このドキュメントでは、AlloyDB インスタンスのカラム型エンジンを調整する方法について説明します。このドキュメントは、PostgreSQL に精通していることを前提としています。
メンテナンス タスクの CPU リソースを調整する
次の例は、CPU コアの 50% を使用するようにカラム型エンジンを構成する方法を示しています。
google_job_scheduler.maintenance_cpu_percentage = 50
カラム型エンジンは、入力、更新、推奨などのバックグラウンド メンテナンス ジョブに CPU コアの最大 20% を使用します。メンテナンス タスクを実行できるように CPU リソースを調整するには、google_job_scheduler.maintenance_cpu_percentage フラグを 20～100 の値に設定します。デフォルト値は 20 です。バックグラウンド メンテナンス タスクの CPU 使用量は 1 vCPU です。
ワーカーを追加して列型のメンテナンスの速度を上げる
次の例は、4 つのワーカー プロセスを設定する方法を示しています。
google_job_scheduler.max_parallel_workers_per_job = 4
カラム型エンジンは、入力と更新のバックグラウンド ジョブに最大 2 つのワーカー プロセスを使用します。これらのオペレーションの速度を上げるには、次のフラグを設定して、バックグラウンド ジョブのワーカー プロセスの数を増やします。デフォルトの設定は 2 つのワーカー プロセスです。これらのプロセスは、google_job_scheduler.maintenance_cpu_percentage フラグで指定された制限付きの CPU リソースで実行されます。このフラグの設定でデータベースを再起動する必要はありません。
自動的なカラム化のスケジュールを変更する
次の例は、自動的なカラム化のスケジュールを 6 時間に設定する方法を示しています。
google_columnar_engine.auto_columnarization_schedule = 'EVERY 6 HOURS'
自動的なカラム化のスケジュールは、スキャン負荷の高いワークロードの予測に基づいて google_columnar_engine.auto_columnarization_schedule フラグで設定できます。このフラグには 1 時間以上を指定します。このフラグの値を変更しても、データベースの再起動は必要ありません。
カラム型エンジンを手動で入力する
次の例は、カラム型エンジンに手動でデータを入力する方法を示しています。
google_columnar_engine.enable_auto_columnarization = OFF
カラム型エンジンに手動でのみデータを入力する場合は、google_columnar_engine.enable_auto_columnarization フラグを OFF に設定します。このフラグのデフォルト値は ON です。このフラグの値を変更しても、データベースの再起動は必要ありません。詳しくは、コンテンツを手動で管理するをご覧ください。
カラム型エンジンの入力ヒープサイズを調整する
次の例は、google_columnar_engine.population_heap_size_in_mb フラグを構成する方法を示しています。
population_heap_size_in_mb = 250
データを列形式に変換するために、カラム型エンジンは google_columnar_engine.population_heap_size_in_mb フラグで指定されたメモリ量（MB 単位）を割り振ります。変換が完了すると、このメモリはすぐに割り当て解除されます（通常は数秒以内）。
population_heap_size_in_mb 設定の有効な値の範囲は、最小 200 MB～最大 1,000 MB です。
population_heap_size_in_mb フラグのデフォルト値 250 MB は、ほとんどの一般的なデータベースの使用に適しています。ただし、この値を増やす必要がある場合があります。