postgresql如何備份數(shù)據(jù)庫(kù)

postgresql中可以使用pg_dump來(lái)備份數(shù)據(jù)庫(kù)。pg_dump是用于備份PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的工具。它可以在數(shù)據(jù)庫(kù)正在使用的時(shí)候進(jìn)行完整一致的備份，并不阻塞其它用戶對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)。

成都創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家專業(yè)提供托克托企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),專注與網(wǎng)站建設(shè)、成都網(wǎng)站制作、H5高端網(wǎng)站建設(shè)、小程序制作等業(yè)務(wù)。10年已為托克托眾多企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等服務(wù)。創(chuàng)新互聯(lián)專業(yè)的建站公司優(yōu)惠進(jìn)行中。

用法：

pg_dump [選項(xiàng)]... [數(shù)據(jù)庫(kù)名字]

一般選項(xiàng):

-f, --file=FILENAME output file or directory name

-F, --format=c|d|t|p output file format (custom, directory, tar, plain text)

-v, --verbose 詳細(xì)模式

-Z, --compress=0-9 被壓縮格式的壓縮級(jí)別

--lock-wait-timeout=TIMEOUT 在等待表鎖超時(shí)后操作失敗

--help 顯示此幫助信息, 然后退出

--versoin 輸出版本信息, 然后退出

示例：

備份數(shù)據(jù)庫(kù)，指令如下：

pg_dump -h 164.82.233.54 -U postgres databasename C:databasename.bak

開(kāi)始-運(yùn)行-cmd 彈出dos控制臺(tái)；然后 在控制臺(tái)里，進(jìn)入PostgreSQL安裝目錄bin下：

cd C:Program FilesPostgreSQL9.0bin

最后執(zhí)行備份指令：

pg_dump -h 164.82.233.54 -U postgres databasename C:databasename.bak

指令解釋：

pg_dump 是備份數(shù)據(jù)庫(kù)指令，164.82.233.54是數(shù)據(jù)庫(kù)的ip地址（必須保證數(shù)據(jù)庫(kù)允許外部訪問(wèn)的權(quán)限哦~），當(dāng)然本地的數(shù)據(jù)庫(kù)ip寫 localhost；

postgres 是數(shù)據(jù)庫(kù)的用戶名；databasename 是數(shù)據(jù)庫(kù)名。

意思是導(dǎo)出到C:databasename.bak文件里，如果沒(méi)有寫路徑，單單寫databasename.bak文件名，那么備份文件會(huì)保存在C: Program FilesPostgreSQL9.0bin 文件夾里。

推薦學(xué)習(xí)《Python教程》。

如何壓縮Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)

壓縮表從名字上來(lái)看，簡(jiǎn)單理解為壓縮后的表，也就是把原始表根據(jù)一定的壓縮算法按照一定的壓縮比率壓縮后生成的表。

1.1 壓縮能力強(qiáng)的產(chǎn)品

表壓縮后從磁盤占用上看要比原始表要小很多。如果你熟悉列式數(shù)據(jù)庫(kù)，那對(duì)這個(gè)概念一定不陌生。比如，基于 PostgreSQL 的列式數(shù)據(jù)庫(kù) Greenplum；早期基于 MySQL 的列式數(shù)據(jù)庫(kù) inforbright；或者 Percona 的產(chǎn)品 tokudb 等，都是有壓縮能力非常強(qiáng)的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品。

1.2 為什么要用壓縮表？

情景一：磁盤大小為 1T，不算其他的空間占用，只能存放 10 張 100G 大小的表。如果這些表以一定的比率壓縮后，比如每張表從 100G 壓縮到 10G，那同樣的磁盤可以存放 100 張表，表的容量是原來(lái)的 10 倍。情景二：默認(rèn) MySQL 頁(yè)大小 16K，而 OS 文件系統(tǒng)一般塊大小為 4K，所以在 MySQL 在刷臟頁(yè)的過(guò)程中，有一定的概率出現(xiàn)頁(yè)沒(méi)寫全而導(dǎo)致數(shù)據(jù)壞掉的情形。比如 16K 的頁(yè)寫了 12K，剩下 4K 沒(méi)寫成功，導(dǎo)致 MySQL 頁(yè)數(shù)據(jù)損壞。這個(gè)時(shí)候就算通過(guò) Redo Log 也恢復(fù)不了，因?yàn)閹缀跤兴械年P(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)采用的 Redo Log 都記錄了數(shù)據(jù)頁(yè)的偏移量，此時(shí)就算通過(guò) Redo Log 恢復(fù)后，數(shù)據(jù)也是錯(cuò)誤的。所以 MySQL 在刷臟數(shù)據(jù)之前，會(huì)把這部分?jǐn)?shù)據(jù)先寫入共享表空間里的 DOUBLE WRITE BUFFER 區(qū)域來(lái)避免這種異常。此時(shí)如果 MySQL 采用壓縮表，并且每張表頁(yè)大小和磁盤塊大小一致，比如也是 4K，那 DOUBLE WRITE BUFFER 就可以不需要，這部分開(kāi)銷就可以規(guī)避掉了。查看文件系統(tǒng)的塊大小：

