Как только размер файловой базы данных 1С:Предприятие одного из наших клиентов достиг размера в 32Гб (да, 32Гб), в следствии чего всё постепенно начало тормозить, а потом и встало намертво, наши клиенты попросили нас решить эту проблемы. SSD Enterprise класса ненадолго подсластил пилюлю, но через некоторое время всё вернулось в исходную точку. Ну что ж, тут и к бабке не ходи – переходим на SQL версию БД.

Поскольку мы ярые пользователи Windows, доступно нам только два варианта СУБД – это MSSql и PostgreSQL. Первый хорош до безумия, но стоимость не порадовала. А ещё больше не порадовала новость о дополнительных лицензиях 1С для работы с MSSQL. Поэтому PostgreSQL.

Подробная инструкция с видео доступна . В этой статье мы пройдёмся по ключевым моментам.

Не забываем про баз данных 1С!

Исходные данные:

ОС Windows Server 2008R2,
Intel Core i7-2600K 3.40GHz,
32Gb RAM,
Intel SSD DC3700 100Gb (только под БД, ОС на отдельном SSD),
от 10 до 20 пользователей в БД ежедневно,
обмен с 5 узлами распределённой БД в фоне.

Зловеще, не правда ли? Приступим.

1. Установка PostgreSQL и pgAdmin.

Никаких откровений по поводу того, откуда качать PostgreSQL не будет — это наш любимый сайт https://releases.1c.ru , раздел «Технологические дистрибутивы». Скачиваем, ставим. Не забываем установить MICROSOFT VISUAL C++ 2010 RUNTIME LIBRARIES WITH SERVICE PACK 1, который идёт в архиве с дистрибутивом. Сами попались на это: не установили, испытали много боли.

Инициализируем кластер базы данных (галочка). А вот здесь задаём параметры учётной записи для PostgreSQL! Важно: у Вас должна быть запущена служба «Secondary Logon» (или на локализированных ОС: «Вторичный вход в систему» ). Кодировка UTF8 — это тоже важно!

pgAdmin в этой сборке староват. Идём на https://www.postgresql.org/ftp/pgadmin3/release/ . На момент написания статьи самая свежая версия 1.22.1. Качаем её, ставим. Заходим.

На процессе установки оснастки «Администрирование серверов 1С Предприятия» не будем останавливаться. Это совсем другая тема. Да и сложного там ничего нет.

Создаём SQL БД в этой оснастке, проверяем в pgAdmin — БД там появиться, если всё указано верно.

2. Тюнинг PostgreSQL 9.4.2.

pg_hba.conf
postgresql.conf
pgpass.conf

которые лежат здесь:

C:\Program Files\PostgreSQL\9.4.2-1.1C\data

Если Вы ошибётесь хоть в одной букве, после обновления конфигурации PostgreSQL не запуститься. Выяснить что же стало причиной будет сложно, даже смотря в журналы Windows. Поэтому не меняйте много параметров сразу и делайте резервные копии.

Для правки конфига есть удобный инструмент, доступный прямо из главного окна pgAdmin. Вот он:

Что мы здесь меняем:

shared_buffers — Количество памяти, выделенной PgSQL для совместного кеша страниц. Эта память разделяется между всеми процессами PgSQL. Делим доступную ОЗУ на 4. В нашем случае это 8Gb.
effective_cache_size — Оценка размера кэша файловой системы. Считается так: ОЗУ — shared_buffers. В нашем случае это 32Gb — 8Gb = 24Gb. Но лично я оставляю этот параметр ещё ниже, где-то 20Gb — всё-таки ОЗУ нужна не только для PostgreSQL.
random_page_cost = 1.5 — 2.0 для RAID, 1.1 — 1.3 для SSD. Стоимость чтения рандомной страницы (по-умолчанию 4). Чем меньше seek time дисковой системы тем меньше (но > 1.0) должен быть этот параметр. Излишне большое значение параметра увеличивает склонность PgSQL к выбору планов с сканированием всей таблицы (PgSQL считает, что дешевле последовательно читать всю таблицу, чем рандомно индекс). И это плохо.
temp_buffers = 256Mb . Максимальное количество страниц для временных таблиц. То есть это верхний лимит размера временных таблиц в каждой сессии.
work_mem — Считается так: ОЗУ / 32..64 — в нашем случае получается 1Gb . Лимит памяти для обработки одного запроса. Эта память индивидуальна для каждой сессии. Теоретически, максимально потребная память равна max_connections * work_mem, на практике такого не встречается потому что большая часть сессий почти всегда висит в ожидании.
bgwrite_delay — 20ms. Время сна между циклами записи на диск фонового процесса записи. Данный процесс ответственен за синхронизацию страниц, расположенных в shared_buffers с диском. Слишком большое значение этого параметра приведет к возрастанию нагрузки на checkpoint процесс и процессы, обслуживающие сессии (backend). Малое значение приведет к полной загрузке одного из ядер.
synchronous_commit — off . ОПАСНО! Выключение синхронизации с диском в момент коммита. Создает риск потери последних нескольких транзакций (в течении 0.5-1 секунды), но гарантирует целостность базы данных, в цепочке коммитов гарантированно отсутствуют пропуски. Но значительно увеличивает производительность.

Это далеко не всё, что удалось узнать из Интернета и статей на https://its.1c.ru . НО! Даже этих настроек хватит, чтобы видимо ускорить работу 1С:Предприятие на PostgreSQL.

В этом конкретном случае после перехода на PostgreSQL пользователи стали жаловаться, что 1С начала тормозить ещё сильнее, чем в файловом варианте. Но после этого тюнинга база «полетела». Теперь все наслаждаются быстрой работой. Однако есть и свои минусы в виде блокировок. Останавливаться на это мы не планируем, будем копать дальше и выкладывать полезные изменения конфигурации PostgreSQL сюда.

Если с базой данных возникли какие-то проблемы, возможно, Вам поможет .

Базы данных 1С можно !

Хотя интернет уже переполнен статьями о «правильной» настройке связки PostgreSQL и 1C 8.2, для подводных камней всегда остается место. При сравнении производительности СУБД PostgreSQL на разных ОС, показатели различаются в разы. Самая большую обиду принесла любимая Ubuntu (человечность). После долгих дней и ночей проведенных за консолью этой ОС, она разочаровала окончательно.

Тормоза PostgreSQL в Ubuntu Server. Что с ними делать? Сколько раз можно наступать на грабли?

Итак, что имеем: игрушку IBM x3650 M4 c двумя процессорами, 32 GB оперативки, массив RAID 10 из 6-и дисков общим объемом ~900GB. Являясь сторонником опенсорсного ПО и немалый опыт работы с системами а-ля Debian и производные, решил выбрать в качестве операционки самую «человечную» из них - Ubuntu Server x64. Как потом оказалось - это была первая моя ошибка.

С СУБД знаком не понаслышке но, имею пока еще малый опыт работы именно на Linux платформу. Поэтому, если где-то ошибся, прошу пинать строго советами. Не один я такой все-таки.

