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【postgresql初级使用】索引带来性能提升,它背后默默服务的维护者reindex功不可莫,并发维护与业务的取舍

重建索引reindex

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概述


前面几章节有关索引的内容,介绍了索引的原理,根据索引算法不同列出了postgresql支持的五大索引类型,还有扩展索引类型;同时分几节介绍了创建不同用途的索引,如部分索引,唯一性索引,基于表达式的索引等等,满足不同场景需求。

之前这些内容,都是分享索引的用法,索引在使用的过程中,不同的插入,删除会使得索引存储变得越来越稀疏,在查询索引数据时,需要从磁盘读取的数据量越来越多,使得索引查询优势不再明显。

这就涉及到本节的内容-重建索引reindex,索性数据需要定期的进行维护,及时的消除索引数据的膨胀,使得索引查询效率能够保持。

命令介绍


索引如何来维护呢? 我们来看一下reindex命令的语法。

reindex工具

有两种途径来执行reindex命令,

  • 一种是通过工具来执行

在安装目录的bin目录下,会有名称为

reindexdb

的可执行工具,可以查看它的帮助进行操作。

[zpzhao@hatch bin]$ ./reindexdb --help
reindexdb reindexes a PostgreSQL database.

Usage:
  reindexdb [OPTION]... [DBNAME]

Options:
  -a, --all                    reindex all databases
      --concurrently           reindex concurrently
  -d, --dbname=DBNAME          database to reindex
  -e, --echo                   show the commands being sent to the server
  -i, --index=INDEX            recreate specific index(es) only
  -j, --jobs=NUM               use this many concurrent connections to reindex
  -q, --quiet                  don't write any messages
  -s, --system                 reindex system catalogs only
  -S, --schema=SCHEMA          reindex specific schema(s) only
  -t, --table=TABLE            reindex specific table(s) only
      --tablespace=TABLESPACE  tablespace where indexes are rebuilt
  -v, --verbosewrite a lot of output
  -V, --version                output version information, thenexit
  -?, --help                   show this help, thenexit

Connection options:
  -h, --host=HOSTNAME          database server host or socket directory
  -p, --port=PORT              database server port
  -U, --username=USERNAME      user name to connect as
  -w, --no-password            never prompt for password
  -W, --password               force password prompt
  --maintenance-db=DBNAME      alternate maintenance database

Read the description of the SQL command REINDEX for details.

Report bugs to <[email protected]>.
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  • 一种是通过SQL命令来执行

登陆客户端后,SQL命令中

reindex

可以进行重建索引。

下面重点介绍一下SQL命令的语法与使用方法,工具命令也同样有这些选择。

SQL命令语法

REINDEX [( option, ...)]{ INDEX | TABLE | SCHEMA | DATABASE | SYSTEM }
name;

语法说明

  • option可选项,有三个选项供选择:
  • CONCURRENTLY , 有此选项时,采用并行重建的方式,具体后面介绍;
  • TABLESPACE new_tablespace,指定重建后的索引存储的表空间,如果不指定,则为当前表空间;
  • VERBOSE , 打印一些进度信息;
  • 指定索引的范围,可以选择如下内容之一:
  • index, 具体某一个索引,后面name 为索引的名称;
  • table, 重建指定表上的所有索引,name 为表名;
  • schema, 重建指定schema上的所有索引, name为对应的schema名称;
  • database, 重建指定database上的所有索引, name为指定的database, 如不指定name时,为当前登陆的database;
  • system, 重建系统表的索引,在指定database时,会跳过系统表的索引,此时可以不指定name。

案例分析


下面一起来看下如何维护索引,案例使用的表是products产品表,定义如下。

CREATETABLE products (  
    product_id INTPRIMARYKEY,  
    product_name VARCHAR(255)NOTNULL,  
    price DECIMAL(10,2)NOTNULL,  
    category VARCHAR(255));

除了主键索引外,为了方便观测,在product_name上新增了一个idx_proname的默认索引类型的索引。

查看索引大小

我们先来看一下索引数据的大小。

postgres=>createindex idx_proname on products (product_name );CREATEINDEX
postgres=>select pg_size_pretty(pg_total_relation_size('idx_proname'));
 pg_size_pretty
----------------3104 kB
(1row)

这里使用postgresql 内置函数 pg_total_relation_size 来获取索引的数据大小;

pg_size_pretty函数,是把字节数转换为计量单位(KB,MB,GB等等)。

可以看到,初建之后,索引大小为3104KB, 下面我们模拟使用。

更新索引键的列,使得索引也会发生变化,让产品名后面再追加一个产品ID,生成新的产品名称。


postgres=>update products set product_name = product_name || product_id ;UPDATE100000

经过update操作,所有行都会被更新了一遍,理论上每条数据的索引都要新生成一次。

下面再来看索引数据的大小。

postgres=>select pg_size_pretty(pg_total_relation_size('idx_proname'));
 pg_size_pretty
----------------6184 kB
(1row)

果然,索引数据翻了一倍还多一些。

为什么比一倍还多呢? 这里因为Btree索引算法,是一个树形结构,叶子节点才会存储真正的键值,那么随着叶子节点的增多,树的中间层节点也会增加,所以就会比实际数据多占一些空间。

经过长时间使用后,索引数据确实膨胀了不少,所以必须定期进行维护,下面看看维护后的效果。

postgres=> reindex index idx_proname ;
REINDEX

执行SQL语句

reindex

,指定维护的索引idx_proname, 很快就执行完成了。

然后再看一下索引数据的大小,是不是恢复了呢?

postgres=>select pg_size_pretty(pg_total_relation_size('idx_proname'));
 pg_size_pretty
----------------3104 kB
(1row)

不出所料,数据行数没有发生变化,经过重建后,索引大小与新建时一模一样,太神奇了,又可以开心玩耍了。

总结


索引虽好,但不要贪哟,还需要时常维护的。 本文介绍了索引维护命令reindex, 它有两种命令形态,一是工具方式执行,另一种是SQL的方式。

通过一个案例,可以清晰的看到,经过一系列模拟使用后,索引数据明显发生了膨胀,势必造成索引的磁盘IO增加,影响索引的性能,经过reindex之后,又恢复了它初建的大小。

结尾


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标签: postgresql 数据库

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