root@ytt-pc:/home/ytt#??tune2fs?-l?/dev/mapper/ytt--pc--vg-root??|?grep?-i?'block?size'Block size: ? ? ? ? ? ? ? 4096

1.3 壓縮表的優(yōu)勢(shì)

壓縮表的優(yōu)點(diǎn)非常明顯，占用磁盤空間?。∮捎谡加每臻g小，從磁盤置換到內(nèi)存以及之后經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸都非常節(jié)省資源。

簡(jiǎn)單來(lái)講：節(jié)省磁盤 IO，減少網(wǎng)絡(luò) IO。

1.4 壓縮表的缺陷

當(dāng)然壓縮表也有缺點(diǎn)，壓縮表的寫入（INSERT,UPDATE,DELETE）比普通表要消耗更多的 CPU 資源。

壓縮表的寫入涉及到解壓數(shù)據(jù)，更新數(shù)據(jù)，再壓縮數(shù)據(jù)，比普通表多了解壓和再壓縮兩個(gè)步驟，壓縮和解壓縮需要消耗一定的 CPU 資源。所以需要選擇一個(gè)比較優(yōu)化的壓縮算法。

1.5 MySQL 支持的壓縮算法

這塊是 MySQL 所有涉及到壓縮的基礎(chǔ)，不僅僅用于壓縮表，也用于其它地方。比如客戶端請(qǐng)求到 MySQL 服務(wù)端的數(shù)據(jù)壓縮；主從之間的壓縮傳輸；利用克隆插件來(lái)復(fù)制數(shù)據(jù)庫(kù)操作的壓縮傳輸?shù)鹊取?/p>

從下面結(jié)果可以看到 MySQL 支持的壓縮算法為 zlib 和 zstd，MySQL 默認(rèn)壓縮算法為 zlib，當(dāng)然你也可以選擇非 zlib 算法，比如 zstd。至于哪種壓縮算法最優(yōu)，暫時(shí)沒(méi)辦法簡(jiǎn)單量化，依賴表中的數(shù)據(jù)分布或者業(yè)務(wù)請(qǐng)求。

如何使用 PostgreSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)去 O

1、安裝postgresql

yum install postgresql postgresql-server

mysql占用端口3306 pgsql是5432

2、導(dǎo)入整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)

psql -U postgres(用戶名) 數(shù)據(jù)庫(kù)名(缺省時(shí)同用戶名) /data/dum.sql

3、導(dǎo)出整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)

pg_dump -h localhost -U postgres(用戶名) 數(shù)據(jù)庫(kù)名(缺省時(shí)同用戶名) /data/dum.sql

4、導(dǎo)出某個(gè)表

pg_dump -h localhost -U postgres(用戶名) 數(shù)據(jù)庫(kù)名(缺省時(shí)同用戶名) -t table(表名) /data/dum.sql

5、壓縮方法

一般用dump導(dǎo)出數(shù)據(jù)會(huì)比較大，推薦使用xz壓縮

壓縮方法 xz dum.sql 會(huì)生成 dum.sql.xz 的文件

6、xz壓縮數(shù)據(jù)倒數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)方法

xzcat /data/dum.sql.xz | psql -h localhost -U postgres(用戶名) 數(shù)據(jù)庫(kù)名(缺省時(shí)同用戶名)

postgresql免安裝版本怎么配置圖解

免安裝版下載鏈接：

64位：

32位：

使用方法：

1. 解壓縮至某個(gè)目錄，例如：G:/pgsql

2. 創(chuàng)建一個(gè)用于存放數(shù)據(jù)文件的目錄，例如：G:/pgsql/data

3. 初始化數(shù)據(jù)庫(kù)：G:/pgsql/bin/initdb.exe -D G:/pgsql/data

4. 啟動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)：G:/pgsql/bin/pg_ctl.exe start -D G:/pgsql/data -l g:/aaa.log

