2024-09-03

要在Docker容器中修改PostgreSQL的最大连接数,你可以通过以下步骤来实现:

  1. 进入正在运行的PostgreSQL容器:



docker exec -it <container_name_or_id> bash
  1. 编辑postgresql.conf文件:



nano /var/lib/postgresql/data/postgresql.conf
  1. 找到max_connections这一行,并修改其值:



max_connections = 200  # 设置为你想要的最大连接数
  1. 退出编辑器(如果使用nano,使用Ctrl+X然后按Y保存更改)。
  2. 重启PostgreSQL服务:



pg_ctl restart -D /var/lib/postgresql/data

如果你想要在创建容器时就设置最大连接数,你可以通过环境变量或者自定义的docker-entrypoint-initdb.d脚本来实现。

例如,使用环境变量:




docker run -e POSTGRES_PASSWORD=mysecretpassword -e POSTGRES_MAX_CONNECTIONS=200 -d --name mypostgres postgres

然后在Dockerfile中添加一个脚本来修改postgresql.conf




# 基于官方PostgreSQL镜像
FROM postgres
 
# 复制修改最大连接数的脚本到容器内
COPY set_max_connections.sh /docker-entrypoint-initdb.d/
 
# 给执行权限
RUN chmod +x /docker-entrypoint-initdb.d/set_max_connections.sh

set_max_connections.sh 脚本示例:




#!/bin/bash
 
# 设置最大连接数
max_connections=200
 
# 替换postgresql.conf文件中的max_connections设置
sed -i "s/^max_connections = .*/max_connections = ${max_connections}/" /var/lib/postgresql/data/postgresql.conf
 
# 初始化数据库
/docker-entrypoint-initdb.d/init.sh

确保你的Dockerfile中的COPY指令引用了正确的脚本路径。这样,当PostgreSQL容器启动时,它将会执行这个脚本来修改最大连接数。

2024-09-03

报错解释:

这个报错表示Zabbix监控系统中的Zabbix server没有运行。Zabbix server依赖于数据库(如PostgreSQL)来存储配置信息、监控数据和历史数据。如果Zabbix server没有运行,Zabbix前端(Web界面)将无法连接到数据库来检索或保存数据。

解决方法:

  1. 检查Zabbix server服务的状态:

    • 在Linux系统中,可以使用如下命令:

      
      
      
      sudo systemctl status zabbix-server
    • 如果服务未运行,使用以下命令启动服务:

      
      
      
      sudo systemctl start zabbix-server
  2. 检查数据库服务(如PostgreSQL)是否正在运行,如果未运行,启动数据库服务。
  3. 检查Zabbix server的配置文件(通常是zabbix_server.conf),确保数据库相关的配置(如主机名、端口、用户、密码)是正确的。
  4. 查看Zabbix server和数据库的日志文件,以获取更多错误信息,这有助于诊断问题。
  5. 确保防火墙设置不会阻止Zabbix server与数据库服务器之间的通信。
  6. 如果Zabbix server是最近安装或更新的,检查是否有任何关于缺失或错误配置的提示,并按照文档进行相应的调整。

如果以上步骤无法解决问题,可能需要进一步的调试和排查。

2024-09-03

为了提供一个完整的解决方案,我们需要具体的问题或者需求。由于你没有提供具体的问题,我将提供一个简单的Spring Boot + MyBatis + PostgreSQL的示例,包括创建一个简单的用户表,并提供基本的CRUD操作。

  1. 首先,在pom.xml中添加依赖:



<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
        <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>2.1.4</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.postgresql</groupId>
        <artifactId>postgresql</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
    </dependency>
</dependencies>
  1. application.properties中配置数据库连接:



spring.datasource.url=jdbc:postgresql://localhost:5432/your_database
spring.datasource.username=your_username
spring.datasource.password=your_password
spring.datasource.driver-class-name=org.postgresql.Driver
mybatis.mapper-locations=classpath:mapper/*.xml
  1. 创建一个用户实体类User.java



public class User {
    private Integer id;
    private String name;
    // getters and setters
}
  1. 创建一个MyBatis映射器接口UserMapper.java



@Mapper
public interface UserMapper {
    int insertUser(User user);
    User getUserById(int id);
    // 更多的CRUD操作
}
  1. 创建MyBatis映射文件UserMapper.xml



<mapper namespace="com.example.mapper.UserMapper">
    <insert id="insertUser" parameterType="User">
        INSERT INTO users (name) VALUES (#{name})
    </insert>
    <select id="getUserById" resultType="User">
        SELECT * FROM users WHERE id = #{id}
    </select>
    <!-- 更多的CRUD操作 -->
</mapper>
  1. 创建一个服务类UserService.java



