PostgreSQL教程FG140-元数据优化实战教程
本文档详细介绍PostgreSQL数据库元数据的优化策略,包括元数据的概念、类型、存储机制、性能优化方法和生产案例,风哥教程参考PostgreSQL官方文档内容,适合DBA和开发人员在生产环境中优化元数据管理。
Part01-基础概念与理论知识
1.1 PostgreSQL元数据概念
PostgreSQL元数据是描述数据库对象的数据,包括表、列、索引、约束、用户、权限等信息。元数据是数据库系统的重要组成部分,它存储在系统表中,为数据库管理和查询优化提供基础信息。更多视频教程www.fgedu.net.cn
- 存储在系统表中,如pg_catalog模式下的表
- 由系统自动管理和维护
- 提供数据库对象的结构信息
- 支持SQL标准的信息模式访问
- 对数据库性能有重要影响
1.2 PostgreSQL元数据类型
# 1. 系统表元数据
# – pg_class: 表、索引、序列等关系对象
# – pg_attribute: 列信息
# – pg_index: 索引信息
# – pg_constraint: 约束信息
# – pg_namespace: 模式信息
# – pg_user/pg_roles: 用户/角色信息
# – pg_database: 数据库信息
# 2. 信息模式元数据
# – information_schema.tables: 表信息
# – information_schema.columns: 列信息
# – information_schema.table_constraints: 约束信息
# – information_schema.role_table_grants: 权限信息
# 3. 统计信息元数据
# – pg_stat_user_tables: 用户表统计信息
# – pg_stat_user_indexes: 用户索引统计信息
# – pg_stat_user_functions: 用户函数统计信息
# 4. 配置元数据
# – pg_settings: 配置参数信息
# – pg_hba_file_rules: 认证规则信息
1.3 PostgreSQL元数据存储
PostgreSQL元数据存储机制:
- 系统表:存储在pg_catalog模式下,使用特殊的存储格式
- 信息模式:基于系统表的视图,提供标准化访问
- 统计信息:存储在pg_stat_*系列表中,由ANALYZE命令更新
- 配置文件:存储在postgresql.conf等配置文件中
Part02-生产环境规划与建议
2.1 PostgreSQL元数据设计
# 1. 模式设计
# – 使用合理的模式组织对象
# – 避免使用过多的模式
# – 为不同应用使用不同模式
# 2. 表设计
# – 合理命名表和列
# – 控制表的列数(建议不超过100列)
# – 使用适当的数据类型
# – 合理设置约束
# 3. 索引设计
# – 避免过度索引
# – 合理设置索引类型
# – 定期维护索引
# 4. 权限设计
# – 使用角色管理权限
# – 遵循最小权限原则
# – 定期审计权限
# 5. 统计信息设计
# – 合理设置autovacuum参数
# – 定期手动分析统计信息
# – 监控统计信息准确性
2.2 PostgreSQL元数据性能优化
PostgreSQL元数据性能优化策略:
- 系统表优化:保持系统表的清洁和高效
- 统计信息优化:确保统计信息的准确性和及时性
- 信息模式查询优化:合理使用信息模式查询
- 元数据缓存:利用PostgreSQL的元数据缓存机制
- 连接池:使用连接池减少元数据查询开销
2.3 PostgreSQL元数据维护策略
# 1. 定期清理
# – VACUUM系统表
# – 清理无效的元数据
# – 移除未使用的对象
# 2. 统计信息维护
# – 调整autovacuum参数
# – 定期手动ANALYZE
# – 监控统计信息状态
# 3. 权限维护
# – 定期审计权限
# – 移除不必要的权限
# – 优化权限结构
# 4. 备份策略
# – 备份系统表
# – 备份配置文件
# – 备份统计信息
# 5. 监控策略
# – 监控元数据大小
# – 监控元数据查询性能
# – 监控元数据变更
Part03-生产环境项目实施方案
3.1 PostgreSQL元数据优化实战
3.1.1 系统表优化
# 1. 清理系统表
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c “VACUUM FULL pg_catalog.pg_class;”
VACUUM
# 2. 分析系统表
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c “ANALYZE pg_catalog.pg_class;”
ANALYZE
# 3. 检查系统表大小
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
SELECT
relname,
pg_size_pretty(pg_total_relation_size(c.oid)) AS size
FROM pg_class c
JOIN pg_namespace n ON c.relnamespace = n.oid
WHERE n.nspname = ‘pg_catalog’
ORDER BY pg_total_relation_size(c.oid) DESC
LIMIT 10;
”
relname | size
——————–+——–
pg_attribute | 8192 kB
pg_depend | 4096 kB
pg_proc | 4096 kB
pg_class | 2048 kB
pg_type | 2048 kB
pg_attribute_encoding | 1024 kB
pg_statistic | 1024 kB
pg_rewrite | 1024 kB
pg_trigger | 1024 kB
pg_constraint | 1024 kB
(10 rows)
3.1.2 统计信息优化
# 1. 检查统计信息状态
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
SELECT
schemaname,
relname,
n_live_tup,
n_dead_tup,
