23.1. Регламентная очистка
Базы данных Postgres Pro требуют периодического проведения процедуры обслуживания, которая называется очисткой. Во многих случаях очистку достаточно выполнять с помощью демона автоочистки, который описан в Подразделе 23.1.6. Возможно, в вашей ситуации для получения оптимальных результатов потребуется настроить описанные там же параметры автоочистки. Некоторые администраторы СУБД могут дополнить или заменить действие этого демона командами VACUUM
(обычно они выполняются по расписанию в заданиях cron или Планировщика задач). Чтобы правильно организовать очистку вручную, необходимо понимать темы, которые будут рассмотрены в следующих подразделах. Администраторы, которые полагаются на автоочистку, возможно, всё же захотят просмотреть этот материал, чтобы лучше понимать и настраивать эту процедуру.
23.1.1. Основные принципы очистки
Команды VACUUM в Postgres Pro должны обрабатывать каждую таблицу по следующим причинам:
- Для высвобождения или повторного использования дискового пространства, занятого изменёнными или удалёнными строками.
- Для обновления статистики по данным, используемой планировщиком запросов Postgres Pro.
- Для обновления карты видимости, которая ускоряет сканирование только индекса.
- Для предотвращения потери очень старых данных из-за зацикливания идентификаторов транзакций или мультитранзакций.
Разные причины диктуют выполнение действий VACUUM
с разной частотой и в разном объёме, как рассматривается в следующих подразделах.
Существует два варианта VACUUM
: обычный VACUUM
и VACUUM FULL
. Команда VACUUM FULL
может высвободить больше дискового пространства, однако работает медленнее. Кроме того, обычная команда VACUUM
может выполняться параллельно с использованием производственной базы данных. (При этом такие команды как SELECT
, INSERT
, UPDATE
и DELETE
будут выполняться нормально, хотя нельзя будет изменить определение таблицы командами типа ALTER TABLE
.) Команда VACUUM FULL
требует блокировки обрабатываемой таблицы в режиме ACCESS EXCLUSIVE
и поэтому не может выполняться параллельно с другими операциями с этой таблицей. По этой причине администраторы, как правило, должны стараться использовать обычную команду VACUUM
и избегать VACUUM FULL
.
Команда VACUUM
порождает существенный объём трафика ввода/вывода, который может стать причиной низкой производительности в других активных сеансах. Это влияние фоновой очистки можно регулировать, настраивая параметры конфигурации (см. Подраздел 18.4.4).
23.1.2. Высвобождение дискового пространства
В Postgres Pro команды UPDATE
или DELETE
не вызывают немедленного удаления старой версии изменяемых строк. Этот подход необходим для реализации эффективного многоверсионного управления конкурентным доступом (MVCC, см. Главу 13): версия строки не должна удаляться до тех пор, пока она остаётся потенциально видимой для других транзакций. Однако в конце концов устаревшая или удалённая версия строки оказывается не нужна ни одной из транзакций. После этого занимаемое ей место должно быть освобождено и может быть отдано новым строкам, во избежание неограниченного роста потребности в дисковом пространстве. Это происходит при выполнении команды VACUUM
.
Обычная форма VACUUM
удаляет неиспользуемые версии строк в таблицах и индексах и помечает пространство свободным для дальнейшего использования. Однако это дисковое пространство не возвращается операционной системе, кроме особого случая, когда полностью освобождаются одна или несколько страниц в конце таблицы и можно легко получить исключительную блокировку таблицы. Команда VACUUM FULL
, напротив, кардинально сжимает таблицы, записывая абсолютно новую версию файла таблицы без неиспользуемого пространства. Это минимизирует размер таблицы, однако может занять много времени. Кроме того, для этого требуется больше места на диске для записи новой копии таблицы до завершения операции.
Обычно цель регулярной очистки — выполнять простую очистку (VACUUM
) достаточно часто, чтобы не возникала необходимость в VACUUM FULL
. Демон автоочистки пытается работать в этом режиме, и на самом деле он сам никогда не выполняет VACUUM FULL
. Основная идея такого подхода не в том, чтобы минимизировать размер таблиц, а в том, чтобы поддерживать использование дискового пространства на стабильном уровне: каждая таблица занимает объём, равный её минимальному размеру, плюс объём, который был занят между процедурами очистки. Хотя с помощью VACUUM FULL
можно сжать таблицу до минимума и возвратить дисковое пространство операционной системе, большого смысла в этом нет, если в будущем таблица так же вырастет снова. Следовательно, для активно изменяемых таблиц лучше с умеренной частотой выполнять VACUUM
, чем очень редко выполнять VACUUM FULL
.
Некоторые администраторы предпочитают планировать очистку БД самостоятельно, например, проводя все работы ночью в период низкой загрузки. Однако очистка только по фиксированному расписанию плоха тем, что при резком скачке интенсивности изменений раздувание таблицы может привести к тому, что для высвобождения пространства действительно понадобится выполнить VACUUM FULL
. Использование демона автоочистки снимает эту проблему, поскольку он планирует очистку динамически, отслеживая интенсивность изменений. Полностью отключать этот демон может иметь смысл, только если вы имеете дело с предельно предсказуемой загрузкой. Возможен и компромиссный вариант — настроить параметры демона автоочистки так, чтобы он реагировал только на необычайно высокую интенсивность изменений и мог удержать ситуацию под контролем, в то время как команды VACUUM
, запускаемые по расписанию, будут выполнять основную работу в периоды нормальной загрузки.
Если же автоочистка не применяется, обычно планируется выполнение VACUUM
для всей базы данных раз в сутки в период низкой активности, и в случае необходимости оно дополняется более частой очисткой интенсивно изменяемых таблиц. (В некоторых ситуациях, когда изменения производятся крайне интенсивно, самые востребованные таблицы могут очищаться раз в несколько минут.) Если в вашем кластере несколько баз данных, не забывайте выполнять VACUUM
для каждой из них; при этом может быть полезна программа vacuumdb.
Подсказка
Результат обычного VACUUM
может быть неудовлетворительным, когда вследствие массового изменения или удаления строк в таблице оказывается много мёртвых версий строк. Если у вас есть такая таблица и вам нужно освободить лишнее пространство, которое она занимает, используйте команду VACUUM FULL
или, в качестве альтернативы, CLUSTER или один из вариантов ALTER TABLE, выполняющий перезапись таблицы. Эти команды записывают абсолютно новую копию таблицы и строят для неё индексы. Все эти варианты требуют блокировки в режиме ACCESS EXCLUSIVE
. Заметьте, что они также на время требуют дополнительного пространства на диске в объёме, приблизительно равном размеру таблицы, поскольку старые копии таблицы и индексов нельзя удалить до завершения создания новых копий.
Подсказка
Если у вас есть таблица, всё содержимое которой периодически нужно удалять, имеет смысл делать это, выполняя только TRUNCATE, а не DELETE
и затем VACUUM
. TRUNCATE
немедленно удаляет всё содержимое таблицы, не требуя последующей очистки (VACUUM
или VACUUM FULL
) для высвобождения неиспользуемого дискового пространства. Недостатком такого подхода является нарушение строгой семантики MVCC.