（其中aaa.log為數(shù)據(jù)庫(kù)日志文件名稱）

5. 登錄維護(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)：G:/pgsql/bin/psql.exe postgres

6. 創(chuàng)建登錄用戶：create user myuser;

然后就可以用pgadmin（大象）進(jìn)行登陸了，初次登陸時(shí)可以使用任意密碼，登陸之后可以再創(chuàng)建別的用戶，或者修改密碼。

用上述方法的話，重啟操作系統(tǒng)后需要重新執(zhí)行步驟4?？梢宰龀梢粋€(gè)批處理。

附上：使PG注冊(cè)為系統(tǒng)服務(wù)的方法，我沒(méi)有試驗(yàn)成功（報(bào)錯(cuò)誤碼1063，感覺(jué)是權(quán)限方面的問(wèn)題）

如何擴(kuò)大postgresql存儲(chǔ)空間

1. 概述

cstore_fdw實(shí)現(xiàn)了 PostgreSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的列式存儲(chǔ)。列存儲(chǔ)非常適合用于數(shù)據(jù)分析的場(chǎng)景，數(shù)據(jù)分析的場(chǎng)景下數(shù)據(jù)是批量加載的。

這個(gè)擴(kuò)展使用了Optimized Row Columnar (ORC)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式，ORC改進(jìn)了Facebook的RCFile格式，帶來(lái)如下好處:

壓縮:將內(nèi)存和磁盤中數(shù)據(jù)大小削減到2到4倍?？梢詳U(kuò)展以支持不同壓縮算法。

列投影:只提取和查詢相關(guān)的列數(shù)據(jù)。提升IO敏感查詢的性能。

跳過(guò)索引:為行組存儲(chǔ)最大最小統(tǒng)計(jì)值，并利用它們跳過(guò)無(wú)關(guān)的行。

2. 使用

cstore_fdw的安裝和使用都非常簡(jiǎn)單，可以參考官方資料。

thub.com/citusdata/cstore_fdw

注)注意cstore_fdw只支持PostgreSQL9.3和9.4 。

下面做幾個(gè)簡(jiǎn)單的性能對(duì)比，看看cstore_fdw究竟能帶來(lái)多大的性能提升。

2.1 數(shù)據(jù)加載

2.1.1 普通表

CREATE TABLE tb1

(

id int,

c1 TEXT,

c2 TEXT,

c3 TEXT,

c4 TEXT,

c5 TEXT,

c6 TEXT,

c7 TEXT,

c8 TEXT,

c9 TEXT,

c10 TEXT

);

注:要和普通表的全表掃描作對(duì)比，所以不建主鍵和索引。

[postgres@node2 chenhj]$ time psql -p 40382 -At -F, -c "select id,id::text,id::text,id::text,id::text,id::text,id::text,id::text,id::text,id::text,id::text from generate_series(1,10000000) id"|time psql -p 40382 -c "copy tb1 from STDIN with CSV"

COPY 10000000

1.56user 1.00system 6:42.39elapsed 0%CPU (0avgtext+0avgdata 7632maxresident)k

776inputs+0outputs (17major+918minor)pagefaults 0swaps

real 6m42.402s

user 0m15.174s

sys 0m14.904s

postgres=# select pg_total_relation_size('tb1'::regclass);

pg_total_relation_size

------------------------

1161093120

(1 row)

postgres=# \timing

Timing is on.

postgres=# analyze tb1;

ANALYZE

Time: 11985.070 ms

插入1千萬(wàn)條記錄，數(shù)據(jù)占用存儲(chǔ)大小1.16G，插入耗時(shí)6分42秒，分析耗時(shí)12秒。

2.1.2 cstore表

$ mkdir -p /home/chenhj/data94/cstore

CREATE EXTENSION cstore_fdw;

CREATE SERVER cstore_server FOREIGN DATA WRAPPER cstore_fdw;

