BI Consult Desktop Logo BI Consult Mobile Logo
  • Russian BI Исследование российских bi
  • Перейти на Fine BI
  • Контакты
  • +7 812 334-08-01
    +7 499 608-13-06
  • Отправить сообщение
  • Главная
  • Продукты Эксперт-BI
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Сельское хозяйство
    • Энергетика
    • FMCG
    • Девелоперы
    • Маркетплейсы
    • Пищевая промышленность
    • Фармацевтика
    • Построение Data Platform
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и FP&A
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • IBP
    • ИТ (CIO)
    • Закупки
  • Платформы
    • Системы бизнес-анализа (BI)
    • Интегрированное бизнес-планирование (IBP)
    • Хранилища данных (DWH / Lakehouse)
    • Каталоги данных (Data Catalog)
    • Системы ETL и ELT
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Шина данных (ESB)
    • Система управления мастер-данными (MDM)
    • Семантический слой
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH системы
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений и DWH
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность (Data Literacy)
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Greenplum
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt (Data Build Tool)
  • Компания
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Карьера
    • Скачать
    • Контакты

BI

  • FineBI
  • FineReport
  • FineDataLink
  • FineChatBI (FineAI)
  • Коннекторы данных из 1С в BI
  • Airflow / Nifi
  • Visiology
  • PIX BI
  • Modus BI
  • Yandex.DataLens
  • Open-source BI: Superset/Metabase
  • Luxms BI
  • AW BI + Alpha BI
  • FlyBI + Форсайт. Аналитическая Платформа
  • Loginom
  • Триафлай
  • AI / Исскуственный интеллект
  • Optimacros
  • Навигатор BI
  • Семантический слой

СУБД

  • Arenadata
  • ClickHouse
  • Greenplum
  • Postgres Professional
  • TData

Другое

  • Построение Data Platform
    • Аналитическое хранилище данных
    • Data Lake и Data Engineering
    • Подробнее про Data Lake
    • Внедрение Lakehouse
      • Apache Doris
      • StarRocks
      • Trino
    • Миграция витрин из пропиетарных DWH на новый стек
    • Учебный курс "Современная архитектура хранилища данных"
Главная » Курсы по системам бизнес-анализа и методологии » Учебный курс по PostgreSQL » Как устроен PostgreSQL » Управление файлами сегментов WAL в PostgreSQL

Управление файлами сегментов WAL в PostgreSQL

PostgreSQL записывает записи XLOG в один из сегментных файлов WAL, хранящихся в подкаталоге pg_wal (в версии 9.6 и более ранних версиях - в подкаталоге pg_xlog). Новый файл сегмента WAL подменяется в том случае, если старый был заполнен. Количество файлов WAL зависит от нескольких параметров конфигурации, а также от активности сервера. Кроме того, в версии 9.5 была улучшена политика управления файлами сегмента WAL.

В следующих подразделах дается подробное описание процессов  управления файлами сегментов WAL.

 

Переключение сегментов WAL

PostgreSQL переключается на новый файл сегмента WAL при следующих условиях:

  1. Сегмент WAL заполнен;
  2. Вызвана функция pg_switch_xlog;
  3. Включен режим archive_mode и превышено время, заданное для archive_timeout.

 

Переключенные файлы WAL можно либо удалить, либо переработать, т. е. переименовать и повторно использовать в будущем. Количество файлов WAL, которые сервер будет хранить в любой момент времени, зависит от конфигурации сервера, а также от его активности.

 

Управление сегментами WAL

При запуске контрольной точки PostgreSQL оценивает и подготавливает количество файлов сегмента WAL, которые потребуются для следующего цикла контрольной точки. Эта оценка основана на количестве файлов сегмента WAL, которые были потреблены в предыдущих циклах контрольных точек.

Количество файлов сегмента WAL отсчитывается от сегмента, содержащего предыдущую точку REDO, значение должно находиться между параметром min_wal_size (по умолчанию 80 МБ  или 5 файлов) и параметром max_wal_size (по умолчанию 1 ГБ  или 64 файла).

Если запускается контрольная точка, PostgreSQL сохранит или переработает необходимые файлы сегмента WAL и удалит все ненужные файлы.

Конкретный пример показан на рис. 113. Предположим, что до начала контрольной точки имеется шесть файлов сегмента WAL, WAL_3 содержит предыдущую точку REDO (в версии 10 и более ранних версия; в версии 11 и новее - точку REDO). В этом случае PostgreSQL считает, что потребуется пять файлов, WAL_1 будет переименован в WAL_7 для повторного использования, а WAL_2 будет удален.

 

Примечание:

Файлы старее, чем тот, который содержит предыдущую точку REDO, могут быть удалены, поскольку они никогда не будут использоваться.

Если из-за всплеска активности WAL потребуется больше файлов сегмента WAL. Новые файлы сегмента WAL будут создаваться до тех пор, пока общий размер файлов сегмента WAL не достигент параметра max_wal_size. Смотрите рис. 114.

Количество файлов сегмента WAL адаптируется к активности сервера. Если объем записи данных WAL постоянно увеличивается, то расчетное количество файлов сегмента WAL, а также общий размер файлов сегмента WAL, также будут постепенно увеличиваться. В обратном случае (т. е. если объем записи данных WAL уменьшился) они будут уменьшаться.

