问题是关于电脑（10*32位机器）的写入速度和postgresql查询性能。我会详细解释这个场景。
我有大约 80 Gb 的数据（以及适当的数据库索引）。我正在尝试从 Postgresql 数据库中读取它并使用 Pytables 将其写入 HDF5。我在一个 hdf5 文件中有 1 个表和 5 个变量数组。Hdf5 的实现不是多线程的，也没有启用对称多处理。我租了大约 10 台计算机一天，并尝试编写它们以加快我的数据处理速度。
至于 postgresql 表，总记录大小为 1.4 亿，我有 5 个主外键引用表。我没有使用连接，因为它不可扩展
因此，对于单个查找，我进行 6 次查找而不进行连接并将它们写入 hdf5 格式。对于每次查找，我在每个表及其对应的数组中插入 6 次。
查询非常简单
select * from x.train where tr_id=1 (primary key & indexed)
select q_t from x.qt where q_id=2 (non-primary key but indexed)
（类似五个查询）
每台计算机写入两个 hdf5 文件，因此总数约为 20 个文件。
一些计算和统计：
Total number of records : 14,37,00,000
Total number of records per file : 143700000/20 =71,85,000
The total number of records in each file : 71,85,000 * 5 = 3,59,25,000
当前 Postgresql 数据库配置：
我目前的机器：8GB RAM 和 i7 第二代处理器。
我对 postgresql 配置文件进行了以下更改：shared_buffers：2 GB Effective_cache_size：4 GB
关于当前性能的说明：
我运行了大约十个小时，性能如下： 每个文件写入的记录总数约为6,21,000 * 5 = 31,05,000
瓶颈是我每天只能租用 10 小时（过夜），如果它以这种速度处理，大约需要11 天，这对我的实验来说太高了。
请建议我如何改进。问题： 1. 我应该在这些桌面上使用对称多处理（它有 2 个内核和大约 2 GB 的 RAM）。在这种情况下，建议或首选什么？2. 如果我更改我的 postgresql 配置文件并增加 RAM，它会增强我的进程。3.我应该使用多线程吗？在这种情况下，任何链接或指针都会有很大帮助
谢谢 Sree aurovindh V