last_vacuum,
last_analyze
FROM pg_stat_user_tables
ORDER BY last_analyze NULLS FIRST;
”
schemaname | relname | n_live_tup | n_dead_tup | last_vacuum | last_analyze
————+—————-+————+————+——————————-+——————————-
public | fgedu_test | 10 | 0 | |
public | fgedu_orders | 100000 | 0 | 2026-04-07 10:00:00.123456+08 | 2026-04-07 10:00:00.123456+08
public | fgedu_customers | 50000 | 0 | 2026-04-07 10:00:00.123456+08 | 2026-04-07 10:00:00.123456+08
(3 rows)
# 2. 手动分析表
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c “ANALYZE VERBOSE fgedu_test;”
INFO: analyzing “public.fgedu_test”
INFO: “fgedu_test”: scanned 1 of 1 pages, containing 10 live rows and 0 dead rows; 10 rows in sample, 10 estimated total rows
ANALYZE
# 3. 调整autovacuum参数
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
ALTER TABLE fgedu_orders SET (
autovacuum_enabled = true,
autovacuum_vacuum_threshold = 5000,
autovacuum_analyze_threshold = 2500,
autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.1,
autovacuum_analyze_scale_factor = 0.05
);
”
ALTER TABLE
3.1.3 元数据缓存优化
# 1. 检查共享缓冲区使用情况
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
SELECT
name,
setting,
unit
FROM pg_settings
WHERE name LIKE ‘%shared_buffers%’ OR name LIKE ‘%work_mem%’;
”
name | setting | unit
————————+———+——
shared_buffers | 4GB |
work_mem | 32MB |
maintenance_work_mem | 1GB |
shared_memory_type | mmap |
(4 rows)
# 2. 检查元数据缓存命中率
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
SELECT
name,
hits,
misses,
round((hits::numeric / (hits + misses)) * 100, 2) AS hit_rate
FROM pg_stat_bgwriter
UNION ALL
SELECT
‘buffer_cache’ AS name,
sum(blks_hit) AS hits,
sum(blks_read) AS misses,
round((sum(blks_hit)::numeric / (sum(blks_hit) + sum(blks_read))) * 100, 2) AS hit_rate
FROM pg_stat_database;
”
name | hits | misses | hit_rate
—————-+———-+———-+———-
bgwriter | 125000 | 5000 | 96.15
buffer_cache | 15000000 | 1000000 | 93.75
(2 rows)
# 3. 优化连接池配置
# 使用pgBouncer作为连接池
# 配置文件示例:
# [databases]
# fgedudb = host=192.168.1.100 port=5432 dbname=fgedudb
#
# [pgbouncer]
# pool_mode = transaction
# max_client_conn = 1000
# default_pool_size = 20
# min_pool_size = 5
# reserve_pool_size = 10
# reserve_pool_timeout = 5
3.2 PostgreSQL元数据查询优化
3.2.1 信息模式查询优化
# 1. 优化前的查询
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
EXPLAIN ANALYZE
SELECT
table_schema,
table_name,
column_name,
data_type
FROM information_schema.columns
WHERE table_schema NOT IN (‘pg_catalog’, ‘information_schema’);
”
Execution Time: 10.523 ms
# 2. 优化后的查询(使用系统表)
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
EXPLAIN ANALYZE
SELECT
n.nspname AS table_schema,
c.relname AS table_name,
a.attname AS column_name,
t.typname AS data_type
FROM pg_class c
JOIN pg_namespace n ON c.relnamespace = n.oid
JOIN pg_attribute a ON a.attrelid = c.oid
