer
Default value	4096
Valores permitidos	4096-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentação	work_mem

Description

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

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 no disco.

Pontos principais

• Memória de conexão privada: work_mem faz parte da memória privada usada por cada sessão de banco de dados. 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_memo . É improvável que consultas simples como SELECT 1 as exijam work_mem. No entanto, consultas complexas que envolvem operações como classificação ou hash podem consumir uma ou várias partes do work_mem.
• Operações paralelas: Para consultas que abrangem vários back-ends paralelos, cada back-end pode potencialmente usar uma ou várias partes do work_mem.

Monitorização e ajustamento work_mem

É essencial monitorar continuamente o desempenho do seu sistema e ajustar work_mem conforme necessário, principalmente se os tempos de execução da consulta relacionados às operações de classificação ou hash forem lentos. Eis algumas formas de monitorizar o desempenho utilizando as ferramentas disponíveis no portal do Azure:

• Visão de desempenho da consulta: marque a guia Principais consultas por arquivos temporários para identificar consultas que estão gerando arquivos temporários. Esta situação sugere uma potencial necessidade de aumentar.work_mem
• Guias de solução de problemas: use a guia Arquivos temporários altos nos guias de solução de problemas para identificar consultas problemáticas.

Ajuste granular

Enquanto você gerencia 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 memória criteriosamente com base nas necessidades específicas de processos e usuários. Ele também minimiza o risco de encontrar problemas de falta de memória. Veja como você pode fazer isso:

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

• Nível de função/procedimento: Se funções ou procedimentos específicos estão 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 grande 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 arquivos grandes, pode ser prudente aumentar globalmente o work_mem valor. Essa ação facilita o processamento da maioria das consultas na memória, para que você possa evitar operações baseadas em disco e melhorar a eficiência. No entanto, seja sempre cauteloso e monitore a utilização da memória em seu servidor para garantir que ele possa lidar com o valor aumentado work_mem .

Determinação do valor mínimo de work_mem para operações de classificação

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

1. Conecte-se ao seu banco de dados usando psql ou seu cliente PostgreSQL preferido.
2. Defina um valor inicial work_mem ligeiramente superior a 20 MB para ter em conta cabeçalhos adicionais durante o processamento na memória. Use um comando como: SET work_mem TO '25MB'.
3. Execute EXPLAIN ANALYZE a consulta problemática na mesma sessão.
4. Analise a saída para "Sort Method: quicksort Memory: xkB". Se indicar "external merge Disk: xkB", aumente o work_mem valor incrementalmente e teste novamente até "quicksort Memory" aparecer. A aparência dos sinais de "quicksort Memory" 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

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada por cada processo de trabalho de vácuo automático.
Tipo de dados	integer
Default value	-1
Valores permitidos	-1-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentação	autovacuum_work_mem

dynamic_shared_memory_type

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada dinâmica usada.
Tipo de dados	enumeração
Default value	posix
Valores permitidos	posix
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	dynamic_shared_memory_type

hash_mem_multiplier

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Vários dos work_mem usar para tabelas de hash.
Tipo de dados	numérico
Default value	1
Valores permitidos	1
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	hash_mem_multiplier

huge_pages

Atributo	Value
Categoria	Utilização 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
Default value	try
Valores permitidos	on,off,try
Tipo de parâmetro	estático
Documentação	huge_pages

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 oposição às 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 a tarefas de gerenciamento de memória, como menos falhas de buffer de lookaside 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.

Recomendações

• Para servidores com recursos de memória significativos, evite desativar páginas enormes. Desativar páginas enormes pode comprometer o desempenho.
• Se você começar com um servidor menor que não suporta páginas enormes, mas prevê escalar para um servidor que o faça, mantenha a huge_pages configuração para TRY uma transição perfeita e desempenho ideal.

Notas específicas do Azure

Para servidores com quatro ou mais vCores, páginas enormes são automaticamente alocadas a partir do sistema operacional subjacente. O recurso não está disponível para servidores com menos de quatro vCores. O número de páginas enormes é ajustado automaticamente se quaisquer configurações de memória compartilhada forem alteradas, incluindo alterações no shared_buffers.

maintenance_work_mem

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para operações de manutenção, como VACUUM, Create Index.
Tipo de dados	integer
Default value	Depende dos recursos (vCores, RAM ou espaço em disco) alocados para o servidor.
Valores permitidos	1024-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentação	maintenance_work_mem

Description

maintenance_work_mem é um parâmetro de configuração no PostgreSQL. Ele governa a quantidade de memória alocada para operações de manutenção, como VACUUM, CREATE INDEXe ALTER TABLE. Ao contrário work_memdo , 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.

Pontos principais

• Tampa 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 embutida para coletar identificadores de tupla morta. Ele pode usar apenas até 1 GB de memória para este processo.
• Separação de memória para autovácuo: Você pode usar a autovacuum_work_mem configuração para controlar a memória que as operações de vácuo automático usam independentemente. Essa configuração atua como um subconjunto de maintenance_work_mem. Você pode decidir quanta memória o autovacuum usa sem afetar a alocação de memória para outras tarefas de manutenção e operações de definição de dados.

max_prepared_transactions

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define o número máximo de transações preparadas simultaneamente. Ao executar um servidor de réplica, você deve definir esse parâmetro para o mesmo valor ou maior do que no servidor primário.
Tipo de dados	integer
Default value	0
Valores permitidos	0-262143
Tipo de parâmetro	estático
Documentação	max_prepared_transactions

max_stack_depth

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a profundidade máxima da pilha, em kilobytes.
Tipo de dados	integer
Default value	2048
Valores permitidos	2048
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	max_stack_depth

shared_buffers

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

Description

O shared_buffers parâmetro configuration determina a quantidade de memória do sistema alocada para o 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 do 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. Ao servir como intermediário entre os processos do banco de dados e o disco, shared_buffers reduz efetivamente o número de operações de E/S necessárias.

Notas específicas do Azure

A definição shared_buffers dimensiona-se de forma linear (aproximadamente) à medida que os vCores aumentam num escalão.

shared_memory_type

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada usada para a região principal de memória compartilhada.
Tipo de dados	enumeração
Default value	mmap
Valores permitidos	mmap
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	shared_memory_type

temp_buffers

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define o número máximo de buffers temporários usados por cada sessão de banco de dados.
Tipo de dados	integer
Default value	1024
Valores permitidos	100-1073741823
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentação	temp_buffers

work_mem

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a quantidade de memória a ser usada por operações de classificação internas e tabelas de hash antes de gravar em arquivos de disco temporários.
Tipo de dados	integer
Default value	4096
Valores permitidos	4096-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentação	work_mem

Description

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

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 no disco.

Pontos principais

• Memória de conexão privada: work_mem faz parte da memória privada usada por cada sessão de banco de dados. 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_memo . É improvável que consultas simples como SELECT 1 as exijam work_mem. No entanto, consultas complexas que envolvem operações como classificação ou hash podem consumir uma ou várias partes do work_mem.
• Operações paralelas: Para consultas que abrangem vários back-ends paralelos, cada back-end pode potencialmente usar uma ou várias partes do work_mem.

Monitorização e ajustamento work_mem

É essencial monitorar continuamente o desempenho do seu sistema e ajustar work_mem conforme necessário, principalmente se os tempos de execução da consulta relacionados às operações de classificação ou hash forem lentos. Eis algumas formas de monitorizar o desempenho utilizando as ferramentas disponíveis no portal do Azure:

• Visão de desempenho da consulta: marque a guia Principais consultas por arquivos temporários para identificar consultas que estão gerando arquivos temporários. Esta situação sugere uma potencial necessidade de aumentar.work_mem
• Guias de solução de problemas: use a guia Arquivos temporários altos nos guias de solução de problemas para identificar consultas problemáticas.

Ajuste granular

Enquanto você gerencia 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 memória criteriosamente com base nas necessidades específicas de processos e usuários. Ele também minimiza o risco de encontrar problemas de falta de memória. Veja como você pode fazer isso:

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

• Nível de função/procedimento: Se funções ou procedimentos específicos estão 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 grande 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 arquivos grandes, pode ser prudente aumentar globalmente o work_mem valor. Essa ação facilita o processamento da maioria das consultas na memória, para que você possa evitar operações baseadas em disco e melhorar a eficiência. No entanto, seja sempre cauteloso e monitore a utilização da memória em seu servidor para garantir que ele possa lidar com o valor aumentado work_mem .

Determinação do valor mínimo de work_mem para operações de classificação

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

1. Conecte-se ao seu banco de dados usando psql ou seu cliente PostgreSQL preferido.
2. Defina um valor inicial work_mem ligeiramente superior a 20 MB para ter em conta cabeçalhos adicionais durante o processamento na memória. Use um comando como: SET work_mem TO '25MB'.
3. Execute EXPLAIN ANALYZE a consulta problemática na mesma sessão.
4. Analise a saída para "Sort Method: quicksort Memory: xkB". Se indicar "external merge Disk: xkB", aumente o work_mem valor incrementalmente e teste novamente até "quicksort Memory" aparecer. A aparência dos sinais de "quicksort Memory" 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

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada por cada processo de trabalho de vácuo automático.
Tipo de dados	integer
Default value	-1
Valores permitidos	-1-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentação	autovacuum_work_mem

dynamic_shared_memory_type

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Seleciona a implementação de memória compartilhada dinâmica usada.
Tipo de dados	enumeração
Default value	posix
Valores permitidos	posix
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	dynamic_shared_memory_type

huge_pages

Atributo	Value
Categoria	Utilização 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
Default value	try
Valores permitidos	on,off,try
Tipo de parâmetro	estático
Documentação	huge_pages

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 oposição às 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 a tarefas de gerenciamento de memória, como menos falhas de buffer de lookaside 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.

Recomendações

• Para servidores com recursos de memória significativos, evite desativar páginas enormes. Desativar páginas enormes pode comprometer o desempenho.
• Se você começar com um servidor menor que não suporta páginas enormes, mas prevê escalar para um servidor que o faça, mantenha a huge_pages configuração para TRY uma transição perfeita e desempenho ideal.

Notas específicas do Azure

Para servidores com quatro ou mais vCores, páginas enormes são automaticamente alocadas a partir do sistema operacional subjacente. O recurso não está disponível para servidores com menos de quatro vCores. O número de páginas enormes é ajustado automaticamente se quaisquer configurações de memória compartilhada forem alteradas, incluindo alterações no shared_buffers.

maintenance_work_mem

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a memória máxima a ser usada para operações de manutenção, como VACUUM, Create Index.
Tipo de dados	integer
Default value	Depende dos recursos (vCores, RAM ou espaço em disco) alocados para o servidor.
Valores permitidos	1024-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentação	maintenance_work_mem

Description

maintenance_work_mem é um parâmetro de configuração no PostgreSQL. Ele governa a quantidade de memória alocada para operações de manutenção, como VACUUM, CREATE INDEXe ALTER TABLE. Ao contrário work_memdo , 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.

Pontos principais

• Tampa 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 embutida para coletar identificadores de tupla morta. Ele pode usar apenas até 1 GB de memória para este processo.
• Separação de memória para autovácuo: Você pode usar a autovacuum_work_mem configuração para controlar a memória que as operações de vácuo automático usam independentemente. Essa configuração atua como um subconjunto de maintenance_work_mem. Você pode decidir quanta memória o autovacuum usa sem afetar a alocação de memória para outras tarefas de manutenção e operações de definição de dados.

max_prepared_transactions

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define o número máximo de transações preparadas simultaneamente. Ao executar um servidor de réplica, você deve definir esse parâmetro para o mesmo valor ou maior do que no servidor primário.
Tipo de dados	integer
Default value	0
Valores permitidos	0-262143
Tipo de parâmetro	estático
Documentação	max_prepared_transactions

max_stack_depth

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a profundidade máxima da pilha, em kilobytes.
Tipo de dados	integer
Default value	2048
Valores permitidos	2048
Tipo de parâmetro	somente leitura
Documentação	max_stack_depth

shared_buffers

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

Description

O shared_buffers parâmetro configuration determina a quantidade de memória do sistema alocada para o 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 do 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. Ao servir como intermediário entre os processos do banco de dados e o disco, shared_buffers reduz efetivamente o número de operações de E/S necessárias.

Notas específicas do Azure

A definição shared_buffers dimensiona-se de forma linear (aproximadamente) à medida que os vCores aumentam num escalão.

temp_buffers

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define o número máximo de buffers temporários usados por cada sessão de banco de dados.
Tipo de dados	integer
Default value	1024
Valores permitidos	100-1073741823
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentação	temp_buffers

work_mem

Atributo	Value
Categoria	Utilização de Recursos / Memória
Description	Define a quantidade de memória a ser usada por operações de classificação internas e tabelas de hash antes de gravar em arquivos de disco temporários.
Tipo de dados	integer
Default value	4096
Valores permitidos	4096-2097151
Tipo de parâmetro	dynamic
Documentação	work_mem

Description

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

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 no disco.

Pontos principais

• Memória de conexão privada: work_mem faz parte da memória privada usada por cada sessão de banco de dados. 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_memo . É improvável que consultas simples como SELECT 1 as exijam work_mem. No entanto, consultas complexas que envolvem operações como classificação ou hash podem consumir uma ou várias partes do work_mem.
• Operações paralelas: Para consultas que abrangem vários back-ends paralelos, cada back-end pode potencialmente usar uma ou várias partes do work_mem.

Monitorização e ajustamento work_mem

É essencial monitorar continuamente o desempenho do seu sistema e ajustar work_mem conforme necessário, principalmente se os tempos de execução da consulta relacionados às operações de classificação ou hash forem lentos. Eis algumas formas de monitorizar o desempenho utilizando as ferramentas disponíveis no portal do Azure:

• Visão de desempenho da consulta: marque a guia Principais consultas por arquivos temporários para identificar consultas que estão gerando arquivos temporários. Esta situação sugere uma potencial necessidade de aumentar.work_mem
• Guias de solução de problemas: use a guia Arquivos temporários altos nos guias de solução de problemas para identificar consultas problemáticas.

Ajuste granular

Enquanto você gerencia 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 memória criteriosamente com base nas necessidades específicas de processos e usuários. Ele também minimiza o risco de encontrar problemas de falta de memória. Veja como você pode fazer isso:

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

• Nível de função/procedimento: Se funções ou procedimentos específicos estão 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 grande 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 arquivos grandes, pode ser prudente aumentar globalmente o work_mem valor. Essa ação facilita o processamento da maioria das consultas na memória, para que você possa evitar operações baseadas em disco e melhorar a eficiência. No entanto, seja sempre cauteloso e monitore a utilização da memória em seu servidor para garantir que ele possa lidar com o valor aumentado work_mem .

Determinação do valor mínimo de work_mem para operações de classificação

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

1. Conecte-se ao seu banco de dados usando psql ou seu cliente PostgreSQL preferido.
2. Defina um valor inicial work_mem ligeiramente superior a 20 MB para ter em conta cabeçalhos adicionais durante o processamento na memória. Use um comando como: SET work_mem TO '25MB'.
3. Execute EXPLAIN ANALYZE a consulta problemática na mesma sessão.
4. Analise a saída para "Sort Method: quicksort Memory: xkB". Se indicar "external merge Disk: xkB", aumente o work_mem valor incrementalmente e teste novamente até "quicksort Memory" aparecer. A aparência dos sinais de "quicksort Memory" 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.