印刻数据库

外观

KingBaseES 性能最佳实践 ​

性能最佳实践概述 ​

KingBaseES 性能优化是数据库运维的重要组成部分，直接影响数据库的响应时间、吞吐量和资源利用率。良好的性能最佳实践能够帮助 DBA 优化数据库性能，提高系统的可用性和可靠性。本文将介绍 KingBaseES 性能最佳实践，包括硬件优化、数据库参数优化、SQL优化、索引优化和系统优化等方面。

硬件优化最佳实践 ​

1. CPU 优化 ​

最佳实践：

  • 选择高性能的多核 CPU，KingBaseES 可以充分利用多核 CPU 进行并行处理
  • 优先选择主频高的 CPU，对于 OLTP 系统尤为重要
  • 考虑使用 NUMA 架构，提高内存访问效率
  • 避免 CPU 资源过载，保持 CPU 利用率在 70% 以下

版本差异：

  • V8 R7 版本增强了对多核 CPU 的支持，能够更好地利用多核 CPU 资源

2. 内存优化 ​

最佳实践：

  • 配置足够的内存，建议内存大小为数据库大小的 25%-50%
  • 合理分配内存，将大部分内存分配给 shared_buffers 和 work_mem
  • 避免内存交换，确保系统有足够的物理内存
  • 考虑使用大页内存，提高内存访问效率

版本差异：

  • V8 R7 版本优化了内存管理，提高了内存利用率

3. 存储优化 ​

最佳实践：

  • 选择高性能的存储设备，如 SSD 或 NVMe
  • 使用 RAID 技术提高存储的性能和可靠性
  • 合理规划存储布局，将数据文件、日志文件和临时文件分开存储
  • 配置适当的存储缓存，提高存储性能
  • 监控存储 I/O 性能，避免 I/O 瓶颈

版本差异：

  • V8 R7 版本增强了对 SSD 和 NVMe 存储的支持，能够更好地利用高性能存储设备

4. 网络优化 ​

最佳实践：

  • 配置高速网络，尤其是在主备架构或集群架构中
  • 使用万兆以太网或更高速度的网络
  • 优化网络配置，减少网络延迟
  • 避免网络带宽瓶颈，确保网络带宽足够

版本差异：

  • V8 R7 版本优化了网络通信，提高了网络传输效率

数据库参数优化最佳实践 ​

1. 内存相关参数 ​

shared_buffers：

  • 建议设置为系统内存的 25%
  • 对于 OLTP 系统，可以适当增大，提高缓存命中率
  • 对于 OLAP 系统，也可以适当增大，提高查询性能

work_mem：

  • 建议根据系统内存和并发连接数合理设置
  • 对于复杂查询，可以适当增大，提高查询性能
  • 避免设置过大，导致内存不足

maintenance_work_mem：

  • 建议设置为系统内存的 5%-10%
  • 用于维护操作，如 VACUUM、CREATE INDEX 等
  • 可以适当增大，提高维护操作的性能

2. 并发相关参数 ​

max_connections：

  • 根据系统资源和业务需求合理设置
  • 避免设置过大，导致系统资源不足
  • 建议使用连接池，减少实际连接数

max_worker_processes：

  • 建议设置为 CPU 核心数
  • 用于并行查询和后台进程

max_parallel_workers_per_gather：

  • 建议设置为 CPU 核心数的一半
  • 用于并行查询

3. I/O 相关参数 ​

effective_io_concurrency：

  • 对于 SSD 存储，建议设置为 200 或更高
  • 对于 HDD 存储，建议设置为 2-4
  • 控制并发 I/O 操作的数量

random_page_cost：

  • 对于 SSD 存储，建议设置为 1.1-1.5
  • 对于 HDD 存储，建议设置为 4-5
  • 影响查询优化器的成本估算

checkpoint_timeout：

  • 建议设置为 300-900 秒
  • 控制检查点的频率
  • 可以适当增大，减少 I/O 峰值

checkpoint_completion_target：

  • 建议设置为 0.7-0.9
  • 控制检查点的持续时间
  • 可以适当增大，平滑 I/O 负载

4. 日志相关参数 ​

wal_buffers：

  • 建议设置为 16MB 或更大
  • 用于缓存 WAL 日志
  • 可以适当增大，减少 WAL 写入频率

synchronous_commit：

  • 根据业务需求设置，可以选择 off、local 或 on
  • off：异步提交，性能最高，但可能丢失数据
  • local：本地同步，确保数据写入本地磁盘
  • on：完全同步，确保数据写入所有备库

