GaussDB(DWS) VACUUM简介

1. 前言

• 适用版本：【8.1.3（及以上）】

在GaussDB(DWS)中，VACUUM的本质就是一个“吸尘器”，用于吸收“尘埃”。而尘埃其实就是旧版本数据，如果这些数据没有及时清理，那么将会导致数据库空间膨胀，性能下降，更严重的情况会导致宕机。下面将对VACUUM的作用、用法、原理以及影响vacuum效果的因素进行介绍。

2. VACUUM的作用

1）空间膨胀问题：清除废旧元组以及相应的索引。包括提交的事务delete的元组（以及索引）、update的旧版本（以及索引），回滚的事务insert的元组（以及索引）、update的新版本（以及索引）、copy导入的元组（以及索引）。

2）freeze：防止因事务ID回卷问题（Transaction ID wraparound）而导致的宕机，将小于OldestXmin的事务号转化为freeze xid，更新表的relfrozenxid，更新库的relfrozenxid，truncate clog。

3）更新统计信息：VACUUM analyze时，会更新统计信息，使得优化器能够选择更好的方案执行sql。

3. VACUUM命令

VACUUM 命令存在两种形式，VACUUM和VACUUM FULL，VACUUM命令做的是LAZY VACUUM。从字面意思就可以看出来，LAZY VACUUM是VACUUM FULL的简化版。具体区别见下表。

注：813版本后GaussDB(DWS)支持列存vacuum回收空间，详见《GaussDB(DWS) 列存VACUUM》

VACUUM在GaussDB(DWS)中具体执行语法如下：

1）回收空间并更新统计信息，对关键字顺序无要求

VACUUM [ ( { FULL | FREEZE | VERBOSE | ANALYZE } [, ...] ) ] [ table_name [ (column_name [, ...] ) ] ]

2）仅回收空间，不更新统计信息

VACUUM [ FULL ] [ FREEZE ] [ VERBOSE ] [ table_name ]

3）回收空间并更新统计信息，且对关键字顺序有要求

VACUUM [ FULL ] [ FREEZE ] [ VERBOSE ] ANALYZE [ table_name [ (column_name [, ...] ) ] ]

重要参数说明：

• FULL 选择VACUUM FULL清理，可以恢复更多空间，但耗时更多。
• FREEZE指定FREEZE相当于执行VACUUM时将VACUUM_freeze_min_age参数设为0。
• VERBOSE为每个表打印一份详细的清理工作
• ANALYZE | ANALYSE更新用于优化器的统计信息，以决定执行查询的最有效方法。

4. VACUUM原理

4.1 行存Vacuum 主要做的三件事

1. 移除死亡元组并对满足条件的老元组执行frozen操作。
2. 移除指向死亡元组的索引元组，更新对应表的fsm 和 vm 文件
   • FSM: free space map 空闲空间映射文件，插入数据时会根据该文件来选择合适的page.
   • VM: visibility map 可见性映射文件，后续vacuum时会根据该文件来选择是否扫描某个page,提高vacuum效率；同时在进行index-only-scan时也会使用该文件来提高可见性判断的效率）。
3. 更新统计数据pg_stat_all_tables。 Linepointer 不会被移除，用于在之后复用。
   示意图如下：
   vacuum 之前
   

   

   
   vacuum 之后
   

   

   
   

4.2 行存LAZY VACUUM执行流程

（1）从指定的多张表中进行遍历，从而获取每一个表。

（2）获取遍历到表的共享锁，该锁允许其他事务读取。

（3）获取每个页面的dead tuples(死亡元组)，并freeze需要的元组。

（4）删除指向dead tuples的元组。

（5）删除dead tuples并重新分配live tuples(活动元组)。

（6）更新目标表的FSM（用于记录每个数据块的空闲空）和VM（标记数据块中是否存在需要清理的行）。

（7）重复5，6步骤直到遍历完该表的每一页.