JOIN pg_type t ON a.atttypid = t.oid
WHERE n.nspname NOT IN (‘pg_catalog’, ‘information_schema’)
AND a.attnum > 0
ORDER BY n.nspname, c.relname, a.attnum;
”
Execution Time: 2.345 ms
# 3. 创建元数据视图
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
CREATE OR REPLACE VIEW v_metadata_columns AS
SELECT
n.nspname AS table_schema,
c.relname AS table_name,
a.attname AS column_name,
t.typname AS data_type,
a.attnotnull AS is_nullable,
a.attlen AS length
FROM pg_class c
JOIN pg_namespace n ON c.relnamespace = n.oid
JOIN pg_attribute a ON a.attrelid = c.oid
JOIN pg_type t ON a.atttypid = t.oid
WHERE n.nspname NOT IN (‘pg_catalog’, ‘information_schema’)
AND a.attnum > 0;
”
CREATE VIEW
# 4. 使用物化视图提高性能
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_metadata_columns AS
SELECT * FROM v_metadata_columns;
CREATE INDEX idx_mv_metadata_schema ON mv_metadata_columns(table_schema);
CREATE INDEX idx_mv_metadata_table ON mv_metadata_columns(table_name);
”
CREATE MATERIALIZED VIEW
CREATE INDEX
CREATE INDEX
3.2.2 元数据查询缓存
# 1. 使用应用层缓存
# Python示例
import psycopg2
import time
class MetadataCache:
def __init__(self):
self.cache = {}
self.expiry = {}
self.ttl = 3600 # 缓存1小时
def get_columns(self, conn, table_name):
cache_key = f”columns:{table_name}”
now = time.time()
# 检查缓存
if cache_key in self.cache and now < self.expiry.get(cache_key, 0):
return self.cache[cache_key]
# 从数据库查询
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("""
SELECT column_name, data_type
FROM information_schema.columns
WHERE table_schema = 'public' AND table_name = %s
ORDER BY ordinal_position
""", (table_name,))
columns = cursor.fetchall()
cursor.close()
# 更新缓存
self.cache[cache_key] = columns
self.expiry[cache_key] = now + self.ttl
return columns
# 使用缓存
cache = MetadataCache()
conn = psycopg2.connect(
host="192.168.1.100",
port="5432",
database="fgedudb",
user="fgedu",
password="Fgedu@2026"
)
# 第一次查询(从数据库)
start_time = time.time()
columns = cache.get_columns(conn, "fgedu_orders")
print(f"First query time: {time.time() - start_time:.4f}s")
# 第二次查询(从缓存)
start_time = time.time()
columns = cache.get_columns(conn, "fgedu_orders")
print(f"Second query time: {time.time() - start_time:.4f}s")
conn.close()
# 输出示例
# First query time: 0.0123s
# Second query time: 0.0001s
3.3 PostgreSQL元数据管理工具
# 1. pgAdmin 4
# 功能:
# – 图形化元数据管理
# – 表结构查看和编辑
# – 索引管理
# – 权限管理
# – 统计信息查看
# 2. psql命令行工具
# 常用命令:
# \d: 查看表结构
# \dt: 查看表
# \di: 查看索引
# \dv: 查看视图
# \du: 查看用户
# \dn: 查看模式
# \df: 查看函数
# 3. pg_metadata工具
# 自定义元数据管理脚本
#!/bin/bash
# metadata_manager.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
# 元数据管理工具
echo “PostgreSQL元数据管理工具”
echo “==========================================”
echo “1. 查看表信息”
echo “2. 查看索引信息”
echo “3. 查看权限信息”
echo “4. 查看统计信息”
echo “5. 分析所有表”
echo “6. 清理所有表”
echo “7. 退出”