Наконец 1С выпустила свежую сборку PostgreSQL под Debian/Ubuntu которая работает почти «из коробки».

Процес установки упростился до дюжины консольных комманд.

Admin@srv1c:~# sudo su

1. Увеличиваем максимальный размер сегмента памяти до 8Гб. Для менее мощных машин устанавливают от 64Мб до половины объема оперативки.

Root@srv1c:~# echo "kernel.shmmax=8589934592" >>/etc/sysctl.conf root@srv1c:~# sysctl -p

2. Генерируем русскую локаль и задаем переменную среды LANG, именно с ней будет работать скрипт инициализации базы данных.

Root@srv1c:~# locale-gen en_US ru_RU ru_RU.UTF-8 root@srv1c:~# export LANG="ru_RU.UTF-8"

3.Устанавливаем необходимые зависимисти.

Root@srv1c:~# apt-get install libssl0.9.8 ssl-cert postgresql-common libossp-uuid16 libxslt1.1

4. Берем с сайта users.v8.1c.ru архив с PostgreSQL 9.1.2 для 64-битных DEB-систем, распаковываем и устанавливаем нужные компоненты. Нужных и не нужных компонентов в архиве много, для того что бы все заработало достаточно postgresql, postgresql-client и postgresql-contrib.

Root@srv1c:~# tar zxf postgresql_9_1_2_deb_x86_64_tar.gz

5. Установка пакетов:

Root@srv1c:~# cd ./postgres root@srv1c:~# dpkg -i postgresql-9.1_9.1.2-1.1C_amd64.deb libpq5_9.1.2-1.1C_amd64.deb postgresql-client-9.1_9.1.2-1.1C_amd64.deb postgresql-contrib-9.1_9.1.2-1.1C_amd64.deb

6. После установки нужно еще немного подправить конфигурационный файл, как не странно будучи поставленным в пакете 1с он содержит не правильные настройки для обработки экранирующих символов, и при создании базы 1с выдает ошибки “syntax error at or near “SECOND” at character 127″ или “syntax error at or near “SECOND” at character 227″. Исправляем в файле /etc/postgresql/9.1/main/postgresql.conf следующие параметры.

Root@srv1c:~# nano /etc/postgresql/9.1/main/postgresql.conf

Backslash_quote = on escape_string_warning = off standart_conforming_strings = off
И закрываем с сохранением: Ctrl+x, Y

7. Перезапускаем сервис.

Root@srv1c:~# service postgresql restart

8.Меняем пароль для пользователя postgres – это тот пароль который мы будем задавать при создании базы данных.

Root@srv1c:~# su postgres postgres@srv1c:/root$ cd ~ postgres@srv1c:~$ psql -U postgres -c "alter user postgres with password "ваш пароль";" postgres@srv1c:~$ exit

9. Отключаем обновление для пакетов 1с-овского PostgreSQL.

Root@srv1c:~# echo "libpq5" hold | dpkg --set-selections root@srv1c:~# echo "postgresql-9.1" hold | dpkg --set-selections root@srv1c:~# echo "postgresql-client-9.1" hold | dpkg --set-selections root@srv1c:~# echo "postgresql-contrib-9.1" hold | dpkg --set-selections

10. Перезапускаем службу и проверяем, запустился ли PostgreSQL:

Root@srv1c:~# service postgresql restart root@srv1c:~# netstat -atn|grep 5432

Ответ должен быть примерно таким:

Tcp 0 0 0.0.0.0:5432 0.0.0.0:* LISTEN

Tcp 0 0 127.0.0.1:5432 0.0.0.0:* LISTEN

Здесь установка PostgreSQL закончена можно считать законченной.

При сравнении скорости работы связки 1C 8.2.16 + PostgeSQL 9.1.2 были обнаружены жуткие тормоза под Ubuntu Server 12.04. Тест от Гилёва «TPC_1С_GILV» в Ubuntu в среднем показал 10-14 баллов, что обусловлено тестовой базой, которая не задействует управляемые блокировки. Для сравнения, на менее мощную систему с четырехядерным процессором i5, 8GB оперативки, под Win 2k8 и IBM DB2 тот же тест показал 52 попугая. Проведение документов за месяц занимало в трое меньше времени на младшую машину. Аналогичные результаты получены и с PostgreSQL. Некоторые коллеги отзываются о результатах на CentOS при аналогичных параметрах. Так на CentOS получают по тому же тесту 56-62 балла а на чистую Debian - от 54 балла. Во всех тестах использовались идентичные настройки PG с отключенным fsync. В Ubuntu проверялись ext4, в CentOS LVM+ext3.

На всех платоформах ничего не ставилось кроме PG и 1C. На Ubuntu проверялись несколько версий PG, от Etersoft, собранная вручную с патчами от 1С и сборка от 1С, под CentOS использовалась версия Etersoft.

Есть какие-то варианты улучшения производительности в Ubuntu?

Я уже готовлю систему под CentOS. О результатах тестирования отпишусь в новой статье.

Данная статья не претендует на полноту изложения всех возможностей конфигурирования PostgreSQL, и в сравнительном тестировании я не охватываю всех режимов работы базы данных. Заинтересовавшимся советую изучить книгу по ссылке

Вступление

Я много работал с PostgreSQL и считаю его прекрасной СУБД. У меня многогигабайтная рабочая база (не 1С) обрабатывает моментально огромные массивы данных. PostgreSQL прекрасно использует индексы, хорошо справляется с параллельной нагрузкой, функционал хранимых процедур на высоте, есть хорошие средства администрирования и повышения производительности "из коробки", а сообщество создало полезные утилиты. Но я с удивлением узнал что у многих администраторов 1С мнение о PostgreSQL не на высоте, что он тормоз и едва обгоняет файловый вариант базы, и только MSSQL может спасти положение.

Поизучав вопрос, я нашел множество статей по установке PostgreSQL по шагам для чайников, как по Linux, так и под Windows. Но подавляющее большинство статей описывают установку до "установилось - создадим базу", и совершенно не затрагивают вопрос конфигурирования. В оставшихся конфигурирование упоминается лишь на уровне "прописать такие значения", практически не объясняя зачем.

И если подход "установка в одну кнопку" применим к MSSQL и вообще многим продуктам под Windows, то к PostgreSQL он, к сожалению, не относится. Настройки по умолчанию очень сильно ограничивают его в использовании памяти, чтобы можно было его установить хоть на калькулятор и он там не мешал работе остального ПО. PostgreSQL обязательно нужно конфигурировать под конкретную систему, и только тогда он сможет показать себя на высоте. В особо тяжелых случаях можно тюнинговать настройки PostgreSQL, базы и файловой системы друг под друга, но это касается в большей степени Linux-систем, где больше возможностей по настройке всего и вся.

Следует напомнить, что для 1С не подойдет сборка PostgreSQL от разработчиков СУБД, только собранная из пропатченных 1С исходных текстов. Готовые совместимые сборки предлагает 1С (через диски ИТС и кабинет для имеющих подписку на поддержку) и EterSoft

Тестирование проводилось в среде Windows, но все рекомендации по настройке не являются специфичными для платформы и применимы к любой ОС.

