max_parallel_workers:这个参数指定了在查询执行期间可以使用的最大并行工作者数量。它控制了可以同时执行的并行查询数量。 max_parallel_workers_per_gather:这个参数指定了在单个并行计划节点中可以使用的最大并行工作者数量。它控制了单个查询计划节点中可以并行执行的任务数量。
可以通过设置max_parallel_workers参数来控制并行查询的线程数。 硬件升级:如果以上优化措施无法满足性能需求,可以考虑升级硬件,如增加CPU核数、内存容量或使用更快的存储设备。 腾讯云相关产品推荐: 腾讯云数据库PostgreSQL:提供高性能、高可用的托管式PostgreSQL数据库服务,支持自动备份、容灾、监控等功能。详情请参考:https...
启用并行执行,设置max_parallel_workers_per_gather参数。 五、扩展与工具 性能监控工具: pg_stat_statements:统计SQL执行时间、调用次数。 pgBadger:分析日志生成可视化报告。 使用扩展插件: pg_partman:自动化分区管理。 TimescaleDB:针对时序数据优化。 六、存储与硬件优化 存储层优化: SSD替代HDD,提升随机读写性能...
(8 rows)# Seq Scan 顺序扫描mydb=# set max_parallel_workers_per_gather = 0;mydb=# explain analyze select * from testtable1 where tname='myname_10';QUERY PLAN --- Seq Scan on testtable1 (cost=0.00..94336.12 rows=1 width=18) (actual time=0.365..1828.760 rows=1 loops=1) Filter:...
max_parallel_workers_per_gather:数据库支持并行操作的并行度。 max_parallel_workers:数据库允许并行的后台工作进程数。 wal_level = 'replica' # minimal, replica, or logical # (change requires restart) #fsync = on # flush data to disk for crash safety ...
max_parallel_workers 参数设置数据库允许的最大并行进程数,这个值小于或等于 max_worker_processes。 并行进程数设置分为两类,第一类是并行查询,并行查询的并行度由 max_parallel_workers_per_gather 参数控制,第二类是维护命令(例如 CREATE INDEX),维护命令的并行度由 max_parallel_maintenance_workers 参数控制。
max_parallel_workers_per_gather must be set to a value that is greater than zero. This is a special case of the more general principle that no more workers should be used than the number configured via max_parallel_workers_per_gather. ...
Functions min and max for the type bytea Parallel worker usage statistics New function pg_ls_summariesdir new contrib module: pg_logicalsnapinspect Improved extension installation error messages NOT NULL constraints in the system catalog A TOAST table for pg_index ...
kingledb=>setmax_parallel_workers_per_gather=0;SET0代表关闭 其他正整数代表 开启的并行度 我们再次执行下 kingledb=>EXPLAIN ANALYZESELECT*FROMtest_biglWHEREname='test'; QUERYPLAN---Seq Scanontest_bigl (cost=0.00..982812.00rows=1width=24) (actual time=10028.226. .10028.226rows=0loops=1) Fil...
示例代码: SET max_parallel_workers = 8; INSERT INTO table_name SELECT * FROM source_table; 使用分区表:如果数据量非常大,可以考虑使用分区表来分割数据。将数据分成多个分区,每个分区存储一部分数据。这样可以减少单个表的数据量,提高插入性能。示例代码: CREATE TABLE partitioned_table (LIKE table_name ...