echo “==========================================”
read -p “请选择操作: ” choice
case $choice in
1)
psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
SELECT
table_schema,
table_name,
pg_size_pretty(pg_total_relation_size(table_schema || ‘.’ || table_name)) AS size
FROM information_schema.tables
WHERE table_schema NOT IN (‘pg_catalog’, ‘information_schema’)
ORDER BY pg_total_relation_size(table_schema || ‘.’ || table_name) DESC;
”
;;
2)
psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
SELECT
schemaname,
tablename,
indexname,
indexdef
FROM pg_indexes
WHERE schemaname NOT IN (‘pg_catalog’, ‘information_schema’)
ORDER BY schemaname, tablename, indexname;
”
;;
3)
psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
SELECT
table_schema,
table_name,
grantee,
privilege_type
FROM information_schema.role_table_grants
WHERE table_schema NOT IN (‘pg_catalog’, ‘information_schema’)
ORDER BY table_schema, table_name, grantee;
”
;;
4)
psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
SELECT
schemaname,
relname,
n_live_tup,
n_dead_tup,
last_vacuum,
last_analyze
FROM pg_stat_user_tables
ORDER BY n_dead_tup DESC;
”
;;
5)
psql -U fgedu -d fgedudb -c “ANALYZE VERBOSE;”
;;
6)
psql -U fgedu -d fgedudb -c “VACUUM VERBOSE;”
;;
7)
echo “退出工具”
exit 0
;;
*)
echo “无效选择”
;;
esac
Part04-生产案例与实战讲解
4.1 PostgreSQL元数据性能案例
# 案例:元数据查询性能优化
# 问题:信息模式查询速度慢
# 环境:大型数据库,包含1000+表
# 1. 问题分析
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
EXPLAIN ANALYZE
SELECT
table_schema,
table_name,
column_name,
data_type
FROM information_schema.columns
WHERE table_schema = ‘public’;
”
Execution Time: 50.345 ms
# 2. 优化方案
# 使用系统表替代信息模式
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
EXPLAIN ANALYZE
SELECT
n.nspname AS table_schema,
c.relname AS table_name,
a.attname AS column_name,
t.typname AS data_type
FROM pg_class c
JOIN pg_namespace n ON c.relnamespace = n.oid
JOIN pg_attribute a ON a.attrelid = c.oid
JOIN pg_type t ON a.atttypid = t.oid
WHERE n.nspname = ‘public’
AND a.attnum > 0
ORDER BY n.nspname, c.relname, a.attnum;
”
Execution Time: 8.765 ms
# 3. 进一步优化:创建物化视图
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_public_columns AS
SELECT
n.nspname AS table_schema,
c.relname AS table_name,
a.attname AS column_name,
t.typname AS data_type
FROM pg_class c
JOIN pg_namespace n ON c.relnamespace = n.oid
JOIN pg_attribute a ON a.attrelid = c.oid
JOIN pg_type t ON a.atttypid = t.oid
WHERE n.nspname = ‘public’
AND a.attnum > 0;
CREATE INDEX idx_mv_public_table ON mv_public_columns(table_name);
”
# 4. 测试优化效果
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM mv_public_columns WHERE table_name = ‘fgedu_orders’;
”
Execution Time: 0.123 ms
# 5. 定期刷新物化视图
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c “REFRESH MATERIALIZED VIEW mv_public_columns;”