Тестирование и сравнение

При тестировании я не ставил задачи провести испытания во всех режимах и сценариях работы, исключительно черновая проверка успешного конфигурирования.

Для тестирования я использовал следующую конфигурацию:
Host-машина: Win7, Core i5-760 2.8MHz, 4 ядра, 12Гб ОЗУ, VMWare 10
Виртуальная: Win7 x64, 2 ядра, 4Гб ОЗУ, отдельный физический жесткий диск для размещения БД (не SSD)
MSSQL Express 2014
PostgreSQL EtherSoft 9.2.1
1C 8.3.5 1383

Использовалась БД, dt-выгрузка 780Мб.
После восстановления базы:
размер файла 1CD в файловом варианте - 10Гб,
размер базы PostgreSQL - 8Гб,
размер базы MSSQL - 6.7Гб.

Для теста использовал запрос на выборку договоров контрагентов (21к) с выборкой дополнительных реквизитов из различных регистров, для каждого договора фактически делалась отдельная выборка из регистров. Конфигурацию взял что была под рукой - сильно доработанная на базе Бухгалтерии 3.0.

При тестировании выполнял запрос одним и двумя клиентами по несколько раз до получения стабильных результатов. Первые прогоны игнорировал.

Тестирование одним клиентом:

Выборка на хосте из файлового варианта с размещением базы на SSD - 31с
Выборка из файлового варианта в виртуальной машине (с жесткого диска) - 46с
Выборка из MSSQL-базы - первый проход - 25с или 9с (видимо в зависимости от актуальности кэша СУБД) (потребление памяти процессом СУБД составило примерно 1.3Гб)
Выборка из PostgreSQL с настройками по умолчанию - 43с (потребление памяти не превышало 80Мб на подключение)
Выборка из оптимизированного PostgreSQL - 21с (потребление памяти составило 120Мб на подключение)

Тестирование двумя клиентами:

Выборка на хосте из файлового варианта с размещением базы на SSD - по 34с
Выборка из файлового варианта в виртуальной машине (с жесткого диска) - по 56с
Выборка из MSSQL-базы - по 50с или 20с (видимо в зависимости от актуальности кэша СУБД)
Выборка из PostgreSQL с настройками по умолчанию - по 60с
Выборка из оптимизированного PostgreSQL - по 40с

Замечания к тестированию:

После добавления третьего ядра PostgreSQL и MSSQL-варианты стали работать в тесте "два клиента" практически с производительностью теста "один клиент", т.е. удачно распараллелились. Что мешало им параллелить работу на двух ядрах для меня осталось загадкой.
MSSQL памяти захватил сразу много, PostgreSQL требовал во всех режимах существенно меньше, и сразу после завершения выполнения запроса почти всю высвобождал.
MSSQL работает единым процессом. PostgreSQL запускает по отдельному процессу на подключение+служебные процессы. Это позволяет даже 32-разрядному варианту эффективно использовать память при обработке запросов от нескольких клиентов.
Увеличение памяти для PostgreSQL в настройках свыше указанных ниже значений не привело к заметному росту производительности.
Первые тесты во всех случаях проходили дольше чем в последующих замерах, специально замеры не производил, но MSSQL субъективно стартовал быстрее.

Конфигурирование PostgreSQL

Есть прекрасная книга на русском языке о конфигурировании и оптимизировании PostgreSQL: Каждому слоноводу имеет смысл поставить себе в закладки эту ссылку. В книге описывается множество техниг оптимизации СУБД, создание отказоустойчивых и распределенных систем. Но сейчас мы рассмотрим то что пригодится всем - конфигурирование использования памяти. PostgreSQL не будет использовать памяти больше чем разрешено настройками, а с настройками по умолчанию PostgreSQL использует минимум памяти. При этом не стоит указывать памяти больше чем доступно к использованию - система начнет использовать файл подкачки со всеми вытекающими печальными последствиями для производительности сервера. Ряд советов по настройке PostgreSQL приведены на диске ИТС.

В Windows конфигурационные файлы PostgreSQL находятся в каталоге установки в каталоге Data:

postgresql.conf - основной файл с настройками СУБД
pg_hba.conf - файл с настройками доступа для клиентов. В частности, тут можно указать каким пользователям с каких IP-адресов можно подключаться к определенным БД, и требуется ли проверять пароль пользователя, и если требуется - каким методом.
pg_ident.conf - файл с преобразованием имен пользователей из системных во внутренние (вряд ли он потребуется большинству пользователей)

Файлы текстовые, можно править блокнотом. Строки, начинающиеся с # считаются комментариями и игнорируются.

Параметры, относящиеся к объму памяти могут дополняться суффиксами kB, MB, GB - килобайты, мегабайты, гигабайты, например, 128MB. Параметры, описывающие интервалы времени, могут дополняться суффиксами ms,s,min,h,d - миллисекунды, секунды, минуты, часы, дни, например, 5min

Если вы забыли пароль к постгрессу - не беда, можно прописать в pg_hba.conf строку:

Host all all 127.0.0.1/32 trust

И подключаться любым пользователем (например, postgres ) к СУБД на локальной машине по адресу 127.0.0.1 без проверки пароля.

Оптимизация использования памяти

Настройки использования памяти располагаются в postgresql.conf

Оптимальные значения параметров зависят от объема свободной оперативной памяти, размера базы и отдельных элементов базы (таблицы и индексы), сложности запросов (в принципе, стоит полагаться что запросы будут достаточно сложными - множественные соединения в запросах это типовой сценарий) и количества одновременных активных клиентов. Кстати, PostgreSQL хранит таблицы и индексы БД в отдельных файлах (<каталог установки PG>\data\base\<идентификатор БД>\), и размеры объектов можно оценить. Так же можно используя входящую в поставку утилиту pgAdmin подключиться к базе, раскрыть "Схемы"-"public", и сформировать отчет по статистике для элемента "Таблицы".

Далее я приведу ориентировочные значения, с которых можно начинать настройку. После первоначальной настройки рекомендуется погонять сервер в рабочих режимах и следить за потреблением памяти. В зависимости от полученных результатов может потребоваться подкорректировать значения параметров.

При настройке сервера для тестирования я полагался на следующие расчеты:
Всего 4Гб ОЗУ. Потребители - ОС Windows, сервер 1С, PostgreSQL и дисковый кэш системы. Я исходил из того что для СУБД можно выделить до 2.5Гб ОЗУ

Значения могут указываться с суффиксами kB, MB, GB (значения в килобайта, мегабайтах или гигабайтах). После изменения значений требуется перезапустить службу PostgreSQL.

shared_buffers - Общий буфер сервера

Размер кэша чтения и записи PostgreSQL, общего для всех подключений. Если данные отсутствуют в кэше, производится чтение с диска (возможно, будут кэшированы ОС)

Если объём буфера недостаточен для хранения часто используемых рабочих данных, то они будут постоянно писаться и читаться из кэша ОС или с диска, что крайне отрицательно скажется на производительности.

