Réalisation d'un gel manuel du processus vacuum - Amazon Relational Database Service

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Réalisation d'un gel manuel du processus vacuum

Vous pouvez effectuer un gel manuel sur une table pour laquelle un processus vacuum est déjà en cours. C'est utile si vous avez identifié une table avec un âge proche de 2 milliards de transactions (ou supérieur à tous les seuils que vous surveillez).

Les étapes suivantes sont fournies à titre informatif et il existe plusieurs variantes de ce processus. Par exemple, pendant le test, supposons que vous trouviez que la valeur du paramètre maintenance_work_mem a été définie trop bas et que vous devez agir immédiatement sur une table. Toutefois, vous ne voulez pas renvoyer l'instance à l'expéditeur pour le moment. À l'aide des requêtes des sections précédentes, vous déterminez quelle table pose problème et remarquez une session autovacuum en cours d'exécution depuis longtemps. Vous savez que vous devez modifier le paramètre maintenance_work_mem, mais vous devez également agir immédiatement et effectuer un processus vacuum sur la table concernée. La procédure suivante montre ce que vous devez faire dans cette situation.

Pour procéder manuellement au gel du processus vacuum

  1. Ouvrez les deux sessions de la base de données contenant la table sur laquelle vous voulez effectuer le processus vacuum. Pour la seconde session, utilisez « écran » ou un autre utilitaire qui gère la session si votre connexion est abandonnée.

  2. Dans la première session, obtenez l'ID de processus (PID) de la session autovacuum en cours d'exécution sur la table.

    Exécutez la requête suivante pour obtenir le résultat PID de la session Autovacuum.

    SELECT datname, usename, pid, current_timestamp - xact_start 
AS xact_runtime, query
FROM pg_stat_activity WHERE upper(query) LIKE '%VACUUM%' ORDER BY 
xact_start;

  3. Dans la deuxième session, calculez la quantité de mémoire dont vous avez besoin pour cette opération. Dans cet exemple, nous déterminons que nous pouvons nous permettre d'utiliser jusqu'à 2 Go de mémoire pour cette opération. Nous affectons donc 2 Go à maintenance_work_mem pour la session en cours.

    SET maintenance_work_mem='2 GB';
SET

  4. Dans la deuxième session, émettez une commande vacuum freeze verbose pour la table. Le paramètre détaillé est utile car, bien qu'il n'existe SQL actuellement aucun rapport d'avancement à ce sujet dans Postgre, vous pouvez voir l'activité.

    \timing on
Timing is on.
vacuum freeze verbose pgbench_branches;
    INFO:  vacuuming "public.pgbench_branches"
INFO:  index "pgbench_branches_pkey" now contains 50 row versions in 2 pages
DETAIL:  0 index row versions were removed.
0 index pages have been deleted, 0 are currently reusable.
CPU 0.00s/0.00u sec elapsed 0.00 sec.
INFO:  index "pgbench_branches_test_index" now contains 50 row versions in 2 pages
DETAIL:  0 index row versions were removed.
0 index pages have been deleted, 0 are currently reusable.
CPU 0.00s/0.00u sec elapsed 0.00 sec.
INFO:  "pgbench_branches": found 0 removable, 50 nonremovable row versions 
     in 43 out of 43 pages
DETAIL:  0 dead row versions cannot be removed yet.
There were 9347 unused item pointers.
0 pages are entirely empty.
CPU 0.00s/0.00u sec elapsed 0.00 sec.
VACUUM
Time: 2.765 ms

  5. Dans la première session, si autovacuum provoquait un blocage de la session vaccum, vous voyez dans pg_stat_activity que l'attente a la valeur « T » pour votre session vacuum. Dans ce cas, vous devez mettre fin au processus autovacuum comme suit.

    SELECT pg_terminate_backend('the_pid');

    À ce stade, votre session commence. Il est important de noter que la fonction d'autovacuum redémarre immédiatement parce que cette table figure probablement tout en haut de sa liste de tâches.

  6. Lancez votre commande vacuum freeze verbose dans la session 2, puis terminez le processus autovacuum de la session 1.