@Service
public class UserService {
    @Autowired
    private UserMapper userMapper;
    public int createUser(User user) {
        return userMapper.insertUser(user);
    }
    public User getUserById(int id) {
        return userMapper.getUserById(id);
    }
    // 更多的CRUD操作
}
  1. 创建一个控制器类UserController.java



@RestController
@RequestMapping("/users")
public class UserController {
    @Autowired
    private UserService userService;
    @PostMapping
    public ResponseEntity<User> createUser(@RequestBody User user) {
        userService.createUser(user);
        return new ResponseEntity<>(user, HttpStatus.CREATED);
  
2024-09-03

在PostgreSQL中,可以使用EXPLAINEXPLAIN ANALYZE命令来查看查询的执行计划。EXPLAIN会显示查询计划,但不实际执行查询;EXPLAIN ANALYZE会执行查询并显示实际的执行计划和统计信息。

例如:




EXPLAIN SELECT * FROM your_table WHERE your_column = 'your_value';

或者:




EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM your_table WHERE your_column = 'your_value';

如果需要持续监控和分析查询性能,可以使用pg_stat_statements扩展。首先需要启用和配置该扩展:

  1. 确保pg_stat_statements模块在PostgreSQL中可用。
  2. postgresql.conf中启用:



shared_preload_libraries = 'pg_stat_statements'
  1. 设置追踪的语句数量:



pg_stat_statements.max = 1000
  1. 重新启动PostgreSQL服务器以应用更改。
  2. 创建pg_stat_statements扩展:



CREATE EXTENSION pg_stat_statements;

启用后,可以查询pg_stat_statements视图来查看统计数据:




SELECT * FROM pg_stat_statements;

这将显示所有已记录的查询及其执行计划和统计信息,如执行次数、总执行时间、行数、共享区块读取次数等。

2024-09-03



import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class ParameterController {
 
    // 使用@RequestParam绑定请求参数到方法参数
    @RequestMapping("/greeting")
    public String greeting(@RequestParam(name = "name", defaultValue = "World") String name) {
        return "Hello, " + name + "!";
    }
}

这段代码定义了一个简单的Spring MVC控制器,其中包含一个使用@RequestParam注解的方法。该方法通过映射/greeting路径,将请求中名为name的参数绑定到方法参数上。如果没有提供name参数,它会使用默认值World。这个例子展示了如何使用@RequestParam来简化参数获取和方法签名定义的过程。

2024-09-03

在PostgreSQL中,为了高效快速地插入大量数据,可以使用以下几种方法:

  1. 使用COPY命令:这是PostgreSQL中用于导入大量数据进数据库的最快方法。它通过 bypassing the SQL layer to insert data directly into the database.



COPY tablename FROM '/path/to/your/file.csv' WITH (FORMAT csv, HEADER true, DELIMITER ',');
  1. 使用INSERT INTO语句结合多个值列表:在一个INSERT语句中提供多个值列表,这样可以减少数据库和网络之间的往返次数。



INSERT INTO tablename (column1, column2)
VALUES
(value1a, value2a),
(value1b, value2b),
...
(value1n, value2n);
  1. 开启事务:将多个INSERT语句放在一个事务中,这样可以减少事务开销并可能提高性能。



BEGIN;
INSERT INTO tablename (column1, column2) VALUES (value1a, value2a);
INSERT INTO tablename (column1, column2) VALUES (value1b, value2b);
...
COMMIT;
  1. 创建索引后插入:在插入数据前创建合适的索引可以加快插入速度,因为索引会减少查询时间。但是在插入数据的过程中创建索引会增加额外的开销,可以考虑在插入完成后创建。
  2. 调整work_memmaintenance_work_mem:这些设置影响着排序和哈希操作的内存使用,增加这些值可以提高大量数据插入的性能。
  3. 调整wal_bufferssynchronous_commit:减少事务日志的影响可以提高插入性能。
  4. 关闭自动提交:设置AUTOCOMMITOFF可以减少每个语句的提交开销。
  5. 使用CREATE TABLE AS结合INSERT INTO:如果你需要从一个表中选择数据插入到另一个新表,可以使用CREATE TABLE AS来避免重复地指定表结构。



CREATE TABLE new_table AS SELECT * FROM old_table;