Но это не вся память, требуемая для работы, не следует указывать слишком большое значение, иначе не останется памяти как для собственно выполнения запросов клиентов (а чем их больше тем выше потребление памяти), так и для ОС и прочих приложений, например, процесса сервера 1С. Так же сервер полагается и на кэш ОС и старается не держать в своём буфере то что скорее всего закэшировано системой.

В тесте использовалось

shared_buffers = 512MB

work_mem - память для сортировки, агрегации данных и т.д.

Выделяется на каждый запрос, возможно по нескольку раз для сложных запросов. Если памяти недостаточно - PostgreSQL будет использовать временные файлы. Если значение слишком большое - может возникнуть перерасход оперативной памяти и ОС начнет использовать файл подкачки с соответствующим падением быстродействия.

Есть рекомендация при расчетах взять объем доступной памяти за вычетом shared_buffers , и поделить на количество одновременно исполняемых запросов. В случае сложных запросов делитель стоит увеличить, т.е. уменьшить результат. Для рассматриваемого случая из расчета 5 активных пользователей (2.5Гб-0.5Гб (shared_buffers))/5=400Мб. В случае если СУБД сочтет запросы достаточно сложными, или появятся дополнительные пользователи, потребуется значение уменьшить.

Для простых запросов достаточно небольших значений - до пары мегабайт, но для сложных запросов (а это типовой сценарий для 1С) потребуется больше. Рекомендация - для памяти 1-4Гб можно использовать значения 32-128Мб. В тесте использовал

work_mem = 128MB

maintenance_work_mem - память для команд сбора мусора, статистики, создания индексов.

Рекомендуется устанавливать значение 50-75% от размера самой большой таблицы или индекса, но чтобы памяти хватило для работы системы и приложений. Рекомендуется устанавливать значения больше чем work_mem. В тесте использовал
maintenance_work_mem = 192MB

temp_buffers - буфер под временные объекты, в основном для временных таблиц.

Можно установить порядка 16 МБ. В тесте использовал
temp_buffers = 32MB

effective_cache_size - примерный объем дискового кэша файловой системы.

Оптимизатор использует это значение при построении плана запроса, для оценки вероятности нахождения данных в кэше (с быстрым случайным доступом) или на медленном диске. В Windows текущий объем памяти, выделенной под кэш, можно посмотреть в диспетчере задач.

Autovacuum - "сборка мусора"

PostgreSQL как типичный представитель "версионных" СУБД (в противоположность блокирующим) самостоятельно не блокирует при изменении данных таблицы и записи от читающих транзакций (в случае 1С этим занимается сам сервер 1С). Вместо этого создаётся копия изменяемой записи, которая становится видна последующим транзакциям, действующие же продолжают видеть данные, актуальные на начало своей транзакции. Как следствие, в таблицах накапливаются устаревшие данные - предыдущие версии измененных записей. Для того чтобы СУБД могла высвободившееся место использовать, необходимо произвести "сборку мусора" - определить какие из записей больше не используются. Это можно сделать явно SQL-командой VACUUM , либо дождаться когда таблицу обработает автоматический сборщик мусора - AUTOVACUUM . Так же до определенной версии сборка мусора была связана со сбором статистики (планировщик использует данные о количестве записей в таблицах и распределении значений индексированных полей для построения оптимального плана запроса). С одной стороны, сбор мусора делать необходимо, чтобы таблицы не разрастались и эффективно использовали дисковое пространство. С другой внезапно начавшаяся уборка мусора дает дополнительную нагрузку на диск и таблицы, что приводит к увеличению времени выполнения запросов. Аналогичный эффект создает автоматический сбор статистики (явно его можно запустить командой ANALYZE или совместно со сборкой мусора VACUUM ANALYZE ). И хотя от версии к версии PostgreSQL совершенствует эти механизмы, чтобы минимизировать негативное влияние на производительность (например, в ранних версиях сборка мусора полностью блокировала доступ к таблице, с версии 9.0 работа VACUUM ускорена), тут есть что настроить.

Полностью отключить autovacuum можно параметром:

autovacuum = off

Так же для работы Autovacuum требуется параметр track_counts = on, в противном случае он работать не будет.

По умолчанию оба параметра включены. На самом деле autovacuum полностью отключить нельзя - даже при autovacuum = off иногда (после большого количества транзакций) autovacuum будет запускаться.

Замечание: VACUUM обычно не уменьшает размер файла таблицы, только помечает свободные, доступные для повторного использования области. Если же требуется физически высвободить лишнее место и максимально уменьшить занимаемое пространство на диске, потребуется команда VACUUM FULL . Этот вариант блокирует доступ к таблице на время работы, и обычно не требуется его использовать. Подробнее об использовании команды VACUUM можно прочитать в документации (на английском).

Если Autovacuum полностью не отключать, настроить его влияние на выполнение запросов можно следующими параметрами:

autovacuum_max_workers - максимальное количество параллельно запущенных процессов уборки.

autovacuum_naptime - минимальный интервал, реже которого autovacuum не будет запускаться. По умолчанию 1 минута. Можно увеличить, тогда при частых изменениях данных анализ будет выполняться реже.

autovacuum_vacuum_threshold, - количество измененных или удаленных записей в таблице, необходимых для запуска процесса сборки мусора VACUUM или сбора статистики ANALYZE . По умолчанию по 50.

autovacuum_vacuum_scale_factor , autovacuum_analyze_scale_factor - коэфициент от размера таблицы в записях, добавляемый к autovacuum_vacuum_threshold и autovacuum_analyze_threshold соответственно. Значения по умолчанию 0.2 (т.е. 20% от количества записей) и 0.1 (10%) соответственно.

Рассмотрим пример с таблицей на 10000 записей. Тогда при настройках по умолчанию после 50+10000*0.1=1050 измененных или удаленных записей будет запущен сбор статистики ANALYZE , а после 2050 изменений - сборка мусора VACUUM .

Если увеличить threshold и scale_factor, обслуживающие процессы будут выполняться реже, но небольшие таблицы могут существенно разрастаться. Если БД состоит преимущественно из небольших таблиц, общее увеличение занимаемого дискового пространства может быть существенным, таким образом увеличивать эти значения можно, но с умом.

Таким образом может иметь смысл увеличить интервал autovacuum_naptime, и несколько увеличить threshold и scale_factor. В нагруженных базах может быть альтернативой существенно поднять scale_factor (значение 1 позволит "разбухать" таблицам вдвое) и поставить в планировщик ежесуточное выполнение VACUUM ANALYZE в период минимальной загруженности БД.

default_statistics_target - назначает объем статистики, собираемый командой ANALYZE . Значение по умолчанию 100. Большие значения увеличивают время выполнения команды ANALYZE, но позволяют планировщику строить более эффективные планы выполнения запросов. Встречаются рекомендации по увеличению до 300.