CREATE FOREIGN TABLE cstb1

(

id int,

c1 TEXT,

c2 TEXT,

c3 TEXT,

c4 TEXT,

c5 TEXT,

c6 TEXT,

c7 TEXT,

c8 TEXT,

c9 TEXT,

c10 TEXT

)

SERVER cstore_server

OPTIONS(filename '/home/chenhj/data94/cstore/cstb1.cstore',

compression 'pglz');

[postgres@node2 chenhj]$ time psql -p 40382 -At -F, -c "select id,id::text,id::text,id::text,id::text, id::text,id::text,id::text,id::text,id::text,id::text from generate_series(1,10000000) id"|time psql -p 40382 -c "copy cstb1 from STDIN with CSV"

COPY 10000000

1.53user 0.78system 7:35.15elapsed 0%CPU (0avgtext+0avgdata 7632maxresident)k

968inputs+0outputs (20major+920minor)pagefaults 0swaps

real 7m35.520s

user 0m14.809s

sys 0m14.170s

[postgres@node2 chenhj]$ ls -l /home/chenhj/data94/cstore/cstb1.cstore

-rw------- 1 postgres postgres 389583021 Jun 23 17:32 /home/chenhj/data94/cstore/cstb1.cstore

postgres=# \timing

Timing is on.

postgres=# analyze cstb1;

ANALYZE

Time: 5946.476 ms

插入1千萬(wàn)條記錄，數(shù)據(jù)占用存儲(chǔ)大小390M，插入耗時(shí)7分35秒，分析耗時(shí)6秒。

使用cstore列存儲(chǔ)后，數(shù)據(jù)占用存儲(chǔ)大小降到普通表的3分之1。需要說(shuō)明的是，由于所有TEXT列填充了隨機(jī)數(shù)據(jù)，壓縮率不算高，某些實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景下壓縮效果會(huì)比這更好。

2.2 Text列的like查詢性能對(duì)比

2.2.1 普通表

清除文件系統(tǒng)緩存，并重啟PostgreSQL

[postgres@node2 chenhj]$ pg_ctl -D /home/chenhj/data94 -l logfile94 restart

[root@node2 ~]# free

total used free shared buffers cached

Mem: 2055508 771356 1284152 0 9900 452256

-/+ buffers/cache: 309200 1746308

Swap: 4128760 387624 3741136

[root@node2 ~]# echo 1 /proc/sys/vm/drop_caches

[root@node2 ~]# free

total used free shared buffers cached

Mem: 2055508 326788 1728720 0 228 17636

-/+ buffers/cache: 308924 1746584

Swap: 4128760 381912 3746848

對(duì)Text列執(zhí)行l(wèi)ike查詢

[postgres@node2 chenhj]$ iostat -k dm-2

Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (node2) 06/23/14 _x86_64_ (2 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

0.80 0.00 0.38 3.42 0.00 95.40

Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn

dm-2 58.55 330.68 212.08 7351441 4714848

[postgres@node2 chenhj]$ time psql -p 40382 -c "select count(*) from tb1 where c1 like '%66'"

count

--------

100000

(1 row)

real 0m7.051s

user 0m0.001s

sys 0m0.004s

[postgres@node2 chenhj]$ iostat -k dm-2

Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (node2) 06/23/14 _x86_64_ (2 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

0.80 0.00 0.38 3.43 0.00 95.39

Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn

dm-2 58.90 381.53 211.90 8489597 4714956

耗時(shí)7.1秒，產(chǎn)生IO讀1.14G,IO寫108K。

不清文件系統(tǒng)緩存，不重啟PostgreSQL，再執(zhí)行一次。消耗時(shí)間降到1.6秒，幾乎不產(chǎn)生IO。

[postgres@node2 chenhj]$ iostat -k dm-2

Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (node2) 06/23/14 _x86_64_ (2 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

0.80 0.00 0.38 3.43 0.00 95.39

Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn

dm-2 58.81 332.20 213.06 7350301 4714364

[postgres@node2 chenhj]$ time psql -p 40382 -c "select count(*) from tb1 where c1 like '%66'"

count

--------

100000

(1 row)

real 0m1.601s

user 0m0.002s

sys 0m0.001s

[postgres@node2 chenhj]$ iostat -k dm-2

Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (node2) 06/23/14 _x86_64_ (2 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