23.1.3. Обновление статистики планировщика
Планировщик запросов в Postgres Pro, выбирая эффективные планы запросов, полагается на статистическую информацию о содержимом таблиц. Эта статистика собирается командой ANALYZE, которая может вызываться сама по себе или как дополнительное действие команды VACUUM
. Статистика должна быть достаточно точной, так как в противном случае неудачно выбранные планы запросов могут снизить производительность базы данных.
Демон автоочистки, если он включён, будет автоматически выполнять ANALYZE
после существенных изменений содержимого таблицы. Однако администраторы могут предпочесть выполнение ANALYZE
вручную, в частности, если известно, что производимые в таблице изменения не повлияют на статистику по «интересным» столбцам. Демон же планирует выполнение ANALYZE
в зависимости только от количества вставленных или изменённых строк; он не знает, приведут ли они к значимым изменениям статистики.
Изменение кортежей в дочерних таблицах и секциях не считается поводом для запуска анализа родительской таблицы. Если родительская таблица пуста или изменяется редко, процесс автоочистки может никогда не затронуть её и статистика иерархии наследования собираться не будет. Поэтому необходимо выполнять ANALYZE
для родительской таблицы вручную, чтобы поддерживать статистику в актуальном состоянии.
Как и процедура очистки для высвобождения пространства, частое обновление статистики полезнее для интенсивно изменяемых таблиц, нежели для тех таблиц, которые изменяются редко. Однако даже в случае часто изменяемой таблицы обновление статистики может не требоваться, если статистическое распределение данных меняется слабо. Как правило, достаточно оценить, насколько меняются максимальное и минимальное значения в столбцах таблицы. Например, максимальное значение в столбце timestamp
, хранящем время изменения строки, будет постоянно увеличиваться по мере добавления и изменения строк; для такого столбца может потребоваться более частое обновление статистики, чем, к примеру, для столбца, содержащего адреса страниц (URL), которые запрашивались с сайта. Столбец с URL-адресами может меняться столь же часто, однако статистическое распределение его значений, вероятно, будет изменяться относительно медленно.
Команду ANALYZE
можно выполнять для отдельных таблиц и даже просто для отдельных столбцов таблицы, поэтому, если того требует приложение, одни статистические данные можно обновлять чаще, чем другие. Однако на практике обычно лучше просто анализировать всю базу данных, поскольку это быстрая операция, так как ANALYZE
читает не каждую отдельную строку, а статистически случайную выборку строк таблицы.
Подсказка
Хотя индивидуальная настройка частоты ANALYZE
для отдельных столбцов может быть не очень полезной, смысл может иметь настройка детализации статистики, собираемой командой ANALYZE
. Для столбцов, которые часто используются в предложениях WHERE
, и имеют очень неравномерное распределение данных, может потребоваться более детальная, по сравнению с другими столбцами, гистограмма данных. В таких случаях можно воспользоваться командой ALTER TABLE SET STATISTICS
или изменить значение по умолчанию параметра уровня БД default_statistics_target.
Кроме того, по умолчанию информация об избирательности функций ограничена. Однако если вы создаёте индекс по выражению с вызовом функции, об этой функции будет собрана полезная статистическая информация, которая может значительно улучшить планы запросов, в которых используется данный индекс.
Подсказка
Демон автоочистки не выполняет команды ANALYZE
для сторонних таблиц, поскольку он не знает, как часто это следует делать. Если для получения качественных планов вашим запросам необходима статистика по сторонним таблицам, будет хорошей идеей дополнительно запускать ANALYZE
для них по подходящему расписанию.
Подсказка
Демон автоочистки не выполняет команды ANALYZE
для секционированных таблиц. В иерархии наследования анализ родительской таблицы проводится, только если меняются данные в ней самой — изменения в дочерней таблице не считаются поводом для автоанализа родительской таблицы. Если для получения качественных планов вашим запросам необходима статистика по родительским таблицам, нужно периодически выполнять ANALYZE
вручную, чтобы их статистика была актуальной.
23.1.4. Обновление карты видимости
Процедура очистки поддерживает карты видимости для каждой таблицы, позволяющие определить, в каких страницах есть только записи, заведомо видимые для всех активных транзакций (и всех будущих транзакций, пока страница не будет изменена). Это имеет два применения. Во-первых, сам процесс очистки может пропускать такие страницы при следующем запуске, поскольку на этих страницах вычищать нечего.
Во-вторых, с такими картами Postgres Pro может выдавать результаты некоторых запросов, используя только индекс, не обращаясь к данным таблицы. Так как индексы Postgres Pro не содержат информацию о видимости записей, при обычном сканировании по индексу необходимо извлечь соответствующую запись из таблицы и проверить её видимость для текущей транзакции. Поэтому при сканировании только индекса, наоборот, сначала проверяется карта видимости. Если известно, что все записи на странице видимы, то выборку из таблицы можно пропустить. Это наиболее полезно с большими наборами данных, когда благодаря карте видимости можно оптимизировать чтение с диска. Карта видимости значительно меньше таблицы, поэтому она легко помещается в кеш, даже когда объём самих страниц очень велик.
23.1.5. Предотвращение ошибок из-за зацикливания счётчика транзакций
В Postgres Pro семантика транзакций MVCC зависит от возможности сравнения номеров идентификаторов транзакций (XID): версия строки, у которой XID добавившей её транзакции больше, чем XID текущей транзакции, относится «к будущему» и не должна быть видна в текущей транзакции. Однако поскольку идентификаторы транзакций имеют ограниченный размер (32 бита), кластер, работающий долгое время (более 4 миллиардов транзакций) столкнётся с зацикливанием идентификаторов транзакций: счётчик XID прокрутится до нуля, и внезапно транзакции, которые относились к прошлому, окажутся в будущем — это означает, что их результаты станут невидимыми. Одним словом, это катастрофическая потеря данных. (На самом деле данные никуда не пропадают, однако если вы не можете их получить, то это слабое утешение.) Для того чтобы этого избежать, необходимо выполнять очистку для каждой таблицы в каждой базе данных как минимум единожды на два миллиарда транзакций.
Периодическое выполнение очистки решает эту проблему, потому что процедура VACUUM
помечает строки как замороженные, указывая, что они были вставлены транзакцией, зафиксированной достаточно давно, так что эффект добавляющей транзакции с точки зрения MVCC определённо будет виден во всех текущих и будущих транзакциях. Обычные значения XID сравниваются по модулю 232. Это означает, что для каждого обычного XID существуют два миллиарда значений XID, которые «старше» него, и два миллиарда значений, которые «младше» него; другими словами, пространство значений XID циклично и не имеет конечной точки. Следовательно, как только создаётся версия строки с обычным XID, для следующих двух миллиардов транзакций эта версия строки оказывается «в прошлом», неважно о каком значении обычного XID идет речь. Если после двух миллиардов транзакций эта версия строки всё ещё существует, она внезапно окажется в будущем. Для того чтобы это предотвратить, в какой-то момент значение XID для старых версий строк должно быть заменено на FrozenTransactionId
(заморожено) до того, как будет достигнута граница в два миллиарда транзакций. После получения этого особенного XID для всех обычных транзакций эти версии строк будут относиться «к прошлому», независимо от зацикливания, и, таким образом, эти версии строк будут действительны до момента их удаления, когда бы это ни произошло.
