When using multiple <command>INSERT</command>s, turn off autocommit and just do one commit at the end. (In plain SQL, this means issuing <command>BEGIN</command> at the start and <command>COMMIT</command> at the end. Some client libraries might do this behind your back, in which case you need to make sure the library does it when you want it done.) If you allow each insertion to be committed separately, <productname>PostgreSQL</productname> is doing a lot of work for each row that is added. An additional benefit of doing all insertions in one transaction is that if the insertion of one row were to fail then the insertion of all rows inserted up to that point would be rolled back, so you won't be stuck with partially loaded data. 複数回のINSERTを実行するのであれば、自動コミットを無効にして最後に1回だけコミットしてください。 （普通のSQLでは、これはBEGINを開始時に、COMMITを最後に発行することを意味します。 クライアント用ライブラリの中にはこれを背後で実行するものもあります。 その場合は、要望通りにライブラリが行っているかどうかを確認しなければなりません。） 各挿入操作で個別にコミットすることを許すと、PostgreSQLは行を追加する度に多くの作業をしなければなりません。 1つのトランザクションですべての挿入を行うことによるもう1つの利点は、1つの行の挿入に失敗した場合、その時点までに挿入されたすべての行がロールバックされることです。 その結果、一部のみがロードされたデータの対処に困ることはありません。

Use <link linkend="sql-copy"><command>COPY</command></link> to load all the rows in one command, instead of using a series of <command>INSERT</command> commands. The <command>COPY</command> command is optimized for loading large numbers of rows; it is less flexible than <command>INSERT</command>, but incurs significantly less overhead for large data loads. Since <command>COPY</command> is a single command, there is no need to disable autocommit if you use this method to populate a table. 単一コマンドですべての行をロードするために一連のINSERTコマンドではなく、COPYを使用してください。 COPYコマンドは行を大量にロードすることに最適化されています。 このコマンドはINSERTに比べ柔軟性に欠けていますが、大量のデータロードにおけるオーバーヘッドを大きく低減します。 COPYコマンドでテーブルにデータを投入する場合、コマンドは1つなので、自動コミットを無効にする必要はありません。

If you cannot use <command>COPY</command>, it might help to use <link linkend="sql-prepare"><command>PREPARE</command></link> to create a prepared <command>INSERT</command> statement, and then use <command>EXECUTE</command> as many times as required. This avoids some of the overhead of repeatedly parsing and planning <command>INSERT</command>. Different interfaces provide this facility in different ways; look for <quote>prepared statements</quote> in the interface documentation. COPYを使用できない場合、準備されたINSERT文をPREPAREを使用して作成し、必要な回数だけEXECUTEを実行する方が良いでしょう。 これにより、繰り返し行われるINSERTの解析と計画作成分のオーバーヘッドを省くことになります。 この機能のための方法はインタフェースによって異なります。 このインタフェースの文書の「準備された文」を参照してください。

Note that loading a large number of rows using <command>COPY</command> is almost always faster than using <command>INSERT</command>, even if <command>PREPARE</command> is used and multiple insertions are batched into a single transaction. COPYを使用した大量の行のロードは、ほとんどすべての場合において、INSERTを使用するロードよりも高速です。 たとえ複数の挿入を単一トランザクションにまとめたとしても、またその際にPREPAREを使用したとしても、これは当てはまります。

<command>COPY</command> is fastest when used within the same transaction as an earlier <command>CREATE TABLE</command> or <command>TRUNCATE</command> command. In such cases no WAL needs to be written, because in case of an error, the files containing the newly loaded data will be removed anyway. However, this consideration only applies when <xref linkend="guc-wal-level"/> is <literal>minimal</literal> as all commands must write WAL otherwise. COPYは、前もって行われるCREATE TABLEまたはTRUNCATEコマンドと同一トランザクションで行った場合に、最速です。 この場合、エラーが起きた場合に新しくロードされるデータを含むファイルがとにかく削除されますので、WALを書き出す必要がありません。 しかし、wal_levelがminimalに設定されている場合のみにこの方法は当てはまります。 この他の場合には、すべてのコマンドをWALに書き出さなければならないためです。

If you are loading a freshly created table, the fastest method is to create the table, bulk load the table's data using <command>COPY</command>, then create any indexes needed for the table. Creating an index on pre-existing data is quicker than updating it incrementally as each row is loaded. 新規に作成したテーブルをロードする時、最速の方法は、テーブルを作成し、COPYを使用した一括ロードを行い、そのテーブルに必要なインデックスを作成することです。 既存のデータに対するインデックスを作成する方が、各行がロードされる度に段階的に更新するよりも高速です。

If you are adding large amounts of data to an existing table, it might be a win to drop the indexes, load the table, and then recreate the indexes. Of course, the database performance for other users might suffer during the time the indexes are missing. One should also think twice before dropping a unique index, since the error checking afforded by the unique constraint will be lost while the index is missing. 既存のテーブルに大量のデータを追加しているのであれば、インデックスを削除し、テーブルをロード、その後にインデックスを再作成する方がよいかもしれません。 もちろん、他のユーザから見ると、インデックスが存在しない間データベースの性能は悪化します。 また、一意性インデックスを削除する前には熟考しなければなりません。 一意性制約によるエラー検査がその期間行われないからです。

