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将表保留在缓冲区中的Postgres pg_prewarm在删除表后返回0

在PostgreSQL数据库中,pg_prewarm是一个用于预热缓冲区的函数。它可以将指定表的数据块加载到数据库缓冲区中,以提高后续查询的性能。但需要注意的是,pg_prewarm函数只是将表的数据块加载到缓冲区中,并不会将表存储在缓冲区中。

当我们执行删除表操作后,缓冲区中相应表的数据块会被逐渐替换或清除。因此,当使用pg_prewarm函数预热缓冲区后再删除表,执行pg_prewarm函数后返回0是正常的行为。这意味着在删除表后,缓冲区中不再包含相关表的数据块。

需要注意的是,pg_prewarm函数的主要作用是优化查询性能,而不是将表保留在缓冲区中。如果需要将表保留在缓冲区中以提高查询性能,可以考虑使用其他机制,如适当调整数据库配置参数或使用数据缓存技术。

以下是腾讯云相关的产品和介绍链接地址,可用于优化数据库性能和缓存策略:

  1. 腾讯云数据库 PostgreSQL:腾讯云提供的托管式 PostgreSQL 数据库服务,可提供高性能、可扩展的数据库解决方案。链接地址:https://cloud.tencent.com/product/postgres
  2. 腾讯云云缓存 Redis:腾讯云提供的高性能缓存服务,可用于存储和访问常用数据,提高数据库查询性能。链接地址:https://cloud.tencent.com/product/redis

请注意,以上产品仅为示例,实际选择应根据具体需求和场景进行评估。

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  • 翻译:The Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree)

    高性能事务系统应用程序通常在提供活动跟踪的历史记录表;同时,事务系统生成$日志记录,用于系统恢复。这两种生成的信息都可以受益于有效的索引。众所周知的设置中的一个例子是TPC-a基准应用程序,该应用程序经过修改以支持对特定账户的账户活动历史记录的有效查询。这需要在快速增长的历史记录表上按帐户id进行索引。不幸的是,基于磁盘的标准索引结构(如B树)将有效地使事务的输入/输出成本翻倍,以实时维护此类索引,从而使系统总成本增加50%。显然,需要一种以低成本维护实时索引的方法。日志结构合并树(LSM树)是一种基于磁盘的数据结构,旨在为长时间内经历高记录插入(和删除)率的文件提供低成本索引。LSM树使用一种延迟和批量索引更改的算法,以一种类似于合并排序的有效方式将基于内存的组件的更改级联到一个或多个磁盘组件。在此过程中,所有索引值都可以通过内存组件或其中一个磁盘组件连续进行检索(除了非常短的锁定期)。与传统访问方法(如B-树)相比,该算法大大减少了磁盘臂的移动,并将在使用传统访问方法进行插入的磁盘臂成本超过存储介质成本的领域提高成本性能。LSM树方法还推广到插入和删除以外的操作。然而,在某些情况下,需要立即响应的索引查找将失去输入/输出效率,因此LSM树在索引插入比检索条目的查找更常见的应用程序中最有用。例如,这似乎是历史表和日志文件的常见属性。第6节的结论将LSM树访问方法中内存和磁盘组件的混合使用与混合方法在内存中缓冲磁盘页面的常见优势进行了比较。

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