Примечание
В версиях PostgreSQL до 9.4 замораживание было реализовано как замена XID добавления строки специальным идентификатором FrozenTransactionId
, который можно было увидеть в системной колонке xmin
данной строки. В новых версиях просто устанавливается битовый флаг, а исходный xmin
строки сохраняется для возможного расследования в будущем. Однако строки с xmin
, равным FrozenTransactionId
(2), можно по-прежнему встретить в базах данных, обновлённых (с применением pg_upgrade) с версий до 9.4.
Также системные каталоги могут содержать строки со значением xmin
, равным BootstrapTransactionId
(1), показывающим, что они были вставлены на первом этапе initdb. Как и FrozenTransactionId
, этот специальный XID считается более старым, чем любой обычный XID.
Параметр vacuum_freeze_min_age определяет, насколько старым должен стать XID, чтобы строки с таким XID были заморожены. Увеличение его значения помогает избежать ненужной работы, если строки, которые могли бы быть заморожены в ближайшее время, будут изменены ещё раз, а уменьшение приводит к увеличению количества транзакций, которые могут выполниться, прежде чем потребуется очередная очистка таблицы.
VACUUM
определяет, какие страницы таблицы нужно сканировать, анализируя карту видимости. Обычно при этой операции пропускаются страницы, в которых нет мёртвых версий строк, даже если в них могут быть версии строк со старыми XID. Таким образом, обычная команда VACUUM
не будет всегда замораживать все версии строк, имеющиеся в таблице. Периодически VACUUM
будет также производить агрессивную очистку, пропуская только те страницы, которые не содержат ни мёртвых строк, ни незамороженных значений XID или MXID. Когда VACUUM
будет делать это, зависит от параметра vacuum_freeze_table_age: полностью видимые, но не полностью замороженные страницы будут сканироваться, если число транзакций, прошедших со времени последнего такого сканирования, оказывается больше чем vacuum_freeze_table_age
минус vacuum_freeze_min_age
. Если vacuum_freeze_table_age
равно 0, VACUUM
будет применять эту более агрессивную стратегию при каждом сканировании.
Максимальное время, в течение которого таблица может обходиться без очистки, составляет два миллиарда транзакций минус значение vacuum_freeze_min_age
с момента последней агрессивной очистки. Если бы таблица не подвергалась очистке дольше, была бы возможна потеря данных. Чтобы гарантировать, что это не произойдёт, для любой таблицы, которая может содержать значения XID старше, чем возраст, указанный в конфигурационном параметре autovacuum_freeze_max_age, вызывается автоочистка. (Это случится, даже если автоочистка отключена.)
Это означает, что если очистка таблицы не вызывается другим способом, то автоочистка для неё будет вызываться приблизительно через каждые autovacuum_freeze_max_age
минус vacuum_freeze_min_age
транзакций. Для таблиц, очищаемых регулярно для высвобождения пространства, это неактуально. В то же время статичные таблицы (включая таблицы, в которых данные вставляются, но не изменяются и не удаляются) не нуждаются в очистке для высвобождения пространства, поэтому для очень больших статичных таблиц имеет смысл увеличить интервал между вынужденными запусками автоочистки. Очевидно, это можно сделать, либо увеличив autovacuum_freeze_max_age
, либо уменьшив vacuum_freeze_min_age
.
Фактический максимум для vacuum_freeze_table_age
составляет 0.95 * autovacuum_freeze_max_age
; большее значение будет ограничено этим пределом. Значение, превышающее autovacuum_freeze_max_age
, не имело бы смысла, поскольку по достижении этого значения в любом случае вызывалась бы автоочистка для предотвращения зацикливания, а коэффициент 0.95 оставляет немного времени для того, чтобы запустить команду VACUUM
вручную до того, как это произойдёт. Как правило, установленное значение vacuum_freeze_table_age
должно быть несколько меньше autovacuum_freeze_max_age
, чтобы оставленный промежуток был достаточен для выполнения в этом окне VACUUM
по расписанию или автоочистки, управляемой обычной активностью операций удаления и изменения. Если это значение будет слишком близким к максимуму, автоочистка для предотвращения зацикливания будет выполняться, даже если таблица только что была очищена для высвобождения пространства, в то же время при небольшом значении будет чаще производиться агрессивная очистка.
Единственный минус увеличения autovacuum_freeze_max_age
(и vacuum_freeze_table_age
с ним) заключается в том, что подкаталоги pg_xact
и pg_commit_ts
в кластере баз данных будут занимать больше места, поскольку в них нужно будет хранить статус и (при включённом track_commit_timestamp
) время фиксации всех транзакций вплоть до горизонта autovacuum_freeze_max_age
. Для статуса фиксации используется по два бита на транзакцию, поэтому если в autovacuum_freeze_max_age
установлено максимально допустимое значение в два миллиарда, то размер pg_xact
может составить примерно половину гигабайта, а pg_commit_ts
примерно 20 ГБ. Если по сравнению с объёмом вашей базы данных этот объём незначителен, тогда рекомендуется установить для autovacuum_freeze_max_age
максимально допустимое значение. В противном случае установите значение этого параметра в зависимости от объёма, который вы готовы выделить для pg_xact
и pg_commit_ts
. (Значению по умолчанию, 200 миллионам транзакций, соответствует приблизительно 50 МБ в pg_xact
и около 2 ГБ в pg_commit_ts
.)
Уменьшение значения vacuum_freeze_min_age
, с другой стороны, чревато тем, что команда VACUUM
может выполнять бесполезную работу: замораживание версии строки — пустая трата времени, если эта строка будет вскоре изменена (и в результате получит новый XID). Поэтому значение этого параметра должно быть достаточно большим для того, чтобы строки не замораживались, пока их последующее изменение не станет маловероятным.
Для отслеживания возраста самых старых значений XID в базе данных команда VACUUM
сохраняет статистику по XID в системных таблицах pg_class
и pg_database
. В частности, столбец relfrozenxid
в записи для определённой таблицы в pg_class
содержит граничное значение XID, с которым в последний раз выполнялась агрессивная очистка (VACUUM
) этой таблицы. Все строки, добавленные транзакциями с более ранними XID, гарантированно будут заморожены. Аналогично столбец datfrozenxid
в записи для базы данных в pg_database
представляет нижнюю границу обычных значений XID, встречающихся в этой базе — он просто хранит минимальное из всех значений relfrozenxid
для таблиц этой базы. Эту информацию удобно получать с помощью таких запросов:
SELECT c.oid::regclass as table_name, greatest(age(c.relfrozenxid),age(t.relfrozenxid)) as age FROM pg_class c LEFT JOIN pg_class t ON c.reltoastrelid = t.oid WHERE c.relkind IN ('r', 'm'); SELECT datname, age(datfrozenxid) FROM pg_database;
Столбец age
показывает количество транзакций от граничного значения XID до XID текущей транзакции.
Обычно VACUUM
сканирует только те страницы, которые изменялись после последней очистки, однако relfrozenxid
может увеличиться только при сканировании всех страниц таблицы, включая те, что могут содержать незамороженные XID. Это происходит, когда возраст relfrozenxid
превышает vacuum_freeze_table_age
транзакций, когда VACUUM
вызывается с указанием FREEZE
, или когда оказывается, что очистку для удаления мёртвых версий строк нужно провести во всех ещё не замороженных страницах. Когда VACUUM
сканирует в таблице каждую ещё не полностью замороженную страницу, значение age(relfrozenxid)
в результате должно стать немного больше, чем установленное значение vacuum_freeze_min_age
(больше на число транзакций, начатых с момента запуска VACUUM
). Если по достижении autovacuum_freeze_max_age
для таблицы ни разу не будет выполнена операция relfrozenxid
, в скором времени для неё будет принудительно запущена автоочистка.