SQL 优化最佳实践 ​

1. 查询优化 ​

最佳实践：

  • 明确指定需要查询的字段，避免使用 SELECT *
  • 使用表别名简化 SQL 语句
  • 避免在 WHERE 子句中使用函数或表达式，导致索引失效
  • 避免使用 LIKE 通配符开头的查询，导致索引失效
  • 优先使用 INNER JOIN，避免使用 OUTER JOIN
  • 小表驱动大表，提高 JOIN 效率
  • 避免过多的表 JOIN（建议不超过 5 个表）
  • 考虑使用 EXISTS 替代 IN，提高查询性能

示例：

sql
-- 推荐
SELECT u.user_id, u.user_name
FROM user_info u
WHERE EXISTS (
    SELECT 1 FROM orders o WHERE o.user_id = u.user_id AND o.total_amount > 100
);

-- 不推荐
SELECT u.user_id, u.user_name
FROM user_info u
WHERE u.user_id IN (
    SELECT o.user_id FROM orders o WHERE o.total_amount > 100
);

2. 插入优化 ​

最佳实践：

  • 使用批量插入，减少网络开销和事务开销
  • 明确指定插入的字段名称
  • 使用 INSERT ... ON CONFLICT 处理冲突情况
  • 避免一次性插入大量数据，影响系统性能

示例：

sql
-- 推荐：批量插入
INSERT INTO user_info (user_name, email, phone) 
VALUES 
    ('张三', 'zhangsan@example.com', '13800138000'),
    ('李四', 'lisi@example.com', '13900139000'),
    ('王五', 'wangwu@example.com', '13700137000');

-- 不推荐：单条插入
INSERT INTO user_info (user_name, email, phone) VALUES ('张三', 'zhangsan@example.com', '13800138000');
INSERT INTO user_info (user_name, email, phone) VALUES ('李四', 'lisi@example.com', '13900139000');
INSERT INTO user_info (user_name, email, phone) VALUES ('王五', 'wangwu@example.com', '13700137000');

3. 更新优化 ​

最佳实践：

  • 只更新必要的字段
  • 避免一次性更新大量数据
  • 确保 WHERE 子句包含索引列，避免全表扫描
  • 使用 LIMIT 限制更新的行数（如果需要）

4. 删除优化 ​

最佳实践：

  • 避免一次性删除大量数据
  • 确保 WHERE 子句包含索引列，避免全表扫描
  • 使用 LIMIT 限制删除的行数（如果需要）
  • 对于大表，考虑使用 TRUNCATE TABLE 替代 DELETE（如果适合）
  • 删除大量数据后，建议重建索引和更新统计信息

索引优化最佳实践 ​

1. 索引设计 ​

最佳实践：

  • 根据查询模式设计合理的索引
  • 避免在频繁更新的字段上创建索引
  • 避免在低基数字段上创建索引
  • 复合索引的顺序应根据查询频率和选择性确定
  • 考虑使用部分索引和表达式索引
  • 定期监控索引使用情况，移除未使用的索引

示例：

sql
-- 推荐：创建复合索引，将选择性高的字段放在前面
CREATE INDEX idx_orders_user_id_order_date ON orders(user_id, order_date DESC);

-- 不推荐：在低基数字段上创建索引
CREATE INDEX idx_user_info_gender ON user_info(gender);

2. 索引使用 ​

最佳实践：

  • 避免在索引列上使用函数或表达式，导致索引失效
  • 避免使用 LIKE 通配符开头的查询，导致索引失效
  • 考虑使用覆盖索引，减少回表操作
  • 定期重建或重新组织索引，提高索引性能
  • 监控索引使用情况，移除未使用的索引

3. 分区表索引 ​

最佳实践：

  • 对于分区表，建议创建本地索引，提高查询性能
  • 避免在分区表上创建全局索引，影响 DML 操作性能
  • 定期维护分区表索引，如重建或重新组织索引

系统优化最佳实践 ​

1. 操作系统优化 ​

最佳实践：

  • 关闭不必要的服务和进程
  • 优化操作系统参数，如文件描述符、内存管理、网络参数等
  • 使用大页内存，提高内存访问效率
  • 关闭透明大页，避免性能问题
  • 优化磁盘 I/O 调度器，如使用 deadline 或 noop 调度器

2. 表空间优化 ​

最佳实践：

  • 根据数据类型和访问模式设计不同的表空间
  • 将系统表空间和用户表空间分开存储
  • 将热数据和冷数据分开存储
  • 合理规划表空间的大小，避免空间不足
  • 定期监控表空间的使用情况

3. 统计信息优化 ​

最佳实践：

  • 定期收集表的统计信息，确保查询优化器生成高效的执行计划
  • 对于大表，可以增加统计信息的采样率
  • 对于频繁更新的表，增加统计信息的收集频率
  • 使用 ANALYZE 命令收集统计信息

示例：

sql
-- 收集单个表的统计信息
ANALYZE user_info;

-- 收集所有表的统计信息
ANALYZE;