Можно управлять производительностью AUTOVACUUM , делая его более длительным но менее нагружающим систему.

vacuum_cost_page_hit - размер "штрафа" за обработку блока, находящегося в shared_buffers. Связан с необходимостью блокировать доступ к буферу. Значение по умолчанию 1

vacuum_cost_page_miss - размер "штрафа" за обработку блока на диске. Связан с блокировкой буфера, поиском данных в буфере, чтении данных с диска. Значение по умолчанию 10

vacuum_cost_page_dirty - размер "штрафа" за модификацию блока. Связан с необходимостью сбросить модифицированные данные на диск. Значение по умолчанию 20

vacuum_cost_limit - максимальный размер "штрафов", после которых процесс сборки может быть "заморожен" на время vacuum_cost_delay. По умолчанию 200

vacuum_cost_delay - время "заморозки" процесса сборки мусора по достижению vacuum_cost_limit. Значение по умолчанию 0ms

autovacuum_vacuum_cost_delay - время "заморозки" процесса сборки мусора для autovacuum. По умолчанию 20ms. Если установить -1, будет использоваться значение vacuum_cost_delay

autovacuum_vacuum_cost_limit - максимальный размер "штрафа" для autovacuum. Значение по умолчанию -1 - используется значение vacuum_cost_limit

По сообщениям использование vacuum_cost_page_hit = 6 , vacuum_cost_limit = 100 , autovacuum_vacuum_cost_delay = 200ms уменьшает влияние AUTOVACUUM до 80%, но увеличивает время его выполнения втрое.

Настройка записи на диск

При завершении транзакции PostgreSQL начала пишет данные в специальный журнал транзакций WAL (Write-ahead log), а затем уже в базу после того, как данные журнала гарантированно записаны на диск. По умолчанию используется механизм fsync , когда PostgreSQL принудительно сбрасывает данные (журнала) из дискового кэша ОС на диск, и только после успешной записи (журнала) клиенту сообщается об успешном завершении транзакции. Использование журнала транзакций позволяет завершить транзакцию или восстановить базу если во время записи данных произойдет сбой.

В нагруженных системах с большими объемами записи может иметь смысл вынести журнал транзакций на отдельный физический диск (но не на другой раздел этого же диска!). Для этого нужно остановить СУБД, перенести каталог pg_xlog в другое место, а на старом месте создать символическую ссылку, например, утилитой junction. Так же ссылки умеет создавать Far Manager (Alt-F6). При этом надо убедиться что новое место имеет права доступа для пользователя, от которого запускается PostgreSQL (обычно postgres).

При большом количестве операций изменения данных может потребоваться увеличить значение checkpoint_segments, регулирующее объем данных, который может ожидать переноса из журнала в саму базу. По умолчанию используется значение 3. При этом следует учитывать что под журнал выделяется место, расчитываемое по формуле (checkpoint_segments * 2 + 1) * 16 МБ, что при значении 32 уже потребует более 1Гб места на диске.

PostgreSQL после каждого завершения пишущей транзакции сбрасывает данные из файлового кэша ОС на диск. С одной стороны, это гарантирует что данные на диске всегда в актуальном состоянии, с другой при большом количестве транзакций падает производительность. Полностью отключить fsync можно, указав

fsync = off
full_page_writes = off

Делать это можно только в случае если вы на 100% доверяете оборудованию и ИБП (источнику бесперебойного питания). Иначе в случае аварийного завершения системы есть риск получить разрушенную БД. И в любом варианте не помешает так же RAID-контроллер с батарейкой для питания памяти недозаписанных данных.

Определенной альтернативой может быть использование параметра

synchronous_commit = off

В этом случае после успешного ответа на завершение транзакции до безопасной записи на диск может пройти некоторое время. В случае внезапного отключения база не разрушится, но могут быть потеряны данные последних транзакций.

Если не отключать fsync совсем, можно указать метод синхронизации в параметре. Статья с диска ИТС ссылается на утилиту pg_test_fsync, но в моей сборке PostgreSQL её не оказалось. По утверждению 1С, в их случае в Windows оптимально себя показал метод open_datasync (судя по всему, именно этот метод и используется по умолчанию).

В случае если используется множество мелких пишущих транзакций (в случае 1С этом может быть массовое обновление справочника вне транзакции), может помочь сочетание параметров commit_delay (время задержки завершения транзакции в микросекундах, по умолчанию 0) и commit_siblings (по умолчанию 5). При включении опций завершение транзакции может быть отложено на время commit_delay, если в данный момент исполняется не менее commit_siblings транзакций. В этом случае результат всех завершившихся транзакций будет записан совместно для оптимизации записи на диск.

Прочие параметры, влияющие на производительность

wal_buffers - объем памяти в shared_buffers для ведения транзакционных логов. Рекомендация - при 1-4Гб доступной памяти использовать значения 256КБ-1МБ. Документация утверждает что использование значения "-1" автоматически подбирает значение в зависимости от значения shared_buffers.

random_page_cost - "стоимость" случайного чтения, используется при поиске данных по индексам. По умолчанию 4.0. За единицу берется время последовательного доступа к данным. Для быстрых дисковых массивов, особенно SSD, имеет смысл понижать значение, в этом случае PostgreSQL будет более активно использовать индексы.

В книге по ссылке есть некоторые другие параметры, которые можно настраивать. Так же настоятельно рекомендуется ознакомиться с документацией на PostgreSQL по назначению конкретных параметров.

Параметры из раздела QUERY TUNING, особенно касающиеся запрета планировщику использовать конкретные методы поиска, рекомендуется изменять только в том случае если есть полное понимание что делаете. Очень легко оптимизировать один вид запросов и обрушить производительность всех остальных. Эффективность изменения большинства параметров в этом разделе зависит от данных в БД, запросов к этим данным (т.е. от используемой версии 1С в т.ч.) и версии СУБД.

Заключение

PostgreSQL - мощная СУБД в умелых руках, но требующая тщательной настройки. Его вполне можно использовать совместно с 1С и получить приличное быстродействие, а бесплатность его будет очень приятным бонусом.

Критика и дополнения к этой статье приветствуются.

Полезные ссылки

http://postgresql.leopard.in.ua/ - сайт книги "Работа с PostgreSQL настройка и масштабирование ", наиболее полное и понятное руководство на мой взгляд по конфигурированию и администрированию PostgreSQL

http://etersoft.ru/products/postgre - здесь можно скачать 1С-совместимую сборку PostgreSQL под Windows и различные дистрибутивы и версии Linux. Для тех у кого нет подписки на ИТС или требуется версия под версию Linux, которая не представлена на v8.1c.ru.

http://www.postgresql.org/docs/9.2/static/ - официальная документация на PostgreSQL (на английском)

Статьи с диска ИТС по настройке PostgreSQL

История правок статьи

29.01.2015 - опубликована первоначальная версия
31.01.2015 - статья дополнена разделом по AUTOVACUUM, добавлена ссылка на оригинальную документацию.

В дальнейшем я намерен провести тестирование работы СУБД в режиме добавления и изменения данные.

Ниже указанные настройки не панацея, их надо корректировать с учетом реальных доступных мощностей. Реального количества пользователей и интенсивности (записываемой) ввода информации. При настройках системы также важно насколько профессионален тот, кто настраивает ее.