Если по какой-либо причине автоочистка не может вычистить старые значения XID из таблицы, система начинает выдавать предупреждающие сообщения, подобные приведённому ниже, когда самое старое значение XID в базе данных оказывается в 11 миллионах транзакций от точки зацикливания:
ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ: база данных "mydb" должна быть очищена (предельное число транзакций: 10985967) ПОДСКАЗКА: Во избежание отключения базы данных выполните очистку (VACUUM) всей базы.
(Проблему можно решить, как предлагает подсказка, запустив VACUUM
вручную; однако учтите, что выполнять VACUUM
должен суперпользователь, в противном случае эта процедура не сможет обработать системные каталоги и, следовательно, не сможет увеличить значение datfrozenxid
для базы данных.) Если эти предупреждения игнорировать, система отключится и не будет начинать никаких транзакций, как только до точки зацикливания останется менее 1 миллиона транзакций:
ОШИБКА: база данных не принимает команды во избежание потери данных из-за зацикливания в БД "mydb" ПОДСКАЗКА: Остановите управляющий процесс (postmaster) и выполните очистку (VACUUM) базы данных в однопользовательском режиме.
Резерв в 1 миллион транзакций позволяет администратору провести восстановление без потери данных, выполнив необходимые команды VACUUM
вручную. Однако поскольку после безопасной остановки система не будет исполнять команды, администратору останется только перезапустить сервер в однопользовательском режиме, чтобы запустить VACUUM
. За подробной информацией об использовании однопользовательского режима обратитесь к странице справки по postgres.
23.1.5.1. Мультитранзакции и зацикливание
Идентификаторы мультитранзакций используются для поддержки блокировки строк несколькими транзакциями одновременно. Поскольку в заголовке строки есть только ограниченное пространство для хранения информации о блокировках, в нём указывается «идентификатор множественной транзакции», или идентификатор мультитранзакции для краткости, когда строку блокируют одновременно несколько транзакций. Информация о том, какие именно идентификаторы транзакций относятся к определённой мультитранзакции, хранится отдельно в подкаталоге pg_multixact
, а в поле xmax
в заголовке строки сохраняется только идентификатор мультитранзакции. Как и идентификаторы транзакций, идентификаторы мультитранзакций исполнены в виде 32-разрядного счётчика и хранятся аналогично, что требует аккуратного управления их возрастом, очисткой хранилища и предотвращением зацикливаний. Существует отдельная область, в которой содержится список членов каждой мультитранзакции, где счётчики также 32-битные и требуют должного контроля.
Когда VACUUM
сканирует какую-либо часть таблицы, каждый идентификатор мультитранзакции старее чем vacuum_multixact_freeze_min_age заменяется другим значением, которое может быть нулевым, идентификатором одиночной транзакции или новым идентификатором мультитранзакции. Для каждой таблицы в pg_class
.relminmxid
хранится самый старый возможный идентификатор мультитранзакции, всё ещё задействованный в какой-либо строке этой таблицы. Если это значение оказывается старее vacuum_multixact_freeze_table_age, выполняется агрессивная очистка. Как рассказывалось в предыдущем разделе, при агрессивной очистке будут пропускаться только те страницы, которые считаются полностью замороженными. Узнать возраст pg_class
.relminmxid
можно с помощью функции mxid_age()
.
Благодаря агрессивным операциям VACUUM
, вне зависимости от их причины, это значение для таблицы будет увеличиваться. В конце концов, по мере сканирования всех таблиц во всех базах данных и увеличения их старейших значений мультитранзакций, информация о старых мультитранзакциях может быть удалена с диска.
В качестве меры защиты, агрессивное сканирование с целью очистки будет происходить для любой таблицы, возраст мультитранзакций которой больше, чем autovacuum_multixact_freeze_max_age. Агрессивное сканирование также будет выполняться постепенно со всеми таблицами, начиная с имеющих старейшие мультитранзакции, если объём занятой области членов мультитранзакций превышает 50% от объёма адресуемого пространства. Эти два варианта агрессивного сканирования осуществляются, даже если процесс автоочистки отключён.
23.1.6. Демон автоочистки
В Postgres Pro имеется не обязательная, но настоятельно рекомендуемая к использованию функция, называемая автоочисткой, предназначение которой — автоматизировать выполнение команд VACUUM
и ANALYZE
. Когда автоочистка включена, она проверяет, в каких таблицах было вставлено, изменено или удалено много строк. При этих проверках используются средства сбора статистики; поэтому автоочистка будет работать, только если параметр track_counts имеет значение true
. В конфигурации по умолчанию автоочистка включена и соответствующие параметры имеют подходящие значения.
«Демон автоочистки» на самом деле состоит из нескольких процессов. Существует постоянный фоновый процесс, называемый процессом запуска автоочистки, который отвечает за запуск рабочих процессов автоочистки для всех баз данных. Этот контролирующий процесс распределяет работу по времени, стараясь запускать рабочий процесс для каждой базы данных каждые autovacuum_naptime секунд. (Следовательно, если всего имеется N
баз данных, новый рабочий процесс будет запускаться каждые autovacuum_naptime
/N
секунд.) Одновременно могут выполняться до autovacuum_max_workers рабочих процессов. Если число баз данных, требующих обработки, превышает autovacuum_max_workers
, обработка следующей базы начинается сразу по завершении первого рабочего процесса. Каждый рабочий процесс проверяет все таблицы в своей базе данных и в случае необходимости выполняет VACUUM
и/или ANALYZE
. Для отслеживания действий рабочих процессов можно установить параметр log_autovacuum_min_duration.
Если в течение короткого промежутка времени потребность в очистке возникает для нескольких больших таблиц, все рабочие процессы автоочистки могут продолжительное время заниматься очисткой только этих таблиц. В результате другие таблицы и базы данных будут ожидать очистки, пока не появится свободный рабочий процесс. Число рабочих процессов для одной базы не ограничивается, при этом каждый процесс старается не повторять работу, только что выполненную другими. Заметьте, что в ограничениях max_connections или superuser_reserved_connections число выполняющихся рабочих процессов не учитывается.
Для таблиц с relfrozenxid
, устаревшим более чем на autovacuum_freeze_max_age транзакций, очистка выполняется всегда (это также применимо к таблицам, для которых максимальный порог заморозки был изменён через параметры хранения; см. ниже). В противном случае очистка таблицы производится, если количество кортежей, устаревших с момента последнего выполнения VACUUM
, превышает «пороговое значение очистки». Пороговое значение очистки определяется как:
порог очистки = базовый порог очистки + коэффициент доли для очистки * количество кортежей
где базовый порог очистки — значение autovacuum_vacuum_threshold, коэффициент доли — autovacuum_vacuum_scale_factor, а количество кортежей — pg_class
.reltuples
.