在实际应用中,你可能需要根据具体的数据库配置、表结构和数据特性来调整这些方法以获取最佳性能。

2024-09-03



#!/usr/sbin/dtrace -qs
 
# 定义需要追踪的PostgreSQL进程
pid$target::Postgres:sql:start:
/execname == "postgres" && pid == $target/
{
    self->execname = execname;
    self->pid = pid;
    self->sql_id = arg0;
    self->sql_plan = arg2;
    self->user_name = user_name;
    self->db_name = db_name;
    self->query_txt = copyinstr(arg1);
}
 
# 当SQL语句结束时打印信息
pid$target::Postgres:sql:query:
/self->execname == "postgres" && self->pid == $target/
{
    printf("SQL执行信息: 进程ID=%d, SQL ID=%d, 用户=%s, 数据库=%s, 查询计划=%s, 查询文本=%s\n",
           self->pid, self->sql_id, self->user_name, self->db_name, self->sql_plan, self->query_txt);
}

这个Dtrace脚本示例展示了如何追踪PostgreSQL中特定进程的SQL执行信息。它首先定义了一个目标进程,然后在SQL开始执行时记录一些相关信息,并在SQL执行结束时打印出详细的执行信息。这个脚本可以帮助开发者理解SQL的执行流程和性能瓶颈所在。

2024-09-03



-- 假设已经有一个名为vector_extensions的PostgreSQL扩展已经安装,并且已经有一个名为vectors的表,其中包含id和vector列。
-- 以下是使用pg_search_vector_pcos函数进行矢量相似度查询的示例:
 
-- 查询与给定矢量相似的前10个向量
SELECT id, vector_cosine_similarity(vector, '[0.5, 0.3, 0.2, 0.0, 0.6]'::vector) AS similarity
FROM vectors
ORDER BY similarity DESC
LIMIT 10;
 
-- 查询与给定ID的向量相似的向量
SELECT id, vector_cosine_similarity(v.vector, vectors.vector) AS similarity
FROM vectors, vectors v
WHERE v.id != vectors.id
  AND vectors.id = 1
ORDER BY similarity DESC
LIMIT 10;

这个示例展示了如何使用vector_cosine_similarity函数来计算表中两个向量的余弦相似度,并且按照相似度降序排列结果,取前10个最相似的向量。这是一个在实际应用中常见的操作,对于基于内容的推荐或相似性搜索等场景非常有用。

2024-09-03

这是一个关于如何使用PostgreSQL中的TOAST(Transparent Optimized SEquential Access Storage)特性来优化大型列存储的技术文章。TOAST允许数据库系统更高效地存储大型数据类型,通过压缩和分割大型数据值来减少每行的存储开销。

文章首先解释了TOAST的工作原理,然后讨论了如何配置和监控TOAST以确保最佳性能和存储效率。最后,提供了一些SQL示例来演示如何创建支持TOAST的表和索引,以及如何查询这些表。

由于原文已经是一篇完整的技术文章,这里不再重复全文,我们只需要提取文章中的关键信息和代码示例即可。

关键信息和代码示例:

  1. 介绍TOAST工作原理和优势。
  2. 展示如何配置TOAST相关参数。
  3. 提供监控TOAST使用情况的SQL查询。
  4. 提供创建支持TOAST的表和索引的SQL示例。
  5. 展示如何查询使用TOAST的表以优化大型列存储。

代码示例(创建支持TOAST的表):




CREATE TABLE example_table (
    id serial PRIMARY KEY,
    data text
);

代码示例(创建使用TOAST的索引):




CREATE INDEX idx_example_table_data ON example_table USING gin (data);

代码示例(查询使用TOAST的表):




SELECT * FROM example_table WHERE data @@ 'search_pattern';

这些代码示例简洁地展示了如何在PostgreSQL中使用TOAST特性,包括创建支持TOAST的表、创建使用TOAST的索引以及如何执行使用TOAST的查询。

2024-09-03

在PostgreSQL中,您可以使用pg_total_relation_size()函数来查看数据库表的总大小,包括索引和TOAST数据。以下是一个查询示例,它显示了数据库中每个表的大小:




SELECT
  relname AS "Table",
  pg_total_relation_size(relid) AS "Size"
FROM pg_catalog.pg_statio_user_tables
ORDER BY pg_total_relation_size(relid) DESC;

这个查询会返回数据库中所有用户表的名字和它们的总大小,按大小降序排列。

如果您只想查看特定表的大小,可以使用以下查询:




SELECT
  pg_size_pretty(pg_total_relation_size('schema_name.table_name')) AS "Size";

schema_name.table_name替换为您想要查看大小的表的实际架构名和表名。这将返回一个易于阅读的格式,如MB、GB等。