Hola.
En relación a checkpoints wal file (736), esto supone que hay mucha
actividad de escritura (update, delete, insert) en ese periodo de tiempo.
Puedes revisar:
- Si hay alguna tarea programada que lance alguna conexión con tareas
(queries) al servidor de base de datos .
- Si los usuarios lanzan
Si puedes corre un pgtune https://pgtune.leopard.in.ua/#/
No pongas más de la mitad de la RAM si lo haces debes ajustar el
/dev/shm ( que es la mitad de la RAM por defecto ).
vacuum soporta jobs en parallelo ( ignoro si por defecto corre en
parallelo ) pero un buen numero es algo como el nume
Horacio estuve revisando la informacion de SAR y el CPU se encontraba
ocioso en un 23%, lo que me llama la atencion significativamente, es que
solo se esta usando por debajo del 10% de la RAM, solo cuando estos eventos
suceden se utiliza un ~12% de la RAM
Tengo servidores de prueba y en pre-producc
Lucas, gracias por su consejo y bibliografia, estuve revisando.
Aprovechando que tengo
log_checkpoints = on
Hice un analisis the los reportes echos con pgBadger
Checkpoints:
El numero de echeckpoints buffers no se relaciona con el horario donde tuve
un rendimiento lento, ahora el peakde checkpoin
Hola Carlos.
Sobre postgres_fdw no te puedo ayudar. No lo he usado nunca. Lo siento.
Sobre streaming replication, creo que sí que funcionaría. En cualquier
caso, quizás te ayude hacer un pequeño piloto con máquinas virtuales.
Podrías preparar 4 máquinas pequeñas virtuales por ejemplo con Virtual Bo
Carlos,
Al menos mientras esperar ya tienes casi listo s3 y s4 usando
postgres_fdw. de hecho los puedes usar para consultas y demás en caso de
algún problema.
El 2019-03-05 16:35, Carlos T. Groero Carmona escribió:
Lucas, basicamente entonces solo debo:
1. tener todos las versiones de post
Lucas, basicamente entonces solo debo:
1. tener todos las versiones de postgres lo mas iguales posible
a) Bajar de postgres 9.6.9 a 9.3.25
2. Tengo la misma arquitectura x86_64 en todos mis servidores.
3. Esta situacion de un harware diferente en mi servidor 2 (diferente a mi
servidor 3 y 4 pero
Hola.
checkpoint_segments indica el número de ficheros de log entre checkpoints
automáticos del log de transacciones.
Por defecto por ejemplo en 9.3 son 3 ficheros.
En sí mismo este valor no afecta al rendimiento de forma directa. Pero hay
que tenerlo en cuenta porque en sistema de un número alto
Hola.
Desde el punto de vista de streaming replication, el hardware no es
importante. Pueden tener distinto hardware. Es decir, ambos equipos (master
y standby) pueden tener diferente hardware: distintas cpus, distinta
memoria, etc.
La arquitectura sí es importante. Debe ser la misma arquitectura.
Hola lista,
Tengo la necesidad de mover mi BD de producion a otro servidor con mejoras
de hardware considerables.
Estoy pensando en usar streaming replication para lograr el minimo tiempo
posible de shootdown, el problema con eso es que segun la bibliografia
consultada hasta el momento el harware
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