Для эффективного мониторинга и анализа производительности PostgreSQL, предлагается использовать Grafana для визуализации истории активных сессий. Подход включает в себя создание партиционированной таблицы
Для автоматизации сбора данных и управления партициями используется
Визуализация в Grafana представляет собой графики, отображающие количество сессий с разными типами ожидания во времени, а также таблицу со списком выполняемых запросов, их средней активностью и временем выполнения. Графики построены таким образом, что показывают накопленное количество сессий. Выпадающий список в Grafana позволяет фильтровать графики и таблицу по типам ожиданий.
Для использования данного решения необходимо импортировать дашборд в Grafana, предварительно настроив подключение к Postgres и создав таблицу
pg_stat_activity_history
, которая регулярно пополняется данными из pg_stat_activity
, фиксируя состояние сессий, их запросы и время ожидания. Партиционирование таблицы по времени обеспечивает более эффективное управление данными и их удаление. Изображение носит иллюстративный характер
Для автоматизации сбора данных и управления партициями используется
pg_cron
, который запускает фоновые задания. Создаются функции для создания новых партиций на 10 дней вперед и удаления старых, с заданным интервалом. Для сбора данных создается функция, которая с интервалом 10 секунд сбрасывает данные по активным сессиям в таблицу pg_stat_activity_history
, учитывая состояние и продолжительность запросов. Визуализация в Grafana представляет собой графики, отображающие количество сессий с разными типами ожидания во времени, а также таблицу со списком выполняемых запросов, их средней активностью и временем выполнения. Графики построены таким образом, что показывают накопленное количество сессий. Выпадающий список в Grafana позволяет фильтровать графики и таблицу по типам ожиданий.
Для использования данного решения необходимо импортировать дашборд в Grafana, предварительно настроив подключение к Postgres и создав таблицу
pg_stat_activity_history
по предоставленным скриптам. Это позволит администраторам БД быстро выявлять проблемные моменты и отслеживать производительность PostgreSQL с использованием инструментов мониторинга.