Какую ОС установить:

Процессор

autovacuum_max_workers = NCores/4..2 но не меньше 4

Количество процессов автовакуума. Общее правило — чем больше write-запросов, тем больше процессов. На read-only базе данных достаточно одного процесса.

Ssl = off

Выключение шифрования. Для защищенных ЦОД’ов шифрование бессмысленно, но приводит к увеличению загрузки CPU

Память

shared_buffers = RAM/4

Количество памяти, выделенной PgSQL для совместного кеша страниц. Эта память разделяется между всеми процессами PgSQL. Операционная система сама кеширует данные, поэтому нет необходимости отводить под кэш всю наличную оперативную память.

Temp_buffers = 256MB

Максимальное количество страниц для временных таблиц. Т.е. это верхний лимит размера временных таблиц в каждой сессии.

Work_mem = RAM/32..64 или 32MB..128MB

Лимит памяти для обработки одного запроса. Эта память индивидуальна для каждой сессии. Теоретически, максимально потребная память равна max_connections * work_mem, на практике такого не встречается потому что большая часть сессий почти всегда висит в ожидании. Это рекомендательное значение используется оптимайзером: он пытается предугадать размер необходимой памяти для запроса, и, если это значение больше work_mem, то указывает экзекьютору сразу создать временную таблицу. work_mem не является в полном смысле лимитом: оптимайзер может и промахнуться, и запрос займёт больше памяти, возможно в разы. Это значение можно уменьшать, следя за количеством создаваемых временных файлов:

Maintenance_work_mem = RAM/16..32 или work_mem * 4 или 256MB..4GB

Лимит памяти для обслуживающих задач, например по сбору статистики (ANALYZE), сборке мусора (VACUUM), создания индексов (CREATE INDEX) и добавления внешних ключей. Размер выделяемой под эти операции памяти должен быть сравним с физическим размером самого большого индекса на диске.

Effective_cache_size = RAM - shared_buffers

Оценка размера кеша файловой системы. Увеличение параметра увеличивает склонность системы выбирать IndexScan планы. И это хорошо.

Диски

effective_io_concurrency = 2 (только для Linux систем, не применять для Windows)

Оценочное значение одновременных запросов к дисковой системе, которые она может обслужить единовременно. Для одиночного диска = 1, для RAID — 2 или больше.

Random_page_cost = 1.5-2.0 для RAID, 1.1-1.3 для SSD, 0.1 для NVMe

Стоимость чтения рандомной страницы (по-умолчанию 4). Чем меньше seek time дисковой системы тем меньше (но > 1.0) должен быть этот параметр. Излишне большое значение параметра увеличивает склонность PgSQL к выбору планов с сканированием всей таблицы (PgSQL считает, что дешевле последовательно читать всю таблицу, чем рандомно индекс). И это плохо.

Seq_page_cost = 0.1 для NVMe дисков autovacuum = on

Включение автовакуума.

Autovacuum_naptime = 20s

Время сна процесса автовакуума. Слишком большая величина будет приводить к тому, что таблицы не будут успевать вакуумиться и, как следствие, вырастет bloat и размер таблиц и индексов. Малая величина приведет к бесполезному нагреванию.

Bgwriter_delay = 20ms

Время сна между циклами записи на диск фонового процесса записи. Данный процесс ответственен за синхронизацию страниц, расположенных в shared_buffers с диском. Слишком большое значение этого параметра приведет к возрастанию нагрузки на checkpoint процесс и процессы, обслуживающие сессии (backend). Малое значение приведет к полной загрузке одного из ядер.

Bgwriter_lru_multiplier = 4.0 bgwriter_lru_maxpages = 400

Параметры, управляющие интенсивностью записи фонового процесса записи. За один цикл bgwriter записывает не больше, чем было записано в прошлый цикл, умноженное на bgwriter_lru_multiplier, но не больше чемbgwriter_lru_maxpages.

Synchronous_commit = off

Выключение синхронизации с диском в момент коммита. Создает риск потери последних нескольких транзакций (в течении 0.5-1 секунды), но гарантирует целостность базы данных, в цепочке коммитов гарантированно отсутствуют пропуски. Но значительно увеличивает производительность.

Checkpoint_segments = 32..256 < 9.5

Максимальное количество сегментов WAL между checkpoint. Слишком частые checkpoint приводят к значительной нагрузке на дисковую подсистему по записи. Каждый сегмент имеет размер 16MB

Checkpoint_completion_target = 0.5..0.9

Степень «размазывания» checkpoint’a. Скорость записи во время checkpoint’а регулируется так, что бы время checkpoint’а было равно времени, прошедшему с прошлого, умноженному на checkpoint_completion_ target.

Min_wal_size = 512MB .. 4G > =9.5 max_wal_size = 2 * min_wal_size > =9.5

Минимальное и максимальный объем WAL файлов. Аналогично checkpoint_segments

Fsync = on

Выключение параметра приводит к росту производительности, но появляется значительный риск потери всех данных при внезапном выключении питания. Внимание: если RAID имеет кеш и находиться в режиме write-back, проверьте наличие и функциональность батарейки кеша RAID контроллера! Иначе данные записанные в кеш RAID могут быть потеряны при выключении питания, и, как следствие, PgSQL не гарантирует целостность данных.

Commit_delay = 1000

паузу (в микросекундах) перед собственно выполнением сохранения WAL

Commit_siblings = 5

Минимальное число одновременно открытых транзакций, при котором будет добавляться задержка commit_delay

Групповой коммит нескольких транзакций. Имеет смысл включать, если темп транзакций превосходит 1000 TPS. Иначе эффекта не имеет.

Temp_tablespaces = "NAME_OF_TABLESPACE"

Дисковое пространство для временных таблиц/индексов. Помещение временных таблиц/индексов на отдельные диски может увеличить производительность. Предварительно надо создать tablespace командой CREATE TABLESPACE. Если характеристики дисков отличаются от основных дисков, то следует в команде указать соответствующий random_page_ cost. См. .

row_security = off >= 9.5

Отключение контроля разрешения уровня записи

Max_files_per_process = 1000 (default)

Максимальное количество открытых файлов на один процесс PostreSQL. Один файл это как минимум либо индекс либо таблица, но таблица/может состоять из нескольких файлов. Если PostgreSQL упирается в этот лимит, он начинает открывать/закрывать файлы, что может сказываться на производительности. Диагностировать проблему под Linux можно с помощью команды lsof.

