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数据仓库服务 GaussDB(DWS)-GaussDB(DWS)表膨胀原因有哪些？该如何处理？:表膨胀的原因

时间：2025-01-26 10:44:42

数据仓库服务 GaussDB(DWS)

表膨胀的原因

未开启autovacuum
GaussDB (DWS)提供自动执行VACUUM和ANALYZE命令的系统自动清理进程（autovacuum），用于回收被标识为删除状态的记录空间，并更新表的统计数据。

用户未开启autovacuum的同时又没有合理的自定义vacuum调度，导致表的脏数据没有及时回收，新的数据又不断插入或更新，膨胀是必然的。
资源回收不及时
 开启了autovacuum，但是各种原因导致回收不及时，并且新的数据又不断产生，从而导致膨胀。回收不及时有以下原因：
- IO性能差
   当数据库非常繁忙时，如果IO性能较差，会导致回收脏数据变慢，从而导致表膨胀。
  
  这种情况一般出现在占用数据库内存较大的表上，并且这些表正在执行整表vacuum，因此产生大量IO，导致表自身或其他表膨胀。
- autovacuum触发较迟
   触发autovacuum操作的阈值设置过高，大量表上被删除、插入或更新的记录数没有及时处理，导致表膨胀。
- autovacuum线程繁忙
   所有自动清理线程繁忙，某些表产生的脏数据超过阈值，但是在此期间没有autovacuum线程可以处理脏数据回收的事情，可能发生表膨胀。
  
  如果数据库的表很多，而且都比较大，那么当需要vacuum的表超过了配置autovacuum_max_workers的数量，这些表就要等待空闲的autovacuum线程。这个阶段就容易出现表的膨胀。
- 数据库中存在长SQL或带XID的长事务
   当DWS数据库中存在未结束的SQL语句或者未结束的持有事务ID的事务，在此SQL执行时间范围内或在此事务过程中产生的脏数据无法回收，导致数据库膨胀。
- 开启了autovacuum_vacuum_cost_delay
  在开启了autovacuum_vacuum_cost_delay后，会使用基于成本的脏数据回收策略，可以有利于降低VACUUM带来的IO影响，但是对于IO性能高的系统，开启autovacuum_vacuum_cost_delay反而会使得垃圾回收的时间变长。
- autovacuum_naptime设置间隔时间过长
- 批量删除或更新大表
   例如对于一个10GB的表，一条SQL或一个事务中删除或更新9GB的数据，这9GB的数据必须在事务结束后才能进行脏数据回收，无形中增加了膨胀的可能。