PostgreSQL表膨胀监控案例(精确计算)
膨胀率的精确计算
PostgreSQL自带了pgstattuple模块，可用于精确计算表的膨胀率。譬如这里的tuple_percent字段就是元组实际字节占关系总大小的百分比，用1减去该值即为膨胀率。
#插入1000W数据
postgres=# insert into t select id,id from generate_series(1,10000000) as id;
INSERT 0 10000000
#表膨胀系数为0.097
postgres=# select *, 1.0 – tuple_len::numeric / table_len as bloat from pgstattuple(‘t’);
table_len | tuple_count | tuple_len | tuple_percent | dead_tuple_count | dead_tuple_len | dead_tuple_percent | free_space | free_percent | bloat
———–+————-+———–+—————+——————+—————-+——————–+————+————–+————————
442818560 | 10000001 | 400000040 | 90.33 | 0 | 0 | 0 | 1304976 | 0.29 | 0.09669540499838127833
(1 row)
#占用54055个page
postgres=# select * from pg_relpages(‘t’);
pg_relpages
————-
54055
(1 row)
#删除数据
postgres=# delete from t where id<>10000000;
DELETE 9999999
#仍然占用54055个page
postgres=# select * from pg_relpages(‘t’);
pg_relpages
————-
54055
(1 row)
#膨胀率已经为0.999999
postgres=# select *, 1.0 – tuple_len::numeric / table_len as bloat from pgstattuple(‘t’);
table_len | tuple_count | tuple_len | tuple_percent | dead_tuple_count | dead_tuple_len | dead_tuple_percent | free_space | free_percent | bloat
———–+————-+———–+—————+——————+—————-+——————–+————+————–+—————————-
442818560 | 2 | 80 | 0 | 9999999 | 399999960 | 90.33 | 1304976 | 0.29 | 0.999999819339099065766349
#vacuum表
postgres=# vacuum (verbose,full,analyze) t;
INFO: vacuuming “public.t”
INFO: “t”: found 5372225 removable, 2 nonremovable row versions in 54055 pages
DETAIL: 0 dead row versions cannot be removed yet.
CPU: user: 0.89 s, system: 0.00 s, elapsed: 0.89 s.
INFO: analyzing “public.t”
INFO: “t”: scanned 1 of 1 pages, containing 2 live rows and 0 dead rows; 2 rows in sample, 2 estimated total rows
VACUUM
补充：pg索引膨胀问题—重建索引
问题：
发现数据库中很多表的索引大小超过数据大小。经检查，生产CA、CZ、MU、HU、PSG、RIUE库都存在这个现象。
原因：据运行同事介绍索引膨胀问题无法避免，频繁更新就会带来这个问题。
解决方法：
对于大的索引可以采用重建的方式解决。以下两种方法推荐第一种。
方法一：停止应用（这个操作会锁表），重建索引（注：重建完索引名称不变）
sql：reindex index 索引名称
时间：速度较快。2G大小的表，基本上1分钟左右可以建完索引。
还可以针对表重建索引，这个操作会加排他锁 ：
reindex table 表名
方法二：在线建新索引，再把旧索引删除
sql：根据不同索引采用不同的建索引命令，例如：
普通索引
create index concurrently idx_tbl_2 on tbl(id);
drop index idx_tbl_1;
唯一索引
create unique index concurrently user_info_username_key_1 on user_info(username);
begin;
alter table user_info drop constraint user_info_username_key;
alter table user_info add constraint user_info_username_key unique using index user_info_username_key_1;
end;
主键索引
create unique index concurrently user_info_pkey_1 on user_info(id);
begin;
alter table user_info drop constraint user_info_pkey;
alter table user_info add constraint user_info_pkey primary key using index user_info_pkey_1;
end;
时间：不停应用的话，业务忙的时候可能会非常长的时间。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