Just as with indexes, a foreign key constraint can be checked <quote>in bulk</quote> more efficiently than row-by-row. So it might be useful to drop foreign key constraints, load data, and re-create the constraints. Again, there is a trade-off between data load speed and loss of error checking while the constraint is missing. インデックスの場合と同様、外部キー制約は一行一行検査するよりも効率的に、「まとめて」検査することができます。 従って、外部キー制約を削除し、データをロード、そして、制約を再作成する方法は有用となることがあります。 繰り返しますが、データロードの速度と、制約が存在しない間のエラー検査がないという点とのトレードオフがあります。

What's more, when you load data into a table with existing foreign key constraints, each new row requires an entry in the server's list of pending trigger events (since it is the firing of a trigger that checks the row's foreign key constraint). Loading many millions of rows can cause the trigger event queue to overflow available memory, leading to intolerable swapping or even outright failure of the command. Therefore it may be <emphasis>necessary</emphasis>, not just desirable, to drop and re-apply foreign keys when loading large amounts of data. If temporarily removing the constraint isn't acceptable, the only other recourse may be to split up the load operation into smaller transactions. 外部キー制約をすでに持つテーブルにデータをロードする時、新しい行はそれぞれ(行の外部キー制約を検査するトリガを発行しますので)サーバの待機中トリガイベントのリスト内に項目を要求します。 数百万の行をロードすると、トリガイベントのキューが利用可能なメモリをオーバーフローさせてしまい、耐えられないほどのスワッピングが発生してしまう、最悪はそのコマンドが完全に失敗してしまう可能性があります。 したがって単に好ましいだけでなく、大量のデータをロードする時には外部キーを削除し再度適用することが必要かもしれません。 一時的な制約削除が受け入れられない場合に他に取り得る手段は、ロード操作をより小さなトランザクションに分割することだけかもしれません。

Temporarily increasing the <xref linkend="guc-maintenance-work-mem"/> configuration variable when loading large amounts of data can lead to improved performance. This will help to speed up <command>CREATE INDEX</command> commands and <command>ALTER TABLE ADD FOREIGN KEY</command> commands. It won't do much for <command>COPY</command> itself, so this advice is only useful when you are using one or both of the above techniques. 大規模なデータをロードする時maintenance_work_mem設定変数を一時的に増やすことで性能を向上させることができます。 これは、CREATE INDEXコマンドとALTER TABLE ADD FOREIGN KEYの速度向上に役立ちます。 COPY自体には大して役立ちませんので、この助言は、上述の技法の片方または両方を使用している時にのみ有用です。

Temporarily increasing the <xref linkend="guc-max-wal-size"/> configuration variable can also make large data loads faster. This is because loading a large amount of data into <productname>PostgreSQL</productname> will cause checkpoints to occur more often than the normal checkpoint frequency (specified by the <varname>checkpoint_timeout</varname> configuration variable). Whenever a checkpoint occurs, all dirty pages must be flushed to disk. By increasing <varname>max_wal_size</varname> temporarily during bulk data loads, the number of checkpoints that are required can be reduced. 大規模なデータをロードする時max_wal_size設定変数を一時的に増やすことで高速化することができます。 大量のデータをPostgreSQLにロードすることで、通常のチェックポイントの頻度（checkpoint_timeout設定変数により指定されます）よりも頻繁にチェックポイントが発生するためです。 チェックポイントが発生すると、すべてのダーティページ（ディスクに未書き込みの変更済みメモリページ）はディスクにフラッシュされなければなりません。 大量のデータロードの際に一時的にmax_wal_sizeを増加させることで、必要なチェックポイント数を減らすことができます。

When loading large amounts of data into an installation that uses WAL archiving or streaming replication, it might be faster to take a new base backup after the load has completed than to process a large amount of incremental WAL data. To prevent incremental WAL logging while loading, disable archiving and streaming replication, by setting <xref linkend="guc-wal-level"/> to <literal>minimal</literal>, <xref linkend="guc-archive-mode"/> to <literal>off</literal>, and <xref linkend="guc-max-wal-senders"/> to zero. But note that changing these settings requires a server restart, and makes any base backups taken before unavailable for archive recovery and standby server, which may lead to data loss. 大量のデータをWALアーカイブ処理またはストリーミングレプリケーションを使用するインストレーションにロードする時、増加する大量のWALデータを処理するより、ロードが完了した後に新しくベースバックアップを取る方が高速です。 ロード中のWALログの増加を防ぐためには、wal_levelをminimalに、archive_modeをoffに、max_wal_sendersをゼロに設定することにより、アーカイブ処理とストリーミングレプリケーションを無効にしてください。 しかし、これらの変数を変更するにはサーバの再起動が必要となり、以前取得したベースバックアップがアーカイブリカバリやスタンバイサーバーで使用できなくなりデータ消失につながる可能性があるため、注意してください。