Таблица также очищается, если число кортежей, добавленных после предыдущей очистки, превышает установленный порог очистки при добавлении, который определяется так:
порог очистки при добавлении = базовый порог очистки при добавлении + коэффициент доли для очистки при добавлении * количество кортежей
Базовый порог очистки при добавлении и коэффициент доли для очистки при добавлении определяются параметрами autovacuum_vacuum_insert_threshold и autovacuum_vacuum_insert_scale_factor, соответственно. При такой очистке часть страниц таблицы могут быть помечены как полностью видимые и могут быть также заморожены кортежи, что уменьшит объём работы, которую нужно будет проделать при следующей очистке. Для таблиц, в которых выполняются в основном операции INSERT
и практически не выполняются UPDATE
/DELETE
, может иметь смысл уменьшить параметр таблицы autovacuum_freeze_min_age, так как это позволит замораживать кортежи раньше. Количество устаревших и добавленных кортежей получается от сборщика статистики; оно представляет собой приблизительное число, обновляемое после каждой операции UPDATE
, DELETE
и INSERT
. (Точность не гарантируется, потому что при большой нагрузке часть информации может быть потеряна.) Если значение relfrozenxid
для таблицы старее vacuum_freeze_table_age
транзакций, производится агрессивная очистка с целью заморозить старые версии строк и увеличить значение relfrozenxid
; в противном случае сканируются только страницы, изменённые после последней очистки.
Для выполнения сбора статистики используется аналогичное условие: пороговое значение, определяемое как:
порог анализа = базовый порог анализа + коэффициент доли для анализа * количество кортежей
сравнивается с общим количеством кортежей добавленных, изменённых или удалённых после последнего выполнения ANALYZE
.
В секционированных таблицах кортежи не хранятся напрямую и, следовательно, не обрабатываются автоочисткой. (Автоочистка обрабатывает секции таблицы так же, как и другие таблицы.) К сожалению, это означает, что автоочистка не запускает ANALYZE
для секционированных таблиц, в результате чего создаются неоптимальные планы для запросов, ссылающихся на статистику секционированных таблиц. Эту проблему можно обойти, вручную запуская ANALYZE
для секционированных таблиц при их первом заполнении, а также всякий раз, когда распределение данных в их секциях существенно меняется.
Автоочистка не обрабатывает временные таблицы. Поэтому очистку и сбор статистики в них нужно производить с помощью SQL-команд в обычном сеансе.
Используемые по умолчанию пороговые значения и коэффициенты берутся из postgresql.conf
, однако их (и многие другие параметры, управляющие автоочисткой) можно переопределить для каждой таблицы; за подробностями обратитесь к разделу Параметры хранения. Если какие-либо значения определены через параметры хранения таблицы, при обработке этой таблицы действуют они, а в противном случае — глобальные параметры. За более подробной информацией о глобальных параметрах обратитесь к Разделу 18.10.
Когда выполняются несколько рабочих процессов, параметры задержки автоочистки по стоимости (см. Подраздел 18.4.4) «распределяются» между всеми этими процессами, так что общее воздействие на систему остаётся неизменным, независимо от их числа. Однако этот алгоритм распределения нагрузки не учитывает процессы, обрабатывающие таблицы с индивидуальными значениями параметров хранения autovacuum_vacuum_cost_delay
и autovacuum_vacuum_cost_limit
.
Рабочие процессы автоочистки обычно не мешают выполнению других команд. Если какой-либо процесс попытается получить блокировку, конфликтующую с блокировкой SHARE UPDATE EXCLUSIVE
, которая удерживается в ходе автоочистки, автоочистка прервётся и процесс получит нужную ему блокировку. Конфликтующие режимы блокировок отмечены в Таблице 13.2. Однако если автоочистка выполняется для предотвращения зацикливания идентификаторов транзакций (т. е. описание запроса автоочистки в представлении pg_stat_activity
заканчивается на (to prevent wraparound)
), автоочистка не прерывается без ручного вмешательства.
Предупреждение
При частом выполнении таких команд, как ANALYZE, которые затребуют блокировки, конфликтующие с SHARE UPDATE EXCLUSIVE
, может получиться так, что автоочистка не будет успевать завершаться в принципе.
23.1. Routine Vacuuming
Postgres Pro databases require periodic maintenance known as vacuuming. For many installations, it is sufficient to let vacuuming be performed by the autovacuum daemon, which is described in Section 23.1.6. You might need to adjust the autovacuuming parameters described there to obtain best results for your situation. Some database administrators will want to supplement or replace the daemon's activities with manually-managed VACUUM
commands, which typically are executed according to a schedule by cron or Task Scheduler scripts. To set up manually-managed vacuuming properly, it is essential to understand the issues discussed in the next few subsections. Administrators who rely on autovacuuming may still wish to skim this material to help them understand and adjust autovacuuming.
23.1.1. Vacuuming Basics
Postgres Pro's VACUUM command has to process each table on a regular basis for several reasons:
- To recover or reuse disk space occupied by updated or deleted rows.
- To update data statistics used by the Postgres Pro query planner.
- To update the visibility map, which speeds up index-only scans.
- To protect against loss of very old data due to transaction ID wraparound or multixact ID wraparound.
Each of these reasons dictates performing VACUUM
operations of varying frequency and scope, as explained in the following subsections.
There are two variants of VACUUM
: standard VACUUM
and VACUUM FULL
. VACUUM FULL
can reclaim more disk space but runs much more slowly. Also, the standard form of VACUUM
can run in parallel with production database operations. (Commands such as SELECT
, INSERT
, UPDATE
, and DELETE
will continue to function normally, though you will not be able to modify the definition of a table with commands such as ALTER TABLE
while it is being vacuumed.) VACUUM FULL
requires an ACCESS EXCLUSIVE
lock on the table it is working on, and therefore cannot be done in parallel with other use of the table. Generally, therefore, administrators should strive to use standard VACUUM
and avoid VACUUM FULL
.
VACUUM
creates a substantial amount of I/O traffic, which can cause poor performance for other active sessions. There are configuration parameters that can be adjusted to reduce the performance impact of background vacuuming — see Section 18.4.4.
23.1.2. Recovering Disk Space
In Postgres Pro, an UPDATE
or DELETE
of a row does not immediately remove the old version of the row. This approach is necessary to gain the benefits of multiversion concurrency control (MVCC, see Chapter 13): the row version must not be deleted while it is still potentially visible to other transactions. But eventually, an outdated or deleted row version is no longer of interest to any transaction. The space it occupies must then be reclaimed for reuse by new rows, to avoid unbounded growth of disk space requirements. This is done by running VACUUM
.
The standard form of VACUUM
removes dead row versions in tables and indexes and marks the space available for future reuse. However, it will not return the space to the operating system, except in the special case where one or more pages at the end of a table become entirely free and an exclusive table lock can be easily obtained. In contrast, VACUUM FULL
actively compacts tables by writing a complete new version of the table file with no dead space. This minimizes the size of the table, but can take a long time. It also requires extra disk space for the new copy of the table, until the operation completes.
The usual goal of routine vacuuming is to do standard VACUUM
s often enough to avoid needing VACUUM FULL
. The autovacuum daemon attempts to work this way, and in fact will never issue VACUUM FULL
. In this approach, the idea is not to keep tables at their minimum size, but to maintain steady-state usage of disk space: each table occupies space equivalent to its minimum size plus however much space gets used up between vacuum runs. Although VACUUM FULL
can be used to shrink a table back to its minimum size and return the disk space to the operating system, there is not much point in this if the table will just grow again in the future. Thus, moderately-frequent standard VACUUM
runs are a better approach than infrequent VACUUM FULL
runs for maintaining heavily-updated tables.
