相关疑难解决方法(0)

我们的系统写入了大量数据（一种大数据系统）。写入性能足以满足我们的需求，但读取性能真的太慢了​​。

我们所有表的主键（约束）结构都相似：

timestamp(Timestamp) ; index(smallint) ; key(integer).

一个表可以有数百万行，甚至数十亿行，而一个读请求通常是针对特定时间段（时间戳/索引）和标记的。查询返回大约 20 万行是很常见的。目前，我们每秒可以读取大约 15k 行，但我们需要快 10 倍。这是可能的，如果是，如何？

注意： PostgreSQL 是和我们的软件一起打包的，所以不同客户端的硬件是不一样的。

它是一个用于测试的虚拟机。VM 的主机是具有 24.0 GB RAM 的 Windows Server 2008 R2 x64。

服务器规范（虚拟机 VMWare）

Server 2008 R2 x64
2.00 GB of memory
Intel Xeon W3520 @ 2.67GHz (2 cores)

postgresql.conf 优化

shared_buffers = 512MB (default: 32MB)
effective_cache_size = 1024MB (default: 128MB)
checkpoint_segment = 32 (default: 3)
checkpoint_completion_target = 0.9 (default: 0.5)
default_statistics_target = 1000 (default: 100)
work_mem = 100MB (default: 1MB)
maintainance_work_mem = 256MB …

我们在 Postgres 中有一个 2.2 GB 的表，其中有 7,801,611 行。我们正在向它添加一个 uuid/guid 列，我想知道填充该列的最佳方法是什么（因为我们想NOT NULL向它添加约束）。

如果我正确理解 Postgres，更新在技术上是删除和插入，所以这基本上是重建整个 2.2 gb 表。我们还有一个奴隶在运行，所以我们不希望它落后。

有没有比编写一个随着时间慢慢填充它的脚本更好的方法？

我有一个未使用现有索引的查询，我不明白为什么。

桌子：

mustang=# \d+ bss.amplifier_saturation
                                               Table "bss.amplifier_saturation"
 Column |           Type           |                             Modifiers                             | Storage | Description 
--------+--------------------------+-------------------------------------------------------------------+---------+-------------
 value  | integer                  | not null                                                          | plain   | 
 target | integer                  | not null                                                          | plain   | 
 start  | timestamp with time zone | not null                                                          | plain   | 
 end    | timestamp with time zone | not null                                                          | plain   | 
 id     | integer                  | not null default nextval('amplifier_saturation_id_seq'::regclass) | plain   | 
 lddate | timestamp with time zone | not null default …