0.80 0.00 0.38 3.43 0.00 95.38

Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn

dm-2 58.80 332.12 213.01 7350337 4714364

2.2.2 cstore表

清除文件系統(tǒng)緩存，并重啟PostgreSQL

[postgres@node2 chenhj]$ pg_ctl -D /home/chenhj/data94 -l logfile94 restart

[root@node2 ~]# echo 1 /proc/sys/vm/drop_caches

對(duì)Text列執(zhí)行l(wèi)ike查詢

[postgres@node2 chenhj]$ iostat -k dm-2

Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (node2) 06/23/14 _x86_64_ (2 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

0.80 0.00 0.38 3.38 0.00 95.45

Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn

dm-2 58.12 376.42 209.04 8492017 4716048

[postgres@node2 chenhj]$ time psql -p 40382 -c "select count(*) from cstb1 where c1 like '%66'"

count

--------

100000

(1 row)

real 0m2.786s

user 0m0.002s

sys 0m0.003s

[postgres@node2 chenhj]$ iostat -k dm-2

Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (node2) 06/23/14 _x86_64_ (2 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

0.80 0.00 0.38 3.38 0.00 95.44

Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn

dm-2 58.12 378.75 208.89 8550761 4716048

耗時(shí)2.8秒，產(chǎn)生IO讀59M,IO寫0K。執(zhí)行時(shí)間優(yōu)化的雖然不是太多，但I(xiàn)O大大減少，可見(jiàn)列投影起到了作用。

不清文件系統(tǒng)緩存，不重啟PostgreSQL，再執(zhí)行一次。消耗時(shí)間降到1.4秒，幾乎不產(chǎn)生IO。

[postgres@node2 chenhj]$ iostat -k dm-2

Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (node2) 06/23/14 _x86_64_ (2 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

0.80 0.00 0.38 3.36 0.00 95.47

Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn

dm-2 57.75 376.33 207.58 8550809 4716524

[postgres@node2 chenhj]$ time psql -p 40382 -c "select count(*) from cstb1 where c1 like '%66'"

count

--------

100000

(1 row)

real 0m1.424s

user 0m0.002s

sys 0m0.001s

[postgres@node2 chenhj]$ iostat -k dm-2

Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (node2) 06/23/14 _x86_64_ (2 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

0.80 0.00 0.38 3.36 0.00 95.47

Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn

dm-2 57.70 375.96 207.38 8550809 4716588

2.3 對(duì)Int列執(zhí)行=查詢

2.3.1 普通表

清除文件系統(tǒng)緩存，并重啟PostgreSQL后

[postgres@node2 chenhj]$ pg_ctl -D /home/chenhj/data94 -l logfile94 restart

[root@node2 ~]# echo 1 /proc/sys/vm/drop_caches

對(duì)Int列執(zhí)行=查詢

[postgres@node2 chenhj]$ iostat -k dm-2

Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (node2) 06/23/14 _x86_64_ (2 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

0.79 0.00 0.37 3.33 0.00 95.50

Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn

dm-2 57.25 373.21 205.67 8560897 4717624

[postgres@node2 chenhj]$ time psql -p 40382 -c "select count(*) from tb1 where id =666666"

count

-------

1

(1 row)

real 0m6.844s

user 0m0.002s

sys 0m0.006s

[postgres@node2 chenhj]$ iostat -k dm-2

Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (node2) 06/23/14 _x86_64_ (2 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

0.79 0.00 0.37 3.34 0.00 95.49

Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn

dm-2 57.60 422.57 205.54 9699161 4717708

耗時(shí)6.8秒，產(chǎn)生IO讀1.14G,IO寫84K

不清緩存，再執(zhí)行一次。消耗時(shí)間降到1.1秒，幾乎不產(chǎn)生IO。

[postgres@node2 chenhj]$ iostat -k dm-2

Linux 2.6.32-71.el6.x86_64 (node2) 06/23/14 _x86_64_ (2 CPU)

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle

0.79 0.00 0.37 3.33 0.00 95.50

Device: tps kB_read/s kB_wrtn/s kB_read kB_wrtn

dm-2 57.44 421.37 204.97 9699177 4718032

[postgres@node2 chenhj]$ time psql -p 40382 -c "select count(*) from tb1 where id =666666"

count

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當(dāng)前名稱：postgresql壓縮的簡(jiǎn)單介紹
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