Some administrators prefer to schedule vacuuming themselves, for example doing all the work at night when load is low. The difficulty with doing vacuuming according to a fixed schedule is that if a table has an unexpected spike in update activity, it may get bloated to the point that VACUUM FULL
is really necessary to reclaim space. Using the autovacuum daemon alleviates this problem, since the daemon schedules vacuuming dynamically in response to update activity. It is unwise to disable the daemon completely unless you have an extremely predictable workload. One possible compromise is to set the daemon's parameters so that it will only react to unusually heavy update activity, thus keeping things from getting out of hand, while scheduled VACUUM
s are expected to do the bulk of the work when the load is typical.
For those not using autovacuum, a typical approach is to schedule a database-wide VACUUM
once a day during a low-usage period, supplemented by more frequent vacuuming of heavily-updated tables as necessary. (Some installations with extremely high update rates vacuum their busiest tables as often as once every few minutes.) If you have multiple databases in a cluster, don't forget to VACUUM
each one; the program vacuumdb might be helpful.
Tip
Plain VACUUM
may not be satisfactory when a table contains large numbers of dead row versions as a result of massive update or delete activity. If you have such a table and you need to reclaim the excess disk space it occupies, you will need to use VACUUM FULL
, or alternatively CLUSTER or one of the table-rewriting variants of ALTER TABLE. These commands rewrite an entire new copy of the table and build new indexes for it. All these options require an ACCESS EXCLUSIVE
lock. Note that they also temporarily use extra disk space approximately equal to the size of the table, since the old copies of the table and indexes can't be released until the new ones are complete.
Tip
If you have a table whose entire contents are deleted on a periodic basis, consider doing it with TRUNCATE rather than using DELETE
followed by VACUUM
. TRUNCATE
removes the entire content of the table immediately, without requiring a subsequent VACUUM
or VACUUM FULL
to reclaim the now-unused disk space. The disadvantage is that strict MVCC semantics are violated.
23.1.3. Updating Planner Statistics
The Postgres Pro query planner relies on statistical information about the contents of tables in order to generate good plans for queries. These statistics are gathered by the ANALYZE command, which can be invoked by itself or as an optional step in VACUUM
. It is important to have reasonably accurate statistics, otherwise poor choices of plans might degrade database performance.
The autovacuum daemon, if enabled, will automatically issue ANALYZE
commands whenever the content of a table has changed sufficiently. However, administrators might prefer to rely on manually-scheduled ANALYZE
operations, particularly if it is known that update activity on a table will not affect the statistics of “interesting” columns. The daemon schedules ANALYZE
strictly as a function of the number of rows inserted or updated; it has no knowledge of whether that will lead to meaningful statistical changes.
Tuples changed in partitions and inheritance children do not trigger analyze on the parent table. If the parent table is empty or rarely changed, it may never be processed by autovacuum, and the statistics for the inheritance tree as a whole won't be collected. It is necessary to run ANALYZE
on the parent table manually in order to keep the statistics up to date.
As with vacuuming for space recovery, frequent updates of statistics are more useful for heavily-updated tables than for seldom-updated ones. But even for a heavily-updated table, there might be no need for statistics updates if the statistical distribution of the data is not changing much. A simple rule of thumb is to think about how much the minimum and maximum values of the columns in the table change. For example, a timestamp
column that contains the time of row update will have a constantly-increasing maximum value as rows are added and updated; such a column will probably need more frequent statistics updates than, say, a column containing URLs for pages accessed on a website. The URL column might receive changes just as often, but the statistical distribution of its values probably changes relatively slowly.
It is possible to run ANALYZE
on specific tables and even just specific columns of a table, so the flexibility exists to update some statistics more frequently than others if your application requires it. In practice, however, it is usually best to just analyze the entire database, because it is a fast operation. ANALYZE
uses a statistically random sampling of the rows of a table rather than reading every single row.
Tip
Although per-column tweaking of ANALYZE
frequency might not be very productive, you might find it worthwhile to do per-column adjustment of the level of detail of the statistics collected by ANALYZE
. Columns that are heavily used in WHERE
clauses and have highly irregular data distributions might require a finer-grain data histogram than other columns. See ALTER TABLE SET STATISTICS
, or change the database-wide default using the default_statistics_target configuration parameter.
Also, by default there is limited information available about the selectivity of functions. However, if you create an expression index that uses a function call, useful statistics will be gathered about the function, which can greatly improve query plans that use the expression index.
Tip
The autovacuum daemon does not issue ANALYZE
commands for foreign tables, since it has no means of determining how often that might be useful. If your queries require statistics on foreign tables for proper planning, it's a good idea to run manually-managed ANALYZE
commands on those tables on a suitable schedule.
Tip
The autovacuum daemon does not issue ANALYZE
commands for partitioned tables. Inheritance parents will only be analyzed if the parent itself is changed - changes to child tables do not trigger autoanalyze on the parent table. If your queries require statistics on parent tables for proper planning, it is necessary to periodically run a manual ANALYZE
on those tables to keep the statistics up to date.
23.1.4. Updating the Visibility Map
Vacuum maintains a visibility map for each table to keep track of which pages contain only tuples that are known to be visible to all active transactions (and all future transactions, until the page is again modified). This has two purposes. First, vacuum itself can skip such pages on the next run, since there is nothing to clean up.
Second, it allows Postgres Pro to answer some queries using only the index, without reference to the underlying table. Since Postgres Pro indexes don't contain tuple visibility information, a normal index scan fetches the heap tuple for each matching index entry, to check whether it should be seen by the current transaction. An index-only scan, on the other hand, checks the visibility map first. If it's known that all tuples on the page are visible, the heap fetch can be skipped. This is most useful on large data sets where the visibility map can prevent disk accesses. The visibility map is vastly smaller than the heap, so it can easily be cached even when the heap is very large.
23.1.5. Preventing Transaction ID Wraparound Failures
Postgres Pro's MVCC transaction semantics depend on being able to compare transaction ID (XID) numbers: a row version with an insertion XID greater than the current transaction's XID is “in the future” and should not be visible to the current transaction. But since transaction IDs have limited size (32 bits) a cluster that runs for a long time (more than 4 billion transactions) would suffer transaction ID wraparound: the XID counter wraps around to zero, and all of a sudden transactions that were in the past appear to be in the future — which means their output become invisible. In short, catastrophic data loss. (Actually the data is still there, but that's cold comfort if you cannot get at it.) To avoid this, it is necessary to vacuum every table in every database at least once every two billion transactions.
The reason that periodic vacuuming solves the problem is that VACUUM
will mark rows as frozen, indicating that they were inserted by a transaction that committed sufficiently far in the past that the effects of the inserting transaction are certain to be visible to all current and future transactions. Normal XIDs are compared using modulo-232 arithmetic. This means that for every normal XID, there are two billion XIDs that are “older” and two billion that are “newer”; another way to say it is that the normal XID space is circular with no endpoint. Therefore, once a row version has been created with a particular normal XID, the row version will appear to be “in the past” for the next two billion transactions, no matter which normal XID we are talking about. If the row version still exists after more than two billion transactions, it will suddenly appear to be in the future. To prevent this, Postgres Pro reserves a special XID, FrozenTransactionId
, which does not follow the normal XID comparison rules and is always considered older than every normal XID. Frozen row versions are treated as if the inserting XID were FrozenTransactionId
, so that they will appear to be “in the past” to all normal transactions regardless of wraparound issues, and so such row versions will be valid until deleted, no matter how long that is.