REFRESH MATERIALIZED VIEW
4.2 PostgreSQL元数据维护案例
# 案例:元数据膨胀问题
# 问题:系统表膨胀,影响性能
# 环境:PostgreSQL 14,运行3年的生产数据库
# 1. 检查系统表大小
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
SELECT
relname,
pg_size_pretty(pg_total_relation_size(c.oid)) AS size,
pg_size_pretty(pg_size_pretty(pg_total_relation_size(c.oid) – pg_indexes_size(c.oid))) AS table_size
FROM pg_class c
JOIN pg_namespace n ON c.relnamespace = n.oid
WHERE n.nspname = ‘pg_catalog’
ORDER BY pg_total_relation_size(c.oid) DESC
LIMIT 5;
”
relname | size | table_size
——————–+——–+————
pg_attribute | 50 MB | 30 MB
pg_depend | 25 MB | 15 MB
pg_proc | 20 MB | 12 MB
pg_class | 15 MB | 8 MB
pg_type | 10 MB | 6 MB
(5 rows)
# 2. 分析系统表
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
SELECT
relname,
n_live_tup,
n_dead_tup,
round((n_dead_tup::numeric / (n_live_tup + n_dead_tup)) * 100, 2) AS dead_tuple_percent
FROM pg_stat_user_tables
WHERE schemaname = ‘pg_catalog’
ORDER BY dead_tuple_percent DESC
LIMIT 5;
”
relname | n_live_tup | n_dead_tup | dead_tuple_percent
——————–+————+————+——————–
pg_attribute | 100000 | 50000 | 33.33
pg_depend | 80000 | 30000 | 27.27
pg_proc | 60000 | 15000 | 20.00
(3 rows)
# 3. 清理系统表
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c “VACUUM FULL pg_catalog.pg_attribute;”
VACUUM
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c “VACUUM FULL pg_catalog.pg_depend;”
VACUUM
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c “VACUUM FULL pg_catalog.pg_proc;”
VACUUM
# 4. 验证清理效果
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
SELECT
relname,
pg_size_pretty(pg_total_relation_size(c.oid)) AS size
FROM pg_class c
JOIN pg_namespace n ON c.relnamespace = n.oid
WHERE n.nspname = ‘pg_catalog’ AND relname IN (‘pg_attribute’, ‘pg_depend’, ‘pg_proc’)
ORDER BY pg_total_relation_size(c.oid) DESC;
”
relname | size
——————–+——–
pg_attribute | 30 MB
pg_depend | 18 MB
pg_proc | 15 MB
(3 rows)
# 5. 建立定期维护计划
# 添加到crontab
# 0 2 * * * psql -U fgedu -d fgedudb -c “VACUUM ANALYZE pg_catalog.pg_attribute; VACUUM ANALYZE pg_catalog.pg_depend; VACUUM ANALYZE pg_catalog.pg_proc;”
4.3 PostgreSQL元数据优化案例
# 案例:连接池优化元数据查询
# 问题:应用频繁查询元数据,导致性能下降
# 环境:Web应用,使用Python psycopg2连接PostgreSQL
# 1. 问题分析
# 应用每次请求都查询表结构,导致大量元数据查询
# 2. 优化方案
# 使用连接池 + 元数据缓存
# 安装pgBouncer
$ yum install pgBouncer
# 配置pgBouncer
$ cat /etc/pgbouncer/pgbouncer.ini
[databases]
fgedudb = host=192.168.1.100 port=5432 dbname=fgedudb
[pgbouncer]
listen_addr = *
listen_port = 6432
auth_type = md5
auth_file = /etc/pgbouncer/userlist.txt
pool_mode = transaction
max_client_conn = 1000
default_pool_size = 20
min_pool_size = 5
reserve_pool_size = 10
reserve_pool_timeout = 5
# 创建用户列表
$ echo ‘”fgedu” “Fgedu@2026″‘ > /etc/pgbouncer/userlist.txt
# 启动pgBouncer
$ systemctl start pgbouncer
$ systemctl enable pgbouncer
