Postgresql性能分析快速入手

IT那活兒發布于2023-01-11 13:20 / 2304人閱讀

Postgresql性能分析快速入手

1.新接觸一個庫，如何發現潛在SQL問題

Postgresql9.2版本以后都存在一個模塊pg_stat_statements

啟用pg_stat_statements

Altersystemshared_preload_libraries =pg_stat_statements;

CREATEEXTENSIONpg_stat_statements;

小知識點

Altersystem命令修改參數.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postgresql.conf文件，數據庫讀取參數文件的會優先讀取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該重點關注，

如果不查看數據庫服務器上最耗時的查詢，就無法調整系統

3.深入了解下pg_stat_statements視圖內容

pg_stat_statements提供的不僅是查詢及其消耗的時間。這是視圖的結構

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：它告訴我們單個查詢消耗的總時間的百分比。這將幫助確定單個語句是否與整體性能相關

小知識

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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Loong_T 2019-06-28 15:08 評論0 收藏0
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