Note
In PostgreSQL versions before 9.4, freezing was implemented by actually replacing a row's insertion XID with FrozenTransactionId
, which was visible in the row's xmin
system column. Newer versions just set a flag bit, preserving the row's original xmin
for possible forensic use. However, rows with xmin
equal to FrozenTransactionId
(2) may still be found in databases pg_upgrade'd from pre-9.4 versions.
Also, system catalogs may contain rows with xmin
equal to BootstrapTransactionId
(1), indicating that they were inserted during the first phase of initdb. Like FrozenTransactionId
, this special XID is treated as older than every normal XID.
vacuum_freeze_min_age controls how old an XID value has to be before rows bearing that XID will be frozen. Increasing this setting may avoid unnecessary work if the rows that would otherwise be frozen will soon be modified again, but decreasing this setting increases the number of transactions that can elapse before the table must be vacuumed again.
VACUUM
uses the visibility map to determine which pages of a table must be scanned. Normally, it will skip pages that don't have any dead row versions even if those pages might still have row versions with old XID values. Therefore, normal VACUUM
s won't always freeze every old row version in the table. Periodically, VACUUM
will perform an aggressive vacuum, skipping only those pages which contain neither dead rows nor any unfrozen XID or MXID values. vacuum_freeze_table_age controls when VACUUM
does that: all-visible but not all-frozen pages are scanned if the number of transactions that have passed since the last such scan is greater than vacuum_freeze_table_age
minus vacuum_freeze_min_age
. Setting vacuum_freeze_table_age
to 0 forces VACUUM
to use this more aggressive strategy for all scans.
The maximum time that a table can go unvacuumed is two billion transactions minus the vacuum_freeze_min_age
value at the time of the last aggressive vacuum. If it were to go unvacuumed for longer than that, data loss could result. To ensure that this does not happen, autovacuum is invoked on any table that might contain unfrozen rows with XIDs older than the age specified by the configuration parameter autovacuum_freeze_max_age. (This will happen even if autovacuum is disabled.)
This implies that if a table is not otherwise vacuumed, autovacuum will be invoked on it approximately once every autovacuum_freeze_max_age
minus vacuum_freeze_min_age
transactions. For tables that are regularly vacuumed for space reclamation purposes, this is of little importance. However, for static tables (including tables that receive inserts, but no updates or deletes), there is no need to vacuum for space reclamation, so it can be useful to try to maximize the interval between forced autovacuums on very large static tables. Obviously one can do this either by increasing autovacuum_freeze_max_age
or decreasing vacuum_freeze_min_age
.
The effective maximum for vacuum_freeze_table_age
is 0.95 * autovacuum_freeze_max_age
; a setting higher than that will be capped to the maximum. A value higher than autovacuum_freeze_max_age
wouldn't make sense because an anti-wraparound autovacuum would be triggered at that point anyway, and the 0.95 multiplier leaves some breathing room to run a manual VACUUM
before that happens. As a rule of thumb, vacuum_freeze_table_age
should be set to a value somewhat below autovacuum_freeze_max_age
, leaving enough gap so that a regularly scheduled VACUUM
or an autovacuum triggered by normal delete and update activity is run in that window. Setting it too close could lead to anti-wraparound autovacuums, even though the table was recently vacuumed to reclaim space, whereas lower values lead to more frequent aggressive vacuuming.
The sole disadvantage of increasing autovacuum_freeze_max_age
(and vacuum_freeze_table_age
along with it) is that the pg_xact
and pg_commit_ts
subdirectories of the database cluster will take more space, because it must store the commit status and (if track_commit_timestamp
is enabled) timestamp of all transactions back to the autovacuum_freeze_max_age
horizon. The commit status uses two bits per transaction, so if autovacuum_freeze_max_age
is set to its maximum allowed value of two billion, pg_xact
can be expected to grow to about half a gigabyte and pg_commit_ts
to about 20GB. If this is trivial compared to your total database size, setting autovacuum_freeze_max_age
to its maximum allowed value is recommended. Otherwise, set it depending on what you are willing to allow for pg_xact
and pg_commit_ts
storage. (The default, 200 million transactions, translates to about 50MB of pg_xact
storage and about 2GB of pg_commit_ts
storage.)
One disadvantage of decreasing vacuum_freeze_min_age
is that it might cause VACUUM
to do useless work: freezing a row version is a waste of time if the row is modified soon thereafter (causing it to acquire a new XID). So the setting should be large enough that rows are not frozen until they are unlikely to change any more.
To track the age of the oldest unfrozen XIDs in a database, VACUUM
stores XID statistics in the system tables pg_class
and pg_database
. In particular, the relfrozenxid
column of a table's pg_class
row contains the freeze cutoff XID that was used by the last aggressive VACUUM
for that table. All rows inserted by transactions with XIDs older than this cutoff XID are guaranteed to have been frozen. Similarly, the datfrozenxid
column of a database's pg_database
row is a lower bound on the unfrozen XIDs appearing in that database — it is just the minimum of the per-table relfrozenxid
values within the database. A convenient way to examine this information is to execute queries such as:
SELECT c.oid::regclass as table_name, greatest(age(c.relfrozenxid),age(t.relfrozenxid)) as age FROM pg_class c LEFT JOIN pg_class t ON c.reltoastrelid = t.oid WHERE c.relkind IN ('r', 'm'); SELECT datname, age(datfrozenxid) FROM pg_database;
The age
column measures the number of transactions from the cutoff XID to the current transaction's XID.
VACUUM
normally only scans pages that have been modified since the last vacuum, but relfrozenxid
can only be advanced when every page of the table that might contain unfrozen XIDs is scanned. This happens when relfrozenxid
is more than vacuum_freeze_table_age
transactions old, when VACUUM
's FREEZE
option is used, or when all pages that are not already all-frozen happen to require vacuuming to remove dead row versions. When VACUUM
scans every page in the table that is not already all-frozen, it should set age(relfrozenxid)
to a value just a little more than the vacuum_freeze_min_age
setting that was used (more by the number of transactions started since the VACUUM
started). If no relfrozenxid
-advancing VACUUM
is issued on the table until autovacuum_freeze_max_age
is reached, an autovacuum will soon be forced for the table.
If for some reason autovacuum fails to clear old XIDs from a table, the system will begin to emit warning messages like this when the database's oldest XIDs reach eleven million transactions from the wraparound point:
WARNING: database "mydb" must be vacuumed within 10985967 transactions HINT: To avoid a database shutdown, execute a database-wide VACUUM in that database.
(A manual VACUUM
should fix the problem, as suggested by the hint; but note that the VACUUM
must be performed by a superuser, else it will fail to process system catalogs and thus not be able to advance the database's datfrozenxid
.) If these warnings are ignored, the system will shut down and refuse to start any new transactions once there are fewer than 1 million transactions left until wraparound:
ERROR: database is not accepting commands to avoid wraparound data loss in database "mydb" HINT: Stop the postmaster and vacuum that database in single-user mode.
The 1-million-transaction safety margin exists to let the administrator recover without data loss, by manually executing the required VACUUM
commands. However, since the system will not execute commands once it has gone into the safety shutdown mode, the only way to do this is to stop the server and start the server in single-user mode to execute VACUUM
. The shutdown mode is not enforced in single-user mode. See the postgres reference page for details about using single-user mode.