Сеть

max_connections = 500..1000

Количество одновременных коннектов/сессий
Если у Вас больше 100 пользователей, то лучше указать вручную значение для этого параметра по количеству пользователей

Типовая проблема в Windows

Ошибка СУБД: could not send data to server: No buffer space available (0x00002747/10055)

При использовании операционной системы Windows, максимальное стандартное число временных TCP-портов равно 5000. При попытке установить TCP-соединение через порты, номера которых превышают 5000, выдается сообщение об ошибке. Другими словами, надо увеличить количество доступных портов в реестре, где выберите Parameters (HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\ CurrentControlSet\Services\ Tcpip\Parameters) и добавьте следующий параметр реестра MaxUserPort с типом: DWORD и значением: 65534 (Допустимые значения: 5000-65534)

Блокировки

max_locks_per_transaction = 256

Максимальное число блокировок индексов/таблиц в одной транзакции

Настройки под платформу 1С

standard_conforming_strings = off

Разрешить использовать символ \ для экранирования

Escape_string_warning = off

Не выдавать предупреждение о использовании символа \ для экранирования

Shared_preload_libraries = "online_analyze, plantuner"

несколько разделяемых библиотек, которые будут загружаться при запуске сервера
если указанная в нём библиотека не будет найдена, сервер не запустится
настройка параметра имеет больше значения для linux, хотя и windows её делать тоже стоит

Модуль online_analyze предоставляет набор функций, которые немедленно обновляют статистику после операций INSERT, UPDATE, DELETE или SELECT INTO в целевых таблицах.
Модуль plantuner добавляет поддержку указаний для планировщика, позволяющих отключать или подключать определённые индексы при выполнении запроса.

Online_analyze.enable = on

Включает анализ статистики временных таблиц, часто используемых в 1С

Оптимизатор

default_statistics_target = 1000 -10000

(Улучшение статистики оптимизатора)

Enable_nestloop=off, enable_mergejoin=off

(Изменение параметров оптимизатора)
● Включает или отключает использование планировщиком планов соединения с вложенными циклами
● Включает или отключает использование планов соединения слиянием.
Например ошибки типа out of memory

Join_collapse_limit=1

(отключение при понимании порядка соединений таблиц!)
● При значении, равном 1, предложения JOIN переставляться не будут, так что явно заданный в запросе порядок
соединений определит фактический порядок, в котором будут соединяться отношения.
Прочие настройки влияющие на оптимизатор

From_collapse_limit = 20

● Задаёт максимальное количество элементов в списке FROM, до достижения которого планировщик будет сносить в него явные конструкции JOIN (за исключением FULL JOIN). При меньших значениях сокращается время планирования, но план запроса может стать менее эффективным.
● seq_page_cost = 0.1 random_page_cost = 0.4 cpu_operator_cost = 0.00025

Online_analyze.table_type = "all"

(больше нагрузка)
Типы таблиц, для которых выполняется немедленный анализ: all (все), persistent (постоянные), temporary (временные), none (никакие).

Online_analyze.threshold = 50

● Минимальное число изменений строк, после которого может начаться немедленный анализ (этот параметр подобен autovacuum_analyze_threshold).

Online_analyze.scale_factor = 0.1

Процент от размера таблицы, при котором начинается немедленный анализ (этот параметр подобен autovacuum_analyze_scale_factor).

Online_analyze.min_interval = 10000

● Минимальный интервал времени между вызовами ANALYZE для отдельной таблицы (в миллисекундах).

Online_analyze.local_tracking = off

● Включает в online_analyze отслеживание временных таблиц в рамках обслуживающего процесса. Когда эта переменная отключена (off), online_analyze использует для временных таблиц системную статистику по умолчанию.

Online_analyze.verbose = "off"

● Отключает подробные сообщения расширения online_analyze

Plantuner.fix_empty_table = "on"

● plantuner будет обнулять число страниц/кортежей в таблице, которая не содержит никаких блоков в файле

Вопросу, какая же СУБД - Postgresql или MS SQL для 1С является наиболее оптимальной, посвящено множество статей. В этой статье мы рассмотрим шаги оптимизации обоих. Каждая СУБД вендора имеет как собственные рекомендации по настройке, так и рекомендации фирмы 1С. Следует отметить, что в зависимости от оборудования, конфигурации серверов и количества пользователей, задающих разную нагрузку, детали процесса оптимизации СУБД под 1С и реализации рекомендаций могут меняться.

Настройка PostgreSQL под 1С

Опыт эксплуатации баз 1С на PostgreSQL показал, что наибольшей производительности и оптимальной работы 1С и PostgreSQL удалось добиться на linux, поэтому желательно использовать именно ее. Но вне зависимости от операционной системы, важно помнить, что настройки, указанные по умолчанию при установке PostgreSQL, предназначены только для запуска сервера СУБД. Ни о какой промышленной эксплуатации речи идти не может! Следующим шагом после запуска станет оптимизация PostgreSQL под 1С:

Для начала отключаем Energy Saving (в противном случае могут непредсказуемо вырасти задержки ответов из БД) и запрещаем своппинг разделяемой памяти.
Настраиваем основные параметры сервера СУБД (рекомендации по настройке описаны достаточно подробно, как на официальном сайте вендора, так и компанией 1С, поэтому остановимся только на самых важных).
В типовых рекомендациях компании 1С предлагается отключать механизмы HyperThreading. Но тестирование Postgres-pro на серверах, с включенной SMT (simultaneous multi threading), показало другие результаты .

Установка параметра shared_buffers в RAM/4 является рекомендацией по умолчанию, но пример Sql Server говорит о том, что чем больше памяти ему выделяется, тем лучше его производительность (при отключенном сбросе страниц в файл подкачки). То есть, чем больше страниц данных располагаются в оперативной памяти, тем меньше обращений к диску. Возникает вопрос: почему такой маленький кэш? Ответ прост: если shared_buffers большой, то часть неиспользуемых страниц свопируется на диск. Но как отследить момент, когда сброс прекратится, и показатель параметра будет оптимальным? Для достижения и выхода на оптимальный показатель shared_buffers, его значение необходимо поднимать на продуктиве ежедневно (по возможности) с определенным шагом прироста и смотреть, в какой момент начнется сброс страниц на диск (увеличится своп).

Помимо этого, на «большой параметр» негативно влияет работа с множеством мелких страниц, которые по умолчанию имеют размер 8Кб. Работа с ними увеличивает накладные расходы. Что можно с этим сделать для оптимизации под 1С? В версии postgreSQL 9.4 появился параметр huge_pages, который можно включить, но только в Linux. По умолчанию включаются огромные страницы с размером по умолчанию 2048 kB. Дополнительно поддержку данных страниц необходимо включить в ОС. Таким образом, оптимизировав структуру хранения, можно выйти на больший показатель shared_buffers.

work_mem = RAM/32..64 или 32MB..128MB Задает объем памяти для каждой сессии, который будет использоваться для внутренних операций сортировки, объединения и пр., прежде чем будут задействованы временные файлы. При превышении этого объема, сервер будет использовать временные файлы на диске, что может существенно снизить скорость обработки запросов. Данный параметр используется при выполнении операторов: ORDER BY, DISTINCT, соединения слиянием и пр.

Посчитать дополнительно данный параметр можно следующим образом: (Общая память shared_buffers – память на другие программы) / число активных соединений. Это значение можно уменьшать, следя за количеством создаваемых временных файлов. Такую статистику по размеру и количеству временных файлов можно получить из системного представления pg_stat_database.

effective_cache_size = RAM - shared_buffers основная задача этого параметра подсказать оптимизатору запроса, какой способ получения данных выбрать: полный просмотр или сканирование по индексу. Чем выше значение параметра, тем больше вероятность использования сканирования по индексу. При этом сервер не учитывает, что данные при выполнении запроса могут оставаться в памяти, и следующему запросу не надо их поднимать с диска.

