postgresql优化数据的批量插入


		postgresql优化数据的批量插入
 
有以下几种方法用于优化数据的批量插入。
 
    1. 关闭自动提交：
    在批量插入数据时，如果每条数据都被自动提交，当中途出现系统故障时，不仅不能保障本次批量插入的数据一致性，而且由于有多次提交操作的发生，整个插入效率也会受到很大的打击。解决方法是，关闭系统的自动提交，并且在插入开始之前，显式的执行begin transaction命令，在全部插入操作完成之后再执行commit命令提交所有的插入操作。
    
    2. 使用COPY：
    使用COPY在一条命令里装载所有记录，而不是一系列的INSERT命令。COPY命令是为装载数量巨大的数据行优化过的，它不像INSERT命令那样灵活，但是在装载大量数据时，系统开销也要少很多。因为COPY是单条命令，因此在填充表的时候就没有必要关闭自动提交了。 
    
    3. 删除索引：
    如果你正在装载一个新创建的表，最快的方法是创建表，用COPY批量装载，然后创建表需要的任何索引。因为在已存在数据的表上创建索引比维护逐行增加要快。当然在缺少索引期间，其它有关该表的查询操作的性能将会受到一定的影响，唯一性约束也有可能遭到破坏。
    
    4. 删除外键约束：
    和索引一样，"批量地"检查外键约束比一行行检查更加高效。因此，我们可以先删除外键约束，装载数据，然后再重建约束。
    
    5. 增大maintenance_work_mem：
    在装载大量数据时，临时增大maintenance_work_mem系统变量的值可以改进性能。这个系统参数可以提高CREATE INDEX命令和ALTER TABLE ADD FOREIGN KEY命令的执行效率，但是它不会对COPY操作本身产生多大的影响。
    
    6. 增大checkpoint_segments：
    临时增大checkpoint_segments系统变量的值也可以提高大量数据装载的效率。这是因为在向PostgreSQL装载大量数据时，将会导致检查点操作(由系统变量checkpoint_timeout声明)比平时更加频繁的发生。在每次检查点发生时，所有的脏数据都必须flush到磁盘上。通过提高checkpoint_segments变量的值，可以有效的减少检查点的数目。
    
    7. 事后运行ANALYZE：
    在增加或者更新了大量数据之后，应该立即运行ANALYZE命令，这样可以保证规划器得到基于该表的最新数据统计。换句话说，如果没有统计数据或者统计数据太过陈旧，那么规划器很可能会选择一个较差的查询规划，从而导致查询效率过于低下。