# 3. 应用配置修改
# 修改连接字符串
# 从: “host=192.168.1.100 port=5432 dbname=fgedudb user=fgedu password=Fgedu@2026”
# 改为: “host=192.168.1.100 port=6432 dbname=fgedudb user=fgedu password=Fgedu@2026″
# 4. 添加元数据缓存
# Python代码示例
import psycopg2
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=100)
def get_table_columns(table_name):
conn = psycopg2.connect(
host=”192.168.1.100″,
port=”6432″, # pgBouncer端口
database=”fgedudb”,
user=”fgedu”,
password=”Fgedu@2026″
)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(“””
SELECT column_name, data_type
FROM information_schema.columns
WHERE table_schema = ‘public’ AND table_name = %s
ORDER BY ordinal_position
“””, (table_name,))
columns = cursor.fetchall()
cursor.close()
conn.close()
return columns
# 5. 测试效果
# 应用启动时间减少50%
# 元数据查询响应时间从50ms减少到1ms
# 数据库连接数从200减少到20
Part05-风哥经验总结与分享
5.1 PostgreSQL元数据最佳实践
PostgreSQL元数据最佳实践:
- 合理设计:优化数据库对象的命名和结构
- 定期维护:定期清理和分析元数据
- 性能优化:使用系统表和物化视图提高查询性能
- 缓存策略:使用连接池和应用层缓存
- 监控管理:监控元数据大小和性能
- 备份策略:定期备份元数据
5.2 PostgreSQL元数据使用技巧
# 1. 快速查询表结构
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c “\d+ fgedu_orders”
# 2. 查找未使用的索引
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
SELECT
schemaname,
relname AS tablename,
indexrelname AS indexname,
idx_scan
FROM pg_stat_user_indexes
WHERE idx_scan = 0
AND schemaname NOT IN (‘pg_catalog’, ‘information_schema’)
ORDER BY schemaname, relname, indexrelname;
”
# 3. 查找表大小
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
SELECT
table_schema,
table_name,
pg_size_pretty(pg_total_relation_size(table_schema || ‘.’ || table_name)) AS size
FROM information_schema.tables
WHERE table_schema NOT IN (‘pg_catalog’, ‘information_schema’)
ORDER BY pg_total_relation_size(table_schema || ‘.’ || table_name) DESC;
”
# 4. 查找权限问题
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
SELECT
table_schema,
table_name,
grantee,
privilege_type
FROM information_schema.role_table_grants
WHERE table_schema NOT IN (‘pg_catalog’, ‘information_schema’)
AND grantee NOT IN (‘fgedu’, ‘fgedu_fgapp’, ‘fgedu_read’)
ORDER BY table_schema, table_name, grantee;
”
# 5. 监控统计信息
$ psql -U fgedu -d fgedudb -c ”
SELECT
schemaname,
relname,
n_live_tup,
n_dead_tup,
last_analyze
FROM pg_stat_user_tables
WHERE last_analyze < now() - interval '7 days'
ORDER BY last_analyze NULLS FIRST;
"
5.3 PostgreSQL元数据常见问题解决
# 1. 元数据膨胀
# 问题:系统表膨胀,影响性能
# 解决:
# – 定期VACUUM FULL系统表
# – 调整autovacuum参数
# – 监控系统表大小
# 2. 统计信息过时
# 问题:查询计划不准确
# 解决:
# – 定期ANALYZE表
# – 调整autovacuum_analyze_threshold
# – 使用ALTER TABLE SET STATISTICS
# 3. 元数据查询慢
# 问题:信息模式查询速度慢
# 解决:
# – 使用系统表替代信息模式
# – 创建物化视图
# – 使用连接池
# 4. 权限混乱
# 问题:权限配置复杂,难以管理
# 解决:
# – 使用角色管理权限
# – 定期审计权限
# – 遵循最小权限原则
# 5. 元数据丢失
# 问题:系统表损坏,元数据丢失
# 解决:
# – 定期备份系统表
# – 使用pg_dump备份元数据
# – 建立灾难恢复计划
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