{"id":30767,"date":"2019-10-31T21:37:21","date_gmt":"2019-10-31T18:37:21","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/sintez-kak-odin-iz-metodov-uluchsheniya-proizvoditelnosti-postgresql\/"},"modified":"2019-10-31T21:37:21","modified_gmt":"2019-10-31T18:37:21","slug":"sintez-kak-odin-iz-metodov-uluchsheniya-proizvoditelnosti-postgresql","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/administrirovanie\/sintez-kak-odin-iz-metodov-uluchsheniya-proizvoditelnosti-postgresql","title":{"rendered":"La s\u00edntesis como uno de los m\u00e9todos para mejorar el rendimiento de PostgreSQL.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" alt=\"La s\u00edntesis como uno de los m\u00e9todos para mejorar el rendimiento de PostgreSQL.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/6960ab96e829332fbde0b2aebd79b48a.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<\/p>\n<h3>Introducci\u00f3n filos\u00f3fica<\/h3>\n<p>\nComo es sabido, existen solo dos m\u00e9todos para resolver problemas:<\/p>\n<ol>\n<li>M\u00e9todo de an\u00e1lisis o m\u00e9todo de deducci\u00f3n, o de lo general a lo particular.<\/li>\n<li>M\u00e9todo de s\u00edntesis o m\u00e9todo de inducci\u00f3n, o de lo particular a lo general.<\/li>\n<\/ol>\n<p>\nPara resolver el problema de 'mejorar el rendimiento de la base de datos', esto podr\u00eda verse de la siguiente manera.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\n<b>An\u00e1lisis<\/b> \u2014 descomponemos el problema en partes individuales y al resolverlas intentamos mejorar el rendimiento de la base de datos en su conjunto.<\/p>\n<p>En la pr\u00e1ctica, el an\u00e1lisis se ve m\u00e1s o menos as\u00ed:<\/p>\n<ul>\n<li>Surge un problema (incidente de rendimiento) <\/li>\n<li>Recopilamos informaci\u00f3n estad\u00edstica sobre el estado de la base de datos<\/li>\n<li>Buscamos cuellos de botella<\/li>\n<li>Resolviendo problemas en los cuellos de botella<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<b>Cuellos de botella de la base de datos<\/b> \u2014 infraestructura (CPU, Memoria, Discos, Red, SO), configuraciones (postgresql.conf), consultas:<\/p>\n<p><b>Infraestructura<\/b>: las posibilidades de influencia y cambio para el ingeniero son casi nulas.<\/p>\n<p><b>Configuraciones de la base de datos<\/b>: las posibilidades de cambios son un poco mayores que en el caso anterior, pero generalmente siguen siendo bastante dif\u00edciles, especialmente en la nube.<\/p>\n<p><b>Consultas<\/b> a la base de datos: <u>la \u00fanica \u00e1rea para maniobras<\/u>.<\/p>\n<p><b>S\u00edntesis<\/b> \u2014 mejoramos el rendimiento de las partes individuales, esperando que como resultado el rendimiento de la base de datos mejore. <\/p>\n<h3>Introducci\u00f3n l\u00edrica o por qu\u00e9 todo esto es necesario <\/h3>\n<p>\nC\u00f3mo ocurre el proceso de resoluci\u00f3n de incidentes de rendimiento cuando no se monitorea el rendimiento de la base de datos: <\/p>\n<p>Cliente - 'tenemos todo mal, lento, h\u00e1ganlo bien'<br \/>\nIngeniero - '\u00bfmal c\u00f3mo?'<br \/>\nCliente - 'as\u00ed como ahora (hace una hora, ayer, en el \u00faltimo caso), lento'<br \/>\nIngeniero - '\