-- 收集表的统计信息，增加采样率
ANALYZE user_info WITH (sample_rate = 20);

4. VACUUM 优化 ​

最佳实践：

  • 启用自动 VACUUM，定期清理死元组
  • 调整 VACUUM 参数，如 autovacuum_vacuum_scale_factor 和 autovacuum_analyze_scale_factor
  • 对于大表，考虑手动执行 VACUUM FULL 或 REINDEX
  • 监控 VACUUM 运行情况，确保 VACUUM 正常执行

示例：

sql
-- 手动执行 VACUUM
VACUUM user_info;

-- 手动执行 VACUUM FULL
VACUUM FULL user_info;

-- 手动执行 VACUUM ANALYZE
VACUUM ANALYZE user_info;

高并发优化最佳实践 ​

1. 连接池优化 ​

最佳实践：

  • 使用连接池管理数据库连接，提高连接复用率
  • 合理设置连接池大小，避免连接数过多
  • 配置适当的连接超时参数
  • 监控连接池使用情况，优化连接池配置

2. 锁优化 ​

最佳实践：

  • 保持事务短小精悍，减少锁持有时间
  • 避免长事务，减少锁竞争
  • 使用合适的隔离级别，避免不必要的锁
  • 考虑使用乐观锁，减少锁竞争
  • 定期监控锁等待情况，优化锁使用

3. 并行查询优化 ​

最佳实践：

  • 对于复杂查询，考虑使用并行查询
  • 合理设置并行查询参数，如 max_parallel_workers_per_gather
  • 监控并行查询的执行情况，优化并行查询配置
  • 避免在高并发场景下过度使用并行查询，导致系统资源不足

版本差异 ​

V8 R6 版本 ​

  • 性能优化选项相对较少
  • 对多核 CPU 的支持相对有限
  • 内存管理相对简单
  • 并行查询功能相对基础

V8 R7 版本 ​

  • 增强了对多核 CPU 的支持，能够更好地利用多核 CPU 资源
  • 优化了内存管理，提高了内存利用率
  • 增强了对 SSD 和 NVMe 存储的支持
  • 提供了更多的性能优化选项
  • 增强了并行查询功能，提高了复杂查询的性能
  • 优化了锁管理，减少了锁竞争

常见问题与解决方案 ​

1. 如何定位性能瓶颈？ ​

问题：如何定位数据库的性能瓶颈？

解决方案：

  • 使用性能监控工具，如 KingBaseES Manager（KEM）、Prometheus + Grafana 等
  • 分析慢查询日志，找出执行时间长的查询
  • 使用执行计划分析工具，如 EXPLAIN 和 EXPLAIN ANALYZE
  • 监控系统资源利用率，如 CPU、内存、磁盘 I/O 和网络
  • 分析锁等待情况，找出锁竞争的源头

2. 如何优化慢查询？ ​

问题：如何优化执行时间长的慢查询？

解决方案：

  • 分析执行计划，找出性能瓶颈
  • 优化索引设计，确保查询条件中包含索引列
  • 优化 SQL 语句，如简化查询、减少 JOIN 表数量等
  • 考虑使用物化视图，提高复杂查询的性能
  • 对于大表，考虑使用分区表，提高查询性能

3. 如何提高数据库的并发处理能力？ ​

问题：如何提高数据库的并发处理能力，支持更多的并发连接？

解决方案：

  • 使用连接池管理数据库连接，提高连接复用率
  • 优化数据库参数，如 max_connections、shared_buffers 等
  • 优化 SQL 语句，减少查询执行时间
  • 优化索引设计，提高查询性能
  • 考虑使用读写分离，分担主库的压力
  • 考虑使用集群架构，提高系统的并发处理能力

4. 如何优化数据库的写入性能？ ​

问题：如何优化数据库的写入性能，提高写入吞吐量？

解决方案：

  • 优化存储设备，使用 SSD 或 NVMe 存储
  • 优化 WAL 配置，如增大 wal_buffers、调整 checkpoint 相关参数等
  • 考虑使用异步提交，如设置 synchronous_commit = off
  • 使用批量写入，减少网络开销和事务开销
  • 优化索引设计，减少索引维护的开销
  • 考虑使用分区表，提高写入性能

总结 ​

KingBaseES 性能最佳实践涵盖了硬件优化、数据库参数优化、SQL优化、索引优化和系统优化等多个方面。通过遵循这些最佳实践，可以帮助 DBA 优化数据库性能，提高系统的响应时间、吞吐量和资源利用率。

性能优化是一个持续的过程，需要 DBA 不断监控和调整系统配置，适应业务需求的变化。同时，DBA 还需要关注 KingBaseES 的版本更新，了解新版本的性能优化特性，及时升级系统，享受新版本带来的性能提升。