引言
在现代数据库管理系统中，PostgreSQL因其强大的功能和灵活性而广泛应用于企业和开发者中。然而，如同其他关系型数据库一样，PostgreSQL在数据存储过程中面临着表和索引空间膨胀的问题。空间膨胀不仅会导致存储资源的浪费，还可能影响数据库的性能和响应速度。因此，深入理解其原因、负面影响、有效的监控方法与避免措施对数据库管理员和开发者来说至关重要。
一、表和索引膨胀的原因
1.1 表空间膨胀的原因
发生这种情况是由于 PostgreSQL 管理数据修改的方式。PostgreSQL 使用多版本并发控制 （MVCC） 的机制，该机制可确保当一个事务对表进行更改时，其他事务仍然可以读取表的先前版本。PostgreSQL 不会覆盖旧数据，而是保留该行的新版本，并将旧版本标记为 “dead”。随着时间的推移和事务的积累，这些死元组开始占用空间，从而导致表膨胀。MVCC 系统有一些优点，但是确实给数据库的运维和性能带来比较多挑战，成为PostgreSQL运维过程中核心痛点之一。从用户角度来看，以下行为会导致空间的膨胀：
1.1.1 更新和删除操作
在PostgreSQL中，当对表中的数据进行更新或删除时，原有的行并不会马上被物理删除，取而代之的是对行的版本管理。这种方式称为多版本并发控制（MVCC）。每次更新或删除操作都会导致一个新的行版本被创建，从而留下原来的行版本。随着时间的推移，特别是在频繁更新和删除的场景中，表的存储空间会不断增加。这种现象在高并发写入的环境中尤为明显。
1.1.2 数据库的设计和查询模式
表的设计方式和查询模式也可能会导致空间膨胀。例如，未合理设计的索引，冗余的数据结构，或者未优化的查询都可能使得表的占用空间超出预期。
1.2 索引空间膨胀的原因
同样，表空间的膨胀也会导致索引的膨胀，索引的本质就是通过某个字段值快速找到索引项并回表查询的快速路径。更新或删除表中的行时，新的索引项也需要同步建立，但不会立即从索引中清除旧的索引项。随着时间的推移，随着修改和删除更多的行，这些 “死” 索引条目会累积并导致索引膨胀。
二、空间膨胀的负面影响
2.1 性能下降
表和索引的空间膨胀直接影响到数据库的性能。随着空间使用的增加，数据库在查询和操作数据时会变得更加缓慢。例如，随着表的膨胀，执行全表扫描的查询所需的时间将显著增加。这因为当表中的死元组比例过高时，意味着我要读取同样多的数据行所需要扫描的数据页面更多，从而增加读写所需要的IO和CPU资源。另外，因为数据的膨胀，理论上会导致shared buffer中的命中率会降低，进一步增加了访问磁盘的可能性，从而降低性能。
2.2 存储资源浪费
空间膨胀也会导致存储资源的浪费。未被有效利用的存储空间将增加维护成本，并对企业的存储策略造成压力。过度的膨胀将导致需要更频繁地扩展存储资源，增加了企业的IT成本。
2.3 管理复杂性增加
随着表和索引的膨胀，数据库的管理难度随之增加。数据库管理员需要花费更多的时间和精力来监控、维护和优化数据库的性能，从而影响到其他关键业务的执行。比如物理备份、重做备机等运维操作都会受此影响。
三、监控表和索引膨胀的方法
3.1 使用系统视图
PostgreSQL提供了一些系统视图，可以帮助我们监控表和索引的状态，例如pg_stat_all_tables和pg_stat_all_indexes。通过查询这些视图，可以获取表和索引的相关统计信息，包括大小、行数、页面读取次数等，从而评估表和索引的膨胀状况。
SELECT
relname AS "Table",
pg_size_pretty(pg_total_relation_size(relid)) AS "Total Size",
n_live_tup AS "Live Tuples",
n_dead_tup AS "Dead Tuples"
FROM
pg_stat_all_tables
WHERE
schemaname = 'public'
ORDER BY
pg_total_relation_size(relid) DESC;
3.2 使用第三方插件
pgstattuple插件是目前比较有效的监控表膨胀的插件。
CREATE EXTENSION pgstattuple;
安装后，您可以使用该pgstattuple函数获取特定表的概览:
SELECT * FROM pgstattuple('your_table_name');
此查询将会返回几个关键指标：
- table_len ：表/索引的总大小。
- tuple_count ：表中的元组（行）数。
- tuple_len ：所有元组的总大小。
- dead_tuple_count ：导致膨胀的死元组数。
- dead_tuple_len ：死元组占用的总大小。
有了这些指标，可以按如下方式计算膨胀的百分比：
- (bloat_size / table_size) * 100 (bloat_size / table_size) * 100
四、如何避免空间膨胀
4.1 数据库设计优化
- 合理设计表结构：在设计表结构时，应根据实际业务需求合理选择字段的数据类型，避免使用不必要的大数据类型。
- 去除冗余数据：定期检查和清理冗余数据，尤其是在数据量较大且更新频繁的场景中。确保数据的有效性和准确性。
4.2 定期维护操作
- VACUUM操作：定期运行VACUUM操作，以清理数据库中的死元组和释放空间。VACUUM会回收死元组占用的空间，并在未来的插入操作中重用这些空间。实际上PostgreSQL有后台AutoVacuum进行定期清理。
- VACUUM FULL操作：Vacuum 通过回收死元组避免了我们第一个 table 膨胀的罪魁祸首。但是Vacuum 本身不会对页面中的元组做compaction以对其进行碎片整理。它也不会删除表未使用的页面（表尾部的空页面会被释放）。我们可以通过运行 VACUUM FULL 来实现这一点，VACUUM FULL不仅可以从死元组中回收空间，还可以压缩表并尝试减小其在磁盘上的大小。它会创建表的新副本，仅复制活动元组，然后用新表替换旧表。此操作将回收的空间释放回操作系统。但是VACUUM FULL会导致阻塞业务的访问，对关键业务影响较大。
- ANALYZE操作：结合VACUUM使用ANALYZE操作以更新表和索引的统计信息，使查询优化器能够做出更精准的执行计划选择，从而提升查询性能。
4.3 合理使用索引
- 创建必要的索引：只为频繁查询的列创建索引，避免不必要的索引导致的膨胀。对于某些查询，复合索引可能比单列索引更有效。
- 定期监控索引使用情况：监控索引的使用情况，识别出未被使用或使用频率极低的索引，及时删除这些索引以释放空间。
结论
PostgreSQL的表和索引空间膨胀是一个复杂而常见的问题，它不仅影响数据库的性能，还会导致存储资源的浪费。因此，了解其原因、监控方法和避免措施是数据库管理者的重要职责。通过合理的数据库设计、定期的维护和监控，可以有效地控制表和索引的空间膨胀，提升数据库性能和管理效率。
总结来说，在实际的数据库运维中，需要遵循最佳实践，结合监控数据和分析工具，建立科学的数据库管理流程，从而避免空间膨胀带来的负面影响，确保系统的高效运行。这不仅能为企业节省成本，也能为用户带来更好的体验。
