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应对磁盘绑定数据的性能瓶颈
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原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
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内容提要
数据库性能在应用增长时面临挑战，尤其是活跃数据超出内存时。文章讨论了“工作集”及其对性能的影响，强调缓存命中率的重要性。若命中率低于95%，性能将下降，可能导致延迟和硬件磨损。解决方案包括增加内存、水平分片或改变数据存储方式，并定期检查缓存性能，优化查询和索引以保持数据库健康。
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关键要点
- 数据库性能在应用增长时面临挑战，尤其是活跃数据超出内存时。
- 工作集是应用程序定期访问的数据部分，通常是最近24到48小时的数据。
- 缓存命中率是数据库性能的重要指标，低于95%时性能将下降。
- 当工作集超出分配的内存时，数据库会启动驱逐过程，导致性能下降。
- 高频率的数据摄取和大规模查询会对硬件造成巨大压力，导致提前磨损。
- 解决方案包括增加内存、水平分片或改变数据存储方式。
- 定期检查缓存性能，优化查询和索引以保持数据库健康。
❓
延伸问答
什么是工作集，它对数据库性能有什么影响？
工作集是应用程序定期访问的数据部分，通常是最近24到48小时的数据。它对数据库性能影响重大，因为当工作集超出内存时，数据库性能会下降。
如何判断数据库的缓存命中率？
可以通过查询Postgres内部统计表，使用SQL查询查看heap_blks_read（从磁盘读取）和heap_blks_hit（从内存读取）的比例来判断缓存命中率。
当缓存命中率低于95%时会发生什么？
当缓存命中率低于95%时，数据库性能会下降，可能导致延迟增加和硬件磨损。
有哪些解决方案可以应对数据库性能瓶颈？
解决方案包括增加内存、水平分片或改变数据存储方式，并定期检查缓存性能，优化查询和索引。
什么是缓存中毒，它如何影响数据库性能？
缓存中毒是指由于执行大规模查询而导致热数据被驱逐出内存，从而影响数据库的性能，造成延迟增加。
为什么高频率的数据摄取会对硬件造成压力？
高频率的数据摄取结合大规模查询会导致存储控制器达到100%利用率，造成硬件提前磨损和更高的基础设施成本。
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