postgres チューニングメモ

ハードウェアの性能

PostgreSQLの設定

PostgreSQLのバージョン

データベース設計

データの特性

その他の要因

結論

PostgreSQLの性能は多くの要因に依存します。適切なハードウェアの選択、最適なPostgreSQL設定、適切なデータベース設計、および最新バージョンの使用は、データ挿入時のパフォーマンスを最大限に引き出すために重要です。これらの要因を考慮して、インデックスのオーバーヘッドを最小限に抑え、データベースの全体的なパフォーマンスを向上させることができます。

4o

postgresの設定でベストプラクティスな値の事例を教えてChatGPT

PostgreSQLの設定は、ハードウェア、ワークロード、データベースの規模、使用ケースに依存します。しかし、一般的なベストプラクティスとして推奨される設定値の事例を以下に示します。これらの設定は基本的なガイドラインであり、実際の環境に合わせて調整が必要です。

shared_buffers

work_mem

maintenance_work_mem

wal_buffers

checkpoint_completion_target

effective_cache_size

autovacuum関連設定

その他の重要な設定

例としての設定

postgresqlコードをコピーするshared_buffers = 16GB
work_mem = 64MB
maintenance_work_mem = 2GB
wal_buffers = 16MB
checkpoint_completion_target = 0.8
effective_cache_size = 48GB
autovacuum_max_workers = 3
autovacuum_naptime = 60s
autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.1
autovacuum_analyze_scale_factor = 0.05
max_connections = 200
default_statistics_target = 100

調整のためのベンチマーク

設定変更後は、必ずベンチマークやモニタリングツールを使用してパフォーマンスを評価し、必要に応じて設定を微調整してください。具体的には、pg_stat_statementsビューやpg_stat_activityビューを使用してクエリのパフォーマンスやリソース使用状況を監視します。

まとめ

PostgreSQLのパフォーマンスを最適化するための設定は、使用するハードウェア、ワークロード、およびデータベースの特性に依存します。上記の推奨設定値を参考に、自分の環境に合わせて適切に調整してください。また、設定変更後は必ずパフォーマンスのベンチマークを行い、効果を確認することが重要です。

4o

pg_stat_statementsビューやpg_stat_activityのクエリを教えてChatGPT

PostgreSQLのpg_stat_statementsビューやpg_stat_activityビューは、データベースのパフォーマンスを監視し、クエリの動作を分析するために非常に有用です。以下に、それぞれのビューを使用するためのクエリの例を示します。

pg_stat_statementsビュー

pg_stat_statementsは、クエリの統計情報を収集する拡張機能です。この拡張機能を使用するには、事前にインストールし、有効化する必要があります。

拡張機能の有効化

sqlコードをコピーするCREATE EXTENSION pg_stat_statements;

サンプルクエリ

  1. 最も頻繁に実行されたクエリのリスト
  2. SELECT query, calls, total_time, rows, mean_time, stddev_time, min_time, max_time FROM pg_stat_statements ORDER BY calls DESC LIMIT 10;
  3. 合計実行時間が最も長いクエリのリスト
  4. SELECT query, calls, total_time, rows, mean_time, stddev_time, min_time, max_time FROM pg_stat_statements ORDER BY total_time DESC LIMIT 10;
  5. 平均実行時間が最も長いクエリのリスト
  6. SELECT query, calls, total_time, rows, mean_time, stddev_time, min_time, max_time FROM pg_stat_statements ORDER BY mean_time DESC LIMIT 10;
  7. エラーが発生したクエリのリスト
  8. SELECT query, calls, total_time, rows, mean_time, stddev_time, min_time, max_time, calls - rows AS error_count FROM pg_stat_statements WHERE calls > rows ORDER BY error_count DESC LIMIT 10;

pg_stat_activityビュー

pg_stat_activityビューは、現在のデータベース接続に関する情報を提供します。このビューを使用すると、現在実行中のクエリや待機状態を確認できます。

サンプルクエリ

  1. 現在実行中のクエリをリストする
  2. SELECT pid, usename, application_name, client_addr, state, query, query_start FROM pg_stat_activity WHERE state = 'active';
  3. 特定のユーザーが実行中のクエリをリストする
  4. SELECT pid, usename, application_name, client_addr, state, query, query_start FROM pg_stat_activity WHERE state = 'active' AND usename = 'your_username';
  5. 待機中のクエリをリストする
  6. SELECT pid, usename, application_name, client_addr, state, wait_event_type, wait_event, query, query_start FROM pg_stat_activity WHERE wait_event IS NOT NULL;
  7. 長時間実行中のクエリをリストする
  8. SELECT pid, usename, application_name, client_addr, state, query, query_start, now() - query_start AS duration FROM pg_stat_activity WHERE state = 'active' ORDER BY duration DESC LIMIT 10;

