PostgreSQL年龄的处理

实例周期性的IO升高，是因为数据库周期性执行autovacuum所致。

这种情况通常是因为频繁的更新、修改，引起年龄的增长、或脏数据的产生，从而触发autovacuum进行回收。

1. 查询库的年龄

SELECT $$nos_db$$ AS env_name ,

Current_database(),

nspname,

CASE relkind

WHEN $$r$$ THEN $$ordinary table$$

WHEN $$t$$ THEN $$toast table$$

END AS relkind,

relname,

age(relfrozenxid),

CASE

WHEN (

substring(reloptions::text,$$autovacuum_freeze_max_age=(\d+)$$)::int8) IS NOT NULL THEN (substring(reloptions::text,$$autovacuum_freeze_max_age=(\d+)$$)::int8)-age(relfrozenxid)

ELSE

(

SELECT setting

FROM pg_settings

WHERE name=$$autovacuum_freeze_max_age$$)::int8 - age(relfrozenxid)

END AS age_remain

FROM pg_class t2

join pg_namespace t3

ON t2.relnamespace=t3.oid

WHERE t2.relkind IN ($$t$$,

$$r$$)

AND t2.relname LIKE 't_%'

ORDER BY age(relfrozenxid) DESC;

根据vacuum_freeze_min_age、autovacuum_freeze_max_age、vacuum_freeze_table_age等参数，判断是否是因为年龄触发的。该文档中有说明 http://xmarker.blog.163.com/blog/static/2264840572014524112214193/

2. 如果年龄比较高，则执行vacuum freeze

vacuum freeze 的锁粒度较小，且执行较快。参考中的vacuum freeze相关的介绍 http://www.postgres.cn/docs/9.3/routine-vacuuming.html#VACUUM-FOR-WRAPAROUND

此时，可以解决由年龄触发的autovacuum。

3. 脏数据

经常更新，很容易造成脏数据，导致表的膨胀，请参考文档中的2.2部分 http://gitbook.cn/books/58db93b8f59193805502b491/index.html

可以先做下vacuum，然后看下表的空间占用是否会下降。必要的话，请做下vacuum full。

4. 业务维护

vacuum full可以解决当前频繁触发autovacuum的问题。正常情况下，autovacuum工作的很好，但鉴于当前业务更新量超大的情况，建议做好年龄和脏数据的监控，并及时处理。或者在了解autovacuum的原理后，调整参数来适应业务，这个参考 http://www.postgres.cn/docs/9.3/runtime-config-autovacuum.html

参考：

1. 具体autovacuum的机制可以参考 http://www.postgres.cn/docs/9.3/routine-vacuuming.html#VACUUM-FOR-WRAPAROUND

2. autovacuum相关参数 http://www.postgres.cn/docs/9.3/runtime-config-autovacuum.html

3. MVCC：

http://www.jasongj.com/sql/mvcc/

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MTQ3ODU4Nw==&mid=2247483739&idx=1&sn=06e4ea74b2a94c277c89c0fa0aa58a0e

https://mp.weixin.qq.com/s/so-MaqrUtncT8pbRngUcDA

https://my.oschina.net/liuyuanyuangogo/blog/497929

http://www.jianshu.com/p/f73b9f36e555

4. checkpoint:

https://yq.aliyun.com/articles/72500

http://mysql.taobao.org/monthly/2017/04/04/

http://www.jianshu.com/p/a37ceed648a8

https://kb.cnblogs.com/page/76601/

5. 关于数据库中的年龄：

http://francs3.blog.163.com/blog/static/405767272012469589239

http://xmarker.blog.163.com/blog/static/2264840572014524112214193/

https://yq.aliyun.com/articles/50411

6. 可以参考的官方文档：

http://www.postgres.cn/docs/9.3/

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