vacuum

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我有Postgres 9.4.7，我有一个大表〜100M行和20列。表查询每分钟1.5k选择，150插入和300更新，但不删除。这是我的自动清理配置： autovacuum_analyze_scale_factor 0 autovacuum_analyze_threshold 5000 autovacuum_vacuum_scale_factor 0 autovacuum_vacuum_thres

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VACUUM来自SQLiteOpenHelper的sqlite数据库

我的应用程序的数据库不断增长，我想执行一个VACUUM来检索一些丢失的空间。从我读过的内容来看，如果有其他交易，VACUUM不会运行。我的问题是：如何从我的SQLiteOpenHelper运行命令？是像db.execSQL("VACUUM")工作？但是，如何在进行此操作时获得某种进度，以便可以通过加载对话框阻止UI？

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sqlite3真空，如何使用科尔多瓦APP

我有一个很大的问题与命令VACUUM释放内存删除的SQL句子。我正在制作Cordova Android APP，我知道当我使用DELETE SQL语句时，应用程序的空间不下来，......空间像片段HardDisk一样持续存在。然后，我看到VACUUM可以压缩我的数据库，但我遇到了问题！我使用sqlite3的，真空的所有网站说，不容在一个事务中执行，就像这样： var db = window

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Postgres的真空输出中的可移动性意味着什么？

我已经运行一个完整的真空Postgres的表900万行，我这回： INFO: vacuuming "osm.asp_trs_roads_osm" INFO: "asp_trs_roads": found 329992 removable, 9660438 nonremovable row versions in 761738 pages 详细信息：0死行版本还不能去除。 CPU 8.98s/

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pg_toast表自动清理后大小没有减小

我在Postgresql 9.3上。我有一个怪异的pg_toast表，pg_toast_675632，占用27 GB。除非我误解，这pg_toast_675632是如此之大，因为我曾在数据表中的大json列的pg_toast_675632有关，my_table。所以我大量简化了json的my_table（即从100个元素的json降到2-5个元素）。但是，自动清理后pg_toast_67563

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“替换插入”的最佳磁盘保存策略

每天我从大表中删除成千上万条记录，然后进行一些计算（使用新数据）并替换之前删除的每条记录。我认为经常做vacuum tbl会做到这一点。我知道它不会将磁盘空间返回到服务器，但是（因为pg文档）我以为因为我插入的记录数量与我删除的记录数量相同，所以我不会丢失任何/多少磁盘空间。但是，在将表移动到不同的名称空间之后（出于不相关的原因），该表从117GB变为44GB！所以...... 有没有更好的策略比

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Amazon Redshift VACUUM不成功

我的表有17500000行，我删除了500k行。删除后，我运行了vacuum命令。根据SVV_VACUUM_SUMMARY，row_delta是真空前后表格总数的差异。但是，当我看到SVV_VACUUM_SUMMARY表时，row_delta是0.它不应该是500K吗？而且，这里是从STL_VACUUM表输出：状态行sortedrows 开始1750 813055 成品1750 1750

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AWS红移真空返回错误：断言

试图真空表在我们的红移集群回报：错误：错误：断言对于其他表真空工作得很好。该表格相当大，但查询运行似乎工作。任何想法如何得到更多的信息，什么是错的，并试图解决？我应该尝试制作一张桌子的副本（可能是一个通宵的工作，因为桌子的大小）？感谢您的帮助。

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我不应该一起运行真空分析吗？我应该分别运行真空和分析吗？假设大的删除和更新完成

假设在GP表上执行大的删除和更新。我不应该一起运行真空分析吗？我应该运行真空和分别分析？ GP最佳实践文档说“不运行真空分析” http://gpdb.docs.pivotal.io/4300/pdf/GPDB43BestPractices.pdf 当我运行真空分析时，它的运行顺序是什么？围绕订单进行真空和分析有什么最佳做法吗？为什么Pivotal说不要把他们两个都跑在一起？

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为什么真空分析不能分析变更查询计划？

我想利用在Postgres的仅索引扫描的电源，并与一个表实验： CREATE TABLE dest.contexts ( id integer NOT NULL, phrase_id integer NOT NULL, lang character varying(5) NOT NULL, ranking_value double precision,