PostgreSQLのshared_buffers設定は、サーバーの物理メモリに依存します。一般的なベストプラクティスとして、サーバーの物理メモリの25%〜40%をshared_buffersに割り当てることが推奨されます。これを踏まえて、128GBおよび256GBのメモリがあるサーバーの場合のベストプラクティスを以下に示します。

128GBのメモリがあるサーバーの場合

shared_buffersの設定

256GBのメモリがあるサーバーの場合

shared_buffersの設定

理由と補足

  1. メモリの25%〜40%:
    • この範囲は、PostgreSQLが効率的にデータをキャッシュし、ディスクI/Oを減らすために十分なメモリを提供します。メモリが多すぎると、オペレーティングシステム（OS）が利用するキャッシュと競合する可能性があるため、OSも適切にキャッシュを管理できるように残りのメモリを確保する必要があります。
  2. メモリの使い方のバランス:
    • shared_buffersを増やすと、PostgreSQLがディスクI/Oを減らし、パフォーマンスを向上させることができますが、OSのキャッシュも重要です。OSはPostgreSQLのプロセスとは独立してキャッシュを管理し、ディスクアクセスの効率を上げます。

その他の設定の調整

shared_buffersの設定を変更した場合、他の設定も調整する必要があります。以下は、それに関連する設定の例です。

work_mem

maintenance_work_mem

effective_cache_size

具体的な設定例

128GBのメモリの場合

shared_buffers = 32GB
work_mem = 64MB
maintenance_work_mem = 2GB
effective_cache_size = 96GB

256GBのメモリの場合

shared_buffers = 64GB
work_mem = 64MB
maintenance_work_mem = 2GB
effective_cache_size = 192GB

複合インデックスは、複数の列に対するインデックスを1つにまとめたものです。複合インデックスを適切に設計することで、複数のクエリを効率的にカバーでき、クエリパフォーマンスを向上させることができます。以下に、複合インデックスの利点や使用方法、設計時の注意点について詳しく説明します。

複合インデックスの利点

  1. クエリのパフォーマンス向上:
    • 複合インデックスを使用することで、特定のクエリが複数の単一列インデックスを使用するよりも効率的に実行される場合があります。
  2. インデックスの重複を避ける:
    • 単一列インデックスを複数設定するよりも、複合インデックスを1つ設定することで、インデックスの重複を避け、ストレージ使用量を削減できます。
  3. 特定のクエリパターンを効率化:
    • 複合インデックスは、複数の列に基づく検索やソートを効率化するために有用です。

使用方法

以下に、複合インデックスの作成方法とその効果を説明します。

例1: 単一列インデックスの使用例

テーブル orders に以下のクエリが頻繁に実行されるとします。

この場合、以下の単一列インデックスを作成することが一般的です。

CREATE INDEX idx_customer_id ON orders(customer_id);
CREATE INDEX idx_product_id ON orders(product_id);

例2: 複合インデックスの使用例

上記のクエリに加えて、以下のクエリも頻繁に実行されるとします。

この場合、複合インデックスを使用することでクエリパフォーマンスを向上させることができます。

CREATE INDEX idx_customer_product ON orders(customer_id, product_id);

この複合インデックスは、以下のクエリをカバーします。

複合インデックス設計時の注意点

  1. 列の順序:
    • 複合インデックス内の列の順序は重要です。インデックスは先頭の列から順に最適化されるため、最も選択度の高い（すなわち、クエリのフィルタリングに最も寄与する）列を最初に配置することが推奨されます。
  2. 部分的なカバー:
    • 複合インデックスは、インデックスの先頭部分の列に基づくクエリにも効果的です。例えば、CREATE INDEX idx_customer_product ON orders(customer_id, product_id);はcustomer_idのみに基づくクエリもカバーしますが、product_idのみに基づくクエリはカバーしません。
  3. インデックスサイズ:
    • 複合インデックスは、単一列インデックスよりもサイズが大きくなる傾向があります。テーブルの列数やデータの規模に応じて、インデックスサイズがストレージに与える影響を考慮する必要があります。