Установка PostgreSQL

Установка 1С на PostgreSQL под Windows – достаточно простой процесс. При запуске установочного пакета необходимо указать кодировку UTF-8. По сути, это единственный интересный нюанс и еще какая-то настройка PostgreSQL для 1С 8.3 из-под Windows не потребуется. Установка и настройка PostgreSQL для 1С на ОС linux может вызвать ряд затруднений. Для их преодоления в качестве примера рассмотрим запуск работы (используя дистрибутивы ведущего российского вендора PostgreSQL-Pro и компании 1С) PostgreSQL на сервере Ubuntu 16.04 х64

Установка дистрибутивов 1С для СУБД PostgreSQL

1.Скачиваем указанную позицию дистрибутива СУБД PostgreSQL:

2.Выкладываем PostgreSQL на сервер;

3.Распаковать установщик СУБД PostgreSQL можно командой:

tar -xvf postgresql-9.4.2-1.1C_amd64_deb.tar.bz2

4.Перед установкой дистрибутива СУБД PostgreSQL проверим наличие в системе необходимой локали (по умолчанию ru_RU.UTF-8):

5.Если система, с которой будет работать PostgreSQL, ставилась с языком отличным от русского, необходимо создать новые локали:

locale-gen ru_RU update-locale LANG=ru_RU.UTF8 dpkg-reconfigure locales

6.Если необходимая локаль все же имеется, устанавливаем ее по умолчанию:

locale –a nano /etc/default/locale Заменяем содержимое на LANG=ru_RU.UTF-8

7.После перезагрузки, установим необходимые пакеты для нашей версии PostgreSQL:

apt-get install libxslt1.1 ssl-cert

8.Версия PostgreSQL пакета 9.4.2-1.1C связана с пакетом libicu версии libicu48. В репозитории нужной версии уже нет, ее можно скачать ;

9.Скачиваем и помещаем в каталог, где хранятся скачанные файлы для PostgreSQL;

10.Перейдя в каталог с файлами PostgreSQL, производим установку, последовательно набирая следующие команды:

cd <Путь к папке с файлами> dpkg -i libicu48_4.8.1.1-3ubuntu0.6_amd64.deb dpkg -i libpq5_9.4.2-1.1C_amd64.deb dpkg -i postgresql-client-common_154.1.1C_all.deb dpkg -i postgresql-common_154.1.1C_all.deb dpkg -i postgresql-client-9.4_9.4.2-1.1C_amd64.deb dpkg -i postgresql-9.4_9.4.2-1.1C_amd64.deb dpkg -i postgresql-contrib-9.4_9.4.2-1.1C_amd64.deb

11.Готово. Дистрибутив СУБД PostgreSQL установлен.

Установка дистрибутивов PostgreSQL-Pro

Для установки сервера необходимо выполнить подряд следующие команды:

sudo sh -c "echo "deb http:// 1c.postgrespro.ru/deb/ $(lsb_release -cs) main" > /etc/apt/sources.list.d/postgrespro-1c.list" wget --quiet -O - http:// 1c.postgrespro.ru/keys/GPG-KEY-POSTGRESPRO-1C-92 | sudo apt-key add - && sudo apt-get update sudo apt-get install postgresql-pro-1c-9.4

Для доступа к серверу редактируем параметры в файле pg_hba.conf

сd <Путь до каталога pg_hba.conf> cp pg_hba.conf pg_hba.conf.old bash -c "echo "local all postgres trust" > pg_hba.conf" bash -c "echo "host all all all md5" >> pg_hba.conf"

Сам файл имеет следующую структуру:

Файл хорошо документирован, но на английском языке. Кратко рассмотрим основные параметры:

Local локальное подключение только через unix
Host подключение по TCP/IP
Hostssl шифрованное SSL-подключение по TCP/IP (сервер должен быть собран с поддержкой SSL, также требуется установить параметр ssl)
Hostnossl нешифрованное подключение по TCP/IP

trust допустить без аутентификации
reject отказать без аутентификации
password запрос пароля открытым текстом
md5 запрос пароля в виде MD5
ldap проверка имени и пароля с помощью сервера LDAP
radius проверка имени и пароля с помощью сервера RADIUS
pam проверка имени и пароля с помощью службы подключаемых модулей

Более подробную и развернутую информацию можно посмотреть в документации к продукту PostgreSQL.

root@NODE2:/home/asd# service --status-all |grep postgres [ - ] postgresql root@NODE2:/home/asd# service postgresql start root@NODE2:/home/asd# service --status-all |grep postgres [ + ] postgresql

После окончания основной установки, необходимо настроить конфигурационный файл сервера postgresql.conf, согласно специфики работы PostgreSQL, сервера 1С и конфигурации сервера Ubuntu.

Оптимизация 1С под MS SQL Server

Устанавливаем последние обновления для SQL Sever.

Операционная система резервирует место и забивает его нулями, что занимает достаточно много времени при следующих событиях:

Создание базы данных;
Добавление файлов данных, журнал транзакций, к существующей базе данных;
Увеличение размера существующего файла (в том числе Autogrow-операций);
Восстанавливаем базы данных или группы файлов.

Решается данная проблема добавлением роли (под которой запущен сервер) к пункту локальной политики безопасности «Выполнение задач по обслуживанию томов».

При возможности необходимо разнести базу TempDB (особенно интенсивно она используется в режиме управляемых блокировок RCSI) и журнал транзакций на разные диски.

На сервере, где работает SQL сервер, режим энергосбережения должен быть установлен в «Высокая производительность».

В папке с файлами БД не должно быть сжатия.

На вкладке «Память» для сервера устанавливаем минимальную планку в размере 50% от общего объема памяти. Максимальную рассчитываем по одной из формул:

Максимальная память = Общий объем – размер по ОС – размер под 1С (Если он есть, предварительно замерив счетчиками используемую память) или
Максимальная память = Общий объем – (1024* Общий объем/16384).

Ограничиваем параметр DOP «Max degree of parallelism» и ставим его в значение «1».

Актуализируем статистику по расписанию. Начиная с SQL Server 2008, обновление статистики вызывает перекомпиляцию запросов и, соответственно, очищает процедурный кэш, поэтому отдельную процедуру по очистке процедурного кэша выполнять не надо.

Периодически проводим реиндексацию таблицы и дефрагментацию индексов.

Устанавливаем правильную политику резервирования. Если вам не надо восстанавливаться на последний момент времени к краху системы, а последние минут 5 или больше для вашего бизнеса не критичны, то установите модель восстановления в «Простая». Этим вы ускорите в разы скорость при записи. Главное, чтобы дифференцированный бекап успевал выполняться за указанное время.

Добиваемся улучшения при работе с TempDB при вводе/выводе посредством создания дополнительных файлов данных. Если логических процессоров меньше 8, рекомендуется создать файл данных для каждого логического процессора. Если логических процессоров больше 8, рекомендуется создать 8 файлов данных и, увеличивая на один при кратности 4, обязательно оценить нагрузку на TempDB.