Если общий размер файлов сегмента WAL превышает параметр max_wal_size, будет запущена контрольная точка. Рисунок 115 наглядно иллюстрирует эту ситуацию. При создании контрольной точки будет создана новая точка REDO, ненужные старые файлы сегмента WAL будут утилизированы. Таким образом, PostgreSQL всегда будет хранить только те файлы сегмента WAL, которые необходимы для восстановления базы данных.

Параметр wal_keep_size (или wal_keep_segments в версии 12 и более ранних версиях), а также параметр  replication slot  также влияют на количество файлов сегментов WAL

 

 

Узнать стоимость решенияЗапросить видео презентацию

← Предыдущая статья
Восстановление базы данных в PostgreSQL
Следующая статья →
Непрерывное архивирование в PostgreSQL
Запросить видео презентацию Запросить доступ к демо стенду online Узнать стоимость лицензий

Задать вопрос

loading...

Решения

Анализировать ФинансыУвеличивайте ПродажиОптимальный Склад и ЛогистикаМаркетинговые Метрики

Клиенты
  • ЭГИС - международная фармацевтическая компания, основанная в 1907 году в Венгрии. Компания имеет представительства более чем в 60 странах мира, в том числе в России. Компания ЭГИС является одним из ведущих производителей дженерических лекарственных средств в Центральной и Восточной Европе. Её деятельность охватывает все звенья производственно-сбытовой фармацевтической цепочки.

  • Компания "Норникель" - лидер горно-металлургической отрасли в России и мире. Она производит металлы, необходимые для развития экологичной экономики и транспорта.

  • Розничный и интернет-магазин 12 Storeez один из лидеров на рынке женской одежды. С географией рынка не только на территории России, своя продукция представлена еще и в таких странах как Казахстан и Дубай.

  • Торгово-производственному холдингу ТБМ, специализирующемуся на поставке комплектующих и фурнитуры для производства окон, дверей, стеклопакетов и мебели, был необходим аналитический инструмент для выявления узким мест и поиска зон роста бизнеса и, как результат, оптимизации процессов. Добиться этого можно было, только внедрив data-driven подход.

  • Решения
    • Дистрибуция
    • Розничная торговля
    • Производство
    • Операторы связи
    • Страхование
    • Банки
    • Лизинг
    • Логистика
    • Нефтегазовый сектор
    • Медицина
    • Сеть ресторанов
    • E-Commerce
    • Энергетика
    • Фармацевтика
  • Услуги
    • Переход на отечественные BI и DWH
    • Консалтинг
    • Пилотный проект
    • Обучение и сертификация
    • Бесплатное обучение
    • Техническая поддержка
    • Технические задания
    • Сбор требований для проекта внедрения BI-системы
    • CI/CD для DWH
    • Аудит BI приложений
    • Выделенная команда
    • Настойка и поддержка баз данных
    • Разработка BI Стратегии
    • Styleguide для BI-системы
    • Как выбрать BI-систему
  • Платформы
    • FineBI
    • FineReport
    • FineDataLink
    • Коннекторы данных из 1С в BI
    • Airflow + NiFi
    • Visiology
    • Luxms BI
    • Modus BI
    • PIX BI
    • Arenadata
    • ClickHouse
    • Greenplum
    • Postgres Professional
    • Open-source BI: Superset/Metabase
    • Loginom
    • Yandex.DataLens
    • AI / Исскуственный интеллект
    • Optimacros
    • Шины данных
  • Курсы
    • Учебный курс Информационная грамотность
    • Учебный курс для бизнес-аналитиков
    • Учебный курс для системных аналитиков
    • Учебный курс по Data Governance
    • Учебный курс Как стать CDO
    • Учебный курс Современная архитектура хранилища данных
    • Учебный курс по Fine BI
    • Учебный курс по FineReport
    • Учебный курс по DWH
    • Учебный курс по Data Science (ML, AI)
    • Учебный курс по PostgreSQL
    • Учебный курс по Apache Airflow и NiFi
    • Учебный курс по Open-source BI
    • Учебный курс по ClickHouse
    • Учебный курс по DataLens
    • Учебный курс по Loginom
    • Учебный курс по Modus BI и ETL
    • Учебный курс по Visiology
    • Учебный курс по dbt
  • Функциональные решения
    • Создание Data Lake
    • Цифровая трансформация
    • Управление по KPI
    • Финансы
    • Продажи
    • Склад
    • HR
    • Маркетинг
    • Внутренний аудит
    • Категорийный менеджмент
    • S&OP и прогнозная аналитика
    • Геоаналитика
    • Цепочки поставок (SCM)
    • AutoML
    • Process Mining
    • Сквозная аналитика
  • Компания
    • О нас
    • Руководство
    • Новости
    • Клиенты
    • Скачать
    • Контакты
    • Политика конфиденциальности
RutubeVkontakteLinkedInYouTube
ООО "Би Ай Консалт",
ИНН: 7811437757,
ОГРН: 1097847154184
199178, Россия,
Санкт-Петербург,
6-ая линия В.О., Д. 63, 4 этаж
Тел: +7 (812) 334-08-01
Тел: +7 (499) 608-13-06
E-mail: info@biconsult.ru

 

 

 

 

 

×

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookies и политикой конфиденциальности.