具体例の解説

以下に、具体例を挙げて説明します。

テーブル定義

CREATE TABLE orders (
    order_id SERIAL PRIMARY KEY,
    customer_id INT,
    product_id INT,
    order_date DATE,
    amount DECIMAL
);

クエリパターン

この場合、複数の単一列インデックスを作成する代わりに、以下のような複合インデックスを作成します。

複合インデックスの作成


CREATE INDEX idx_customer_product ON orders(customer_id, product_id);

クエリの最適化

複合インデックスが特定の列のみに対するクエリに対して効果を発揮しない理由を理解するためには、インデックスの内部構造とPostgreSQLがどのようにインデックスを利用するかを理解する必要があります。

インデックスの内部構造

インデックスはツリー構造（通常はB-tree）で実装されており、列の値に基づいてデータを効率的に検索できるようになっています。複合インデックスの場合、インデックスは複数の列を組み合わせたキーを持つ形で構築されます。例えば、CREATE INDEX idx_customer_product ON orders(customer_id, product_id);というインデックスは、以下のようなキーの順序で構成されます。

(customer_id, product_id)

インデックスが利かない理由

プレフィックス（先頭部分）ルール

複合インデックスが有効に使われるには、クエリの検索条件がインデックスの先頭部分（プレフィックス）に一致している必要があります。具体的には、以下の条件が必要です。

  1. インデックスの先頭部分に一致する検索条件が含まれている。
  2. 検索条件がインデックスの列の順序に従っている。

例

インデックスが (customer_id, product_id) で構成されている場合、以下のクエリはインデックスを利用できます。

しかし、以下のクエリはインデックスを利用できません。

インデックスのスキャン順序

インデックスのツリー構造は、最初のキー（この場合は customer_id）に基づいて並べられており、その次に2番目のキー（この場合は product_id）が続きます。したがって、product_idの値だけを使ってツリー構造を効果的にスキャンすることはできません。具体的には、customer_idがどのような値であっても、その下にあるproduct_idの特定の値を見つけることができるように、ツリー全体をスキャンする必要があるため、効率的ではありません。

回避策

個別インデックスの追加

product_idのみに対するクエリを頻繁に行う場合は、別途product_idに対するインデックスを作成するのが一般的です。

CREATE INDEX idx_product_id ON orders(product_id);

これにより、以下のクエリは新しいインデックスを利用して効率的に実行されます。

マルチカラムインデックスの利用

場合によっては、複合インデックスの順序を変更することも検討できます。ただし、この場合はcustomer_idとproduct_idの組み合わせを含むクエリの頻度と性能を考慮する必要があります。

sqlコードをコピーするCREATE INDEX idx_product_customer ON orders(product_id, customer_id);

このインデックスは以下のクエリに対して有効です。

ただし、customer_idのみに基づくクエリには効果がありません。

内部結合（INNER JOIN）と外部結合（LEFT JOIN、RIGHT JOIN）を行う場合のインデックス設計について説明します。以下に、例として3つのテーブルを使用し、結合クエリに対するインデックス設計の方法を具体的に示します。

例: 3つのテーブル

以下の3つのテーブルを使用します。

  1. customersテーブル
  2. ordersテーブル
  3. productsテーブル
CREATE TABLE customers (
    customer_id SERIAL PRIMARY KEY,
    customer_name VARCHAR(255) NOT NULL
);

CREATE TABLE orders (
    order_id SERIAL PRIMARY KEY,
    customer_id INT NOT NULL,
    order_date DATE NOT NULL,
    product_id INT NOT NULL,
    quantity INT NOT NULL,
    FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id),
    FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES products(product_id)
);

CREATE TABLE products (
    product_id SERIAL PRIMARY KEY,
    product_name VARCHAR(255) NOT NULL,
    price DECIMAL NOT NULL
);

