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Postgresql性能分析快速入手

IT那活兒 / 2314人閱讀
Postgresql性能分析快速入手


 1.新接觸一個(gè)庫，如何發(fā)現(xiàn)潛在SQL問題


Postgresql9.2版本以后都存在一個(gè)模塊pg_stat_statements

啟用pg_stat_statements

Altersystemshared_preload_libraries =pg_stat_statements;

CREATEEXTENSIONpg_stat_statements;


小知識(shí)點(diǎn)

Altersystem命令修改參數(shù).使用AlterSystem命令將修改postgresql.auto.conf文件,而不是postgresql.conf，這樣可以很好的保護(hù)postgresql.conf文件，數(shù)據(jù)庫讀取參數(shù)文件的會(huì)優(yōu)先讀取postgresql.auto.conf，如果以后覺得不需要了，可以直接刪除postgresql.auto.conf文件回歸初始環(huán)境



 2.檢測慢語句


select userid::regrole, dbid, query frompg_stat_statements order by total_timedesc limit 5;

部分效果如下：

按照時(shí)間消耗由大到小排序更有列于我們分辨，前十的語句我們都應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注，

如果不查看數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上最耗時(shí)的查詢，就無法調(diào)整系統(tǒng)



 3.深入了解下pg_stat_statements視圖內(nèi)容


pg_stat_statements提供的不僅是查詢及其消耗的時(shí)間。這是視圖的結(jié)構(gòu)

dpg_stat_statements

                 View "pg_catalog.pg_stat_statements"

       Column        |       Type       | Collation | Nullable | Default 

---------------------+------------------+-----------+----------+---------

 userid              | oid              |           |          | 
 dbid                | oid              |           |          | 
 queryid             | bigint           |           |          | 
 query               | text             |           |          | 
 calls               | bigint           |           |          | 
 total_time          | double precision |           |          | 
 min_time            | double precision |           |          | 
 max_time            | double precision |           |          | 
 mean_time           | double precision |           |          | 
 stddev_time         | double precision |           |          | 
 rows                | bigint           |           |          | 
 shared_blks_hit     | bigint           |           |          | 
 shared_blks_read    | bigint           |           |          | 
 shared_blks_dirtied | bigint           |           |          | 
 shared_blks_written | bigint           |           |          | 
 local_blks_hit      | bigint           |           |          | 
 local_blks_read     | bigint           |           |          | 
 local_blks_dirtied  | bigint           |           |          | 
 local_blks_written  | bigint           |           |          | 
 temp_blks_read      | bigint           |           |          | 
 temp_blks_written   | bigint           |           |          | 
 blk_read_time       | double precision |           |          | 
 blk_write_time      | double precision |           |          | 




 4.一條SQL查詢來檢測PostgreSQL的瓶頸


SELECTsubstring(query,1, 50) ASshort_query,

              round(total_time::numeric,2) AStotal_time,

              calls,

              round(mean_time::numeric,2) ASmean,

              round((100* total_time / sum(total_time::numeric)OVER ())::numeric,2) ASpercentage_cpu

FROM pg_stat_statements

ORDERBYtotal_timeDESC

LIMIT20;

最后一列特別值得注意：它告訴我們單個(gè)查詢消耗的總時(shí)間的百分比。這將幫助確定單個(gè)語句是否與整體性能相關(guān)


小知識(shí)
x可以開啟友好顯示，與MySQL中的語句后加G有異曲同工之妙。


END


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