（8）如果最后一页没有元组，则进行截断。

（9）更新与VACUUM有关的统计信息表和系统目录。

4.3 VACUUM FULL执行流程

（1）建立临时表：数据库创建一张临时表，该表继承老表的所有属性。该阶段会申请7级锁（ExclusiveLock），可以与select并发。

（2）数据复制：将原来表中的数据复制到临时表中。在该过程中完成对dead tuples的清理。该阶段申请的是访问排他锁AccessExclusiveLock。

（3）交换表：使用新表代替老表。交换的本质是物理文件的交换，即临时表拿老物理文件，老表拿新物理文件。该阶段会申请八级锁（AccessExclusiveLock）。

（4）重建索引：当交换完成后，会进行索引重建，并更新统计信息。

（5）删除临时表：索引重建完成后，会将带有老物理文件的临时表进行删除。

5. 为什么vacuum后表还是继续膨胀？

5.1影响vacuum效果的因素

1. Oldestxmin的推进
   vacuum 只能清理掉当前全局存活的最老事务(OldestXmin)之前的事务所产生的垃圾数据，所以如果仍然存在老事务的话（比如长事务或者长sql的存在）,新事务所产生的垃圾数据并不会被vacuum立即清理。例如：
   会话1：新建表row_tbl并插入一条数据，起一个事务先不提交

gaussdb=# create table row_tbl(a int, b int);
CREATE TABLE
gaussdb=# insert into row_tbl values(1,1);
INSERT 0 1
gaussdb=# begin;
BEGIN
gaussdb=# SELECT txid_current_snapshot();
 txid_current_snapshot
-----------------------
 210115:210115:
(1 row)
gaussdb=# SELECT txid_current();
 txid_current
--------------
       210115
(1 row)

会话2：删除数据后做vacuum清理操作，再次插入数据，数据也没有复用之前空间；查询视图可以发现垃圾数据并没有被清理掉。

gaussdb=# select ctid,* from row_tbl;
 ctid  | a | b
-------+---+---
 (0,1) | 1 | 1
(1 row)
gaussdb=# delete row_tbl;
DELETE 1
gaussdb=# SELECT txid_current_snapshot();
 txid_current_snapshot
-----------------------
 210115:210122:
(1 row)
gaussdb=# vacuum row_tbl;
VACUUM
gaussdb=# insert into row_tbl values(2,2);
INSERT 0 1
gaussdb=# select ctid,* from row_tbl;
 ctid  | a | b
-------+---+---
 (0,2) | 2 | 2
(1 row)
gaussdb=# select n_dead_tup, last_vacuum from pg_stat_all_tables where relname='row_tbl';
 n_dead_tup |          last_vacuum
------------+-------------------------------
          1 | 2021-06-10 20:04:58.987631+08
(1 row)

会话1：将会话1的事务结束再执行vacuum，查询视图可以发现没有死亡元组，插入数据可以发现复用了旧的空间(即ctid是(0,1)的空间)。

gaussdb=# SELECT txid_current_snapshot();
 txid_current_snapshot
-----------------------
 210136:210136:
(1 row)
gaussdb=# vacuum row_tbl;
VACUUM
gaussdb=# select n_dead_tup, last_vacuum from pg_stat_all_tables where relname='row_tbl';
 n_dead_tup |          last_vacuum
------------+-------------------------------
          0 | 2021-06-10 20:09:10.516564+08
(1 row)
gaussdb=# insert into row_tbl values(3,3);
INSERT 0 1
gaussdb=# select ctid,* from row_tbl;
 ctid  | a | b
-------+---+---
 (0,1) | 3 | 3
 (0,2) | 2 | 2
(2 rows)

1. LinePointer状态还未处于unused
   

   

   
   元组被删除后，只有当vacuum将元组的LinePointer(或者叫item pointer, 指向具体的元组)置为LP_UNUSED状态后，该LinePointer才有可能在新插入数据时复用。
2. Fsm还未生成
   插入数据时，依赖fsm文件来选择可用的page，如果fsm没有生成则会导致使用新的page而不是复用旧的。
3. 批量导入
   在旧版本GaussDB(DWS)中，对表进行批量插入数据的操作时，会直接申请新的page来插入数据。所以在某些场景下虽然vacuum后清理了脏数据，但由于业务场景以批量插入为主，导致vacuum对膨胀的控制效果并不理想。目前已经支持批量插入数据时对空间的复用。

5.2 经验之谈

1. 尽量避免长事务，可以通过视图pg_running_xacts查看是否有老事务没有结束或者两阶段事务残留
2. 定期做vacuum来及时回收垃圾空间
3. 对于已经膨胀的索引可以通过reindex来缩小大小。
4. vacuum能清理垃圾数据，但无法将这些空间还给操作系统，对于已经膨胀的表只能通过vacuum full来缩小大小。

6. 总结

vacuum是GaussDB(DWS)中非常重要的一个功能，合理的使用vacuum对于对于那写更新和删除操作频繁的表非常重要，因此需要定期执行清理操作(vacuum)来控制行存表以及表上索引的膨胀，否则就会存在大量垃圾数据，导致磁盘空间的浪费和查询扫描时额外的IO开销。