結合クエリの例

  1. 内部結合クエリ（INNER JOIN）
  2. 左外部結合クエリ（LEFT JOIN）

1. 内部結合クエリ（INNER JOIN）

以下のクエリは、customers、orders、productsのデータを内部結合して取得します。

SELECT
    c.customer_name,
    o.order_id,
    o.order_date,
    p.product_name,
    o.quantity
FROM
    orders o
INNER JOIN
    customers c ON o.customer_id = c.customer_id
INNER JOIN
    products p ON o.product_id = p.product_id
WHERE
    c.customer_name = 'John Doe'
    AND p.product_name = 'Product A';

2. 左外部結合クエリ（LEFT JOIN）

以下のクエリは、customersテーブルの全ての行と、対応する注文および製品のデータを左外部結合して取得します。

SELECT
    c.customer_name,
    o.order_id,
    o.order_date,
    p.product_name,
    o.quantity
FROM
    customers c
LEFT JOIN
    orders o ON c.customer_id = o.customer_id
LEFT JOIN
    products p ON o.product_id = p.product_id
WHERE
    c.customer_name = 'John Doe';

インデックス設計

これらのクエリを効率的に実行するためのインデックス設計を行います。

1. 内部結合クエリのインデックス設計

CREATE INDEX idx_customers_customer_name ON customers(customer_name);
CREATE INDEX idx_orders_customer_id ON orders(customer_id);
CREATE INDEX idx_products_product_name ON products(product_name);
CREATE INDEX idx_orders_product_id ON orders(product_id);

2. 左外部結合クエリのインデックス設計

CREATE INDEX idx_customers_customer_name ON customers(customer_name);
CREATE INDEX idx_orders_customer_id ON orders(customer_id);
CREATE INDEX idx_products_product_name ON products(product_name);
CREATE INDEX idx_orders_product_id ON orders(product_id);

結合クエリの最適化ポイント

  1. 結合キーにインデックスを設定:
    • 結合に使用されるキー（customer_id、product_id）にインデックスを設定することで、結合操作の効率が向上します。
  2. フィルタ条件にインデックスを設定:
    • フィルタ条件（customer_name、product_name）にインデックスを設定することで、クエリのフィルタリングが効率化されます。
  3. クエリプランの確認:
    • EXPLAINおよびEXPLAIN ANALYZEを使用して、クエリの実行計画を確認し、インデックスが適切に使用されているかを確認します。
EXPLAIN ANALYZE
SELECT
    c.customer_name,
    o.order_id,
    o.order_date,
    p.product_name,
    o.quantity
FROM
    orders o
INNER JOIN
    customers c ON o.customer_id = c.customer_id
INNER JOIN
    products p ON o.product_id = p.product_id
WHERE
    c.customer_name = 'John Doe'
    AND p.product_name = 'Product A';

まとめ

結合クエリを効率的に実行するためには、以下のポイントを考慮してインデックス設計を行うことが重要です。

これらの設計ポイントを押さえることで、複数テーブルの結合クエリを効率的に実行し、パフォーマンスを最適化することができます。

この場合：

これらの時間の重要性

まとめ

Planning Time と Execution Time はクエリの異なる段階でかかる時間を示しており、どちらもクエリパフォーマンスを最適化するための重要な指標です。これらの時間を詳細に分析することで、クエリのどの部分がボトルネックとなっているかを特定し、適切な最適化手法を講じることができます。

Materialize

目的

Materializeノードは、サブクエリの結果やテーブル関数の結果など、再利用される中間結果をメモリに一時的に保存するために使用されます。これにより、同じサブクエリが複数回実行される場合に、その計算結果をキャッシュし、再計算を防ぐことができます。

動作

Materializeは中間結果をメモリに保存し、後続のノードがそのデータを繰り返し使用する際に効率的にアクセスできるようにします。典型的には、ネストされたループ結合の内側のサブクエリや、ウィンドウ関数の結果などが対象となります。

Memoize

目的

Memoizeノードは、再帰的なクエリやサブクエリの結果をキャッシュして、同じ入力に対して同じ出力を返すことを目的とします。これにより、同じ計算を何度も繰り返すことを避け、クエリのパフォーマンスを向上させることができます。

動作

Memoizeは、入力パラメータの組み合わせに対する計算結果をキャッシュに保持します。同じパラメータが再度現れた場合は、キャッシュされた結果を返します。これにより、特に再帰クエリでのパフォーマンスが向上します。

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