23.1.5.1. Multixacts and Wraparound
Multixact IDs are used to support row locking by multiple transactions. Since there is only limited space in a tuple header to store lock information, that information is encoded as a “multiple transaction ID”, or multixact ID for short, whenever there is more than one transaction concurrently locking a row. Information about which transaction IDs are included in any particular multixact ID is stored separately in the pg_multixact
subdirectory, and only the multixact ID appears in the xmax
field in the tuple header. Like transaction IDs, multixact IDs are implemented as a 32-bit counter and corresponding storage, all of which requires careful aging management, storage cleanup, and wraparound handling. There is a separate storage area which holds the list of members in each multixact, which also uses a 32-bit counter and which must also be managed.
Whenever VACUUM
scans any part of a table, it will replace any multixact ID it encounters which is older than vacuum_multixact_freeze_min_age by a different value, which can be the zero value, a single transaction ID, or a newer multixact ID. For each table, pg_class
.relminmxid
stores the oldest possible multixact ID still appearing in any tuple of that table. If this value is older than vacuum_multixact_freeze_table_age, an aggressive vacuum is forced. As discussed in the previous section, an aggressive vacuum means that only those pages which are known to be all-frozen will be skipped. mxid_age()
can be used on pg_class
.relminmxid
to find its age.
Aggressive VACUUM
scans, regardless of what causes them, enable advancing the value for that table. Eventually, as all tables in all databases are scanned and their oldest multixact values are advanced, on-disk storage for older multixacts can be removed.
As a safety device, an aggressive vacuum scan will occur for any table whose multixact-age is greater than autovacuum_multixact_freeze_max_age. Aggressive vacuum scans will also occur progressively for all tables, starting with those that have the oldest multixact-age, if the amount of used member storage space exceeds the amount 50% of the addressable storage space. Both of these kinds of aggressive scans will occur even if autovacuum is nominally disabled.
23.1.6. The Autovacuum Daemon
Postgres Pro has an optional but highly recommended feature called autovacuum, whose purpose is to automate the execution of VACUUM
and ANALYZE
commands. When enabled, autovacuum checks for tables that have had a large number of inserted, updated or deleted tuples. These checks use the statistics collection facility; therefore, autovacuum cannot be used unless track_counts is set to true
. In the default configuration, autovacuuming is enabled and the related configuration parameters are appropriately set.
The “autovacuum daemon” actually consists of multiple processes. There is a persistent daemon process, called the autovacuum launcher, which is in charge of starting autovacuum worker processes for all databases. The launcher will distribute the work across time, attempting to start one worker within each database every autovacuum_naptime seconds. (Therefore, if the installation has N
databases, a new worker will be launched every autovacuum_naptime
/N
seconds.) A maximum of autovacuum_max_workers worker processes are allowed to run at the same time. If there are more than autovacuum_max_workers
databases to be processed, the next database will be processed as soon as the first worker finishes. Each worker process will check each table within its database and execute VACUUM
and/or ANALYZE
as needed. log_autovacuum_min_duration can be set to monitor autovacuum workers' activity.
If several large tables all become eligible for vacuuming in a short amount of time, all autovacuum workers might become occupied with vacuuming those tables for a long period. This would result in other tables and databases not being vacuumed until a worker becomes available. There is no limit on how many workers might be in a single database, but workers do try to avoid repeating work that has already been done by other workers. Note that the number of running workers does not count towards max_connections or superuser_reserved_connections limits.
Tables whose relfrozenxid
value is more than autovacuum_freeze_max_age transactions old are always vacuumed (this also applies to those tables whose freeze max age has been modified via storage parameters; see below). Otherwise, if the number of tuples obsoleted since the last VACUUM
exceeds the “vacuum threshold”, the table is vacuumed. The vacuum threshold is defined as:
vacuum threshold = vacuum base threshold + vacuum scale factor * number of tuples
where the vacuum base threshold is autovacuum_vacuum_threshold, the vacuum scale factor is autovacuum_vacuum_scale_factor, and the number of tuples is pg_class
.reltuples
.
The table is also vacuumed if the number of tuples inserted since the last vacuum has exceeded the defined insert threshold, which is defined as:
vacuum insert threshold = vacuum base insert threshold + vacuum insert scale factor * number of tuples
where the vacuum insert base threshold is autovacuum_vacuum_insert_threshold, and vacuum insert scale factor is autovacuum_vacuum_insert_scale_factor. Such vacuums may allow portions of the table to be marked as all visible and also allow tuples to be frozen, which can reduce the work required in subsequent vacuums. For tables which receive INSERT
operations but no or almost no UPDATE
/DELETE
operations, it may be beneficial to lower the table's autovacuum_freeze_min_age as this may allow tuples to be frozen by earlier vacuums. The number of obsolete tuples and the number of inserted tuples are obtained from the statistics collector; it is a semi-accurate count updated by each UPDATE
, DELETE
and INSERT
operation. (It is only semi-accurate because some information might be lost under heavy load.) If the relfrozenxid
value of the table is more than vacuum_freeze_table_age
transactions old, an aggressive vacuum is performed to freeze old tuples and advance relfrozenxid
; otherwise, only pages that have been modified since the last vacuum are scanned.
For analyze, a similar condition is used: the threshold, defined as:
analyze threshold = analyze base threshold + analyze scale factor * number of tuples
is compared to the total number of tuples inserted, updated, or deleted since the last ANALYZE
.
Partitioned tables do not directly store tuples and consequently are not processed by autovacuum. (Autovacuum does process table partitions just like other tables.) Unfortunately, this means that autovacuum does not run ANALYZE
on partitioned tables, and this can cause suboptimal plans for queries that reference partitioned table statistics. You can work around this problem by manually running ANALYZE
on partitioned tables when they are first populated, and again whenever the distribution of data in their partitions changes significantly.
Temporary tables cannot be accessed by autovacuum. Therefore, appropriate vacuum and analyze operations should be performed via session SQL commands.
The default thresholds and scale factors are taken from postgresql.conf
, but it is possible to override them (and many other autovacuum control parameters) on a per-table basis; see Storage Parameters for more information. If a setting has been changed via a table's storage parameters, that value is used when processing that table; otherwise the global settings are used. See Section 18.10 for more details on the global settings.
When multiple workers are running, the autovacuum cost delay parameters (see Section 18.4.4) are “balanced” among all the running workers, so that the total I/O impact on the system is the same regardless of the number of workers actually running. However, any workers processing tables whose per-table autovacuum_vacuum_cost_delay
or autovacuum_vacuum_cost_limit
storage parameters have been set are not considered in the balancing algorithm.
Autovacuum workers generally don't block other commands. If a process attempts to acquire a lock that conflicts with the SHARE UPDATE EXCLUSIVE
lock held by autovacuum, lock acquisition will interrupt the autovacuum. For conflicting lock modes, see Table 13.2. However, if the autovacuum is running to prevent transaction ID wraparound (i.e., the autovacuum query name in the pg_stat_activity
view ends with (to prevent wraparound)
), the autovacuum is not automatically interrupted.
Warning
Regularly running commands that acquire locks conflicting with a SHARE UPDATE EXCLUSIVE
lock (e.g., ANALYZE) can effectively prevent autovacuums from ever completing.