PG数据库优化配置，pg数据库恢复误删数据

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均衡PG-小集群ceph的优化办法

由于在一个小型集群上排除性能问题的成本超过了额外的磁盘驱动器的成本，因此您可以通过避免过度消耗OSD存储驱动器的诱惑来优化您的集群设计规划。

Tableau 这个号称敏捷BI的扛把子，魔力象限常年位于领导者象限，界面清爽、功能确实很强大，实至名归。将数据拖入相关区域，自动出图，图形展示丰富，交互性较好。

这个功能使运维人员不必再为pg_num的调整而烦心，不过当数据量很大时，调整pg_num带来的集群抖动到底有多大还是未知数，还需要等待正式版出来后大量测试检验。

hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。

检测底层对象是否一致，开启scrub和deep-scrub后性能会降低很多，因为在做scrub的时候，ceph会对这个chunk进行加锁，这个也就是为什么有slow request，读锁和写锁都会进行。

内存容量：数据库服务器的内存容量对于性能至关重要。较大的内存容量可以提高数据的读写速度，并且可以缓存更多的数据，减少磁盘访问次数，从而提升整体性能。因此，选择有足够内存容量的服务器。

◆ CSV存储引擎把数据以逗号分隔的格式存储在文本文件中。◆ BLACKHOLE存储引擎接受但不存储数据，并且检索总是返回一个空集。◆ FEDERATED存储引擎把数据存在远程数据库中。

以使用内存数据库，名字自己查吧。一般都有相关论坛，代码和帮助都有人做的。

如果有强大的技术团队，关系型和非关系型数据库都可选择。一般来讲，非关系型数据库需要更多管理维护的时间。

存储将硬盘分成NTFS格式，NTFS比FAT32快，并看你的数据文件大小，1G以上你可以采用多数据库文件，这样可以将存取负载分散到多个物理硬盘或磁盘阵列上。

你可以选择适用于服务器、数据库和表格的存储引擎，以便在选择如何存储你的信息、如何检索这些信息以及你需要你的数据结合什么性能和功能的时候为你提供最大的灵活性。

临时增大checkpoint_segments系统变量的值也可以提高大量数据装载的效率。这是因为在向PostgreSQL装载大量数据时，将会导致检查点操作(由系统变量checkpoint_timeout声明)比平时更加频繁的发生。

理论上讲 PostgreSQL 的 fsync 功能关闭，可以实现性能的提升，但是带来的影响就是需要承担数据的丢失，因为出现系统宕机或者数据库崩溃的时候有一些数据是没有落盘的。

我已经把postgresql分别在ramdisk上和不在ramdisk上进行过速度方面性能的测试。有些时候，在ramdisk上的postgresql的速度将会快出50%。当然有些时候不是这样的。

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