Как эффективно диагностировать проблемы производительности PostgreSQL?

Инструменты pg_profile и pgpro_pwr, разработанные для мониторинга нагрузки PostgreSQL, позволяют анализировать производительность на уровне кластеров, баз данных, отдельных функций и таблиц. Они отслеживают счётчики нагрузки, фиксируя их изменения с заданным интервалом. Это позволяет выявлять наиболее ресурсоемкие операции, такие как активные таблицы, требующие частого VACUUM, длительные запросы и неоптимальные планы.
Как эффективно диагностировать проблемы производительности PostgreSQL?
Изображение носит иллюстративный характер

Для использования утилит необходимо настроить роли и параметры, а также отдельный планировщик для создания снимков. Сформированные отчёты в формате HTML включают детальную статистику за определённый период, включая статистику ожиданий, расширенную статистику очистки, распределение нагрузки и другие параметры. Отчёты могут быть обычными или сравнительными, позволяя отслеживать изменения производительности.

Данные могут быть экспортированы и импортированы между экземплярами утилит для анализа или передачи специалистам поддержки. Управление серверами и выборками осуществляется через специальные функции, позволяя формировать отчёты по локальным и удаленным серверам. Отчёты могут быть созданы как на основе выборки, так и за определённый временной диапазон.

Утилиты pg_profile и pgpro_pwr являются ценными инструментами для диагностики и оптимизации производительности PostgreSQL. Они помогают администраторам баз данных проверять запас прочности систем, анализировать результаты нагрузочного тестирования и выявлять «узкие места», позволяя своевременно принимать меры для предотвращения сбоев и повышения эффективности работы баз данных.


Новое на сайте

19164Уязвимые обучающие приложения открывают доступ к облакам Fortune 500 для криптомайнинга 19163Почему ботнет SSHStalker успешно атакует Linux уязвимостями десятилетней давности? 19162Microsoft устранила шесть уязвимостей нулевого дня и анонсировала радикальные изменения в... 19161Эскалация цифровой угрозы: как IT-специалисты КНДР используют реальные личности для... 19160Скрытые потребности клиентов и преимущество наблюдения над опросами 19159Академическое фиаско Дороти Паркер в Лос-Анджелесе 19158Китайский шпионский фреймворк DKnife захватывает роутеры с 2019 года 19157Каким образом корейские детские хоры 1950-х годов превратили геополитику в музыку и... 19156Научная революция цвета в женской моде викторианской эпохи 19155Как новый сканер Microsoft обнаруживает «спящих агентов» в открытых моделях ИИ? 19154Как новая кампания DEADVAX использует файлы VHD для скрытой доставки трояна AsyncRAT? 19153Как новые китайские киберкампании взламывают госструктуры Юго-Восточной Азии? 19152Культ священного манго и закат эпохи хунвейбинов в маоистском Китае 19151Готовы ли вы к эре коэффициента адаптивности, когда IQ и EQ больше не гарантируют успех? 19150Иранская группировка RedKitten применяет сгенерированный нейросетями код для кибершпионажа
Ссылка