【转载】影响postgresql性能的几个重要参数

原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_7cb52fa80102w684.html
感谢原作者！
影响postgresql性能的几个重要参数 (2016-05-08 20:47:50)转载▼
标签： odoo openerp 9.0 分类： Postgresql数据库
本人现在开发的所有项目都使用postgresql，应用下来对它很是满意，现就影响postgresql性能的几个重要参数介绍如下，希望对PG的初学者有所帮助，如果你在实际应用中遇到什么问题，可给我留言，我们一起解决：

PG的配置文件是数据库目录下的postgresql.conf文件，8.0以后的版本可支持K，M，G这样的参数，只要修改相应参数后重新启动PG服务就OK了。

shared_buffers：这是最重要的参数，postgresql通过shared_buffers和内核和磁盘打交道，因此应该尽量大，让更多的数据缓存在shared_buffers中。通常设置为实际RAM的10％是合理的，比如50000(400M)

work_mem： 在pgsql 8.0之前叫做sort_mem。postgresql在执行排序操作时，会根据work_mem的大小决定是否将一个大的结果集拆分为几个小的和 work_mem查不多大小的临时文件。显然拆分的结果是降低了排序的速度。因此增加work_mem有助于提高排序的速度。通常设置为实际RAM的2% -4%，根据需要排序结果集的大小而定，比如81920(80M)

effective_cache_size：是postgresql能够使用的最大缓存，这个数字对于独立的pgsql服务器而言应该足够大，比如4G的内存，可以设置为3.5G(437500)

maintence_work_mem：这里定义的内存只是在CREATE INDEX, VACUUM等时用到，因此用到的频率不高，但是往往这些指令消耗比较多的资源，因此应该尽快让这些指令快速执行完毕：给maintence_work_mem大的内存，比如512M(524288)

max_connections： 通常，max_connections的目的是防止max_connections * work_mem超出了实际内存大小。比如，如果将work_mem设置为实际内存的2%大小，则在极端情况下，如果有50个查询都有排序要求，而且都使 用2％的内存，则会导致swap的产生，系统性能就会大大降低。当然，如果有4G的内存，同时出现50个如此大的查询的几率应该是很小的。不过，要清楚 max_connections和work_mem的关系。