Aside from avoiding the time for the archiver or WAL sender to process the WAL data, doing this will actually make certain commands faster, because they do not to write WAL at all if <varname>wal_level</varname> is <literal>minimal</literal> and the current subtransaction (or top-level transaction) created or truncated the table or index they change. (They can guarantee crash safety more cheaply by doing an <function>fsync</function> at the end than by writing WAL.) こうすると、WALデータを処理する保管処理またはWAL送信処理にかかる時間がかからないことの他に、実際のところ、特定のコマンドをより高速にします。 wal_levelがminimalの場合、これらのコマンドではWALへの書き出しは全く予定されないためです。 （これらは最後にfsyncを実行することで、WALへの書き込みより安価にクラッシュした場合の安全性を保証することができます。）

Whenever you have significantly altered the distribution of data within a table, running <link linkend="sql-analyze"><command>ANALYZE</command></link> is strongly recommended. This includes bulk loading large amounts of data into the table. Running <command>ANALYZE</command> (or <command>VACUUM ANALYZE</command>) ensures that the planner has up-to-date statistics about the table. With no statistics or obsolete statistics, the planner might make poor decisions during query planning, leading to poor performance on any tables with inaccurate or nonexistent statistics. Note that if the autovacuum daemon is enabled, it might run <command>ANALYZE</command> automatically; see <xref linkend="vacuum-for-statistics"/> and <xref linkend="autovacuum"/> for more information. テーブル内のデータ分布を大きく変更した時は毎回、ANALYZEを実行することを強く勧めます。 これは、テーブルに大量のデータをまとめてロードする場合も含まれます。 ANALYZE（またはVACUUM ANALYZE）を実行することで、確実にプランナがテーブルに関する最新の統計情報を持つことができます。 統計情報が存在しない、または古い場合、プランナは、そのテーブルに対する問い合わせの性能を損なわせる、お粗末な問い合わせ計画を選択する可能性があります。 自動バキュームデーモンが有効な場合、ANALYZEが自動的に実行されます。 詳細は25.1.3および25.1.6を参照してください。

Dump scripts generated by <application>pg_dump</application> automatically apply several, but not all, of the above guidelines. To restore a <application>pg_dump</application> dump as quickly as possible, you need to do a few extra things manually. (Note that these points apply while <emphasis>restoring</emphasis> a dump, not while <emphasis>creating</emphasis> it. The same points apply whether loading a text dump with <application>psql</application> or using <application>pg_restore</application> to load from a <application>pg_dump</application> archive file.) pg_dumpで生成されるダンプスクリプトは自動的に上のガイドラインのいくつかを適用します（すべてではありません）。 pg_dumpダンプをできる限り高速にリストアするには、手作業で更に数作業が必要です。 （これらは作成時に適用するものではなく、ダンプを復元する時に適用するものです。 psqlを使用してテキスト形式のダンプをロードする時とpg_dumpのアーカイブファイルからpg_restoreを使用してロードする時にも同じことが適用できます。）

By default, <application>pg_dump</application> uses <command>COPY</command>, and when it is generating a complete schema-and-data dump, it is careful to load data before creating indexes and foreign keys. So in this case several guidelines are handled automatically. What is left for you to do is to: デフォルトでは、pg_dumpはCOPYを使用します。 スキーマとデータのダンプ全体を生成する場合、インデックスと外部キー制約を作成する前にデータをロードすることに注意してください。 ですので、この場合、ガイドラインのいくつかは自動的に行われます。 残された作業は以下のとおりです。

A data-only dump will still use <command>COPY</command>, but it does not drop or recreate indexes, and it does not normally touch foreign keys. データのみのダンプもCOPYコマンドを使用しますが、インデックスの削除と再作成を行いません。 また、通常は外部キー制約を変更しません。 ^[14] So when loading a data-only dump, it is up to you to drop and recreate indexes and foreign keys if you wish to use those techniques. It's still useful to increase <varname>max_wal_size</varname> while loading the data, but don't bother increasing <varname>maintenance_work_mem</varname>; rather, you'd do that while manually recreating indexes and foreign keys afterwards. And don't forget to <command>ANALYZE</command> when you're done; see <xref linkend="vacuum-for-statistics"/> and <xref linkend="autovacuum"/> for more information. したがって、データのみのダンプをロードする時、上の技法を使用したければ自らインデックスと外部キーを削除、再作成しなければなりません。 データをロードする時にmax_wal_sizeを増やすことも有用です。 しかし、maintenance_work_memを増やすことは考えないでください。 これは、後でインデックスと外部キーを手作業で再作成する時に行う方がよいでしょう。 また、実行した後でANALYZEを行うことを忘れないでください。 詳細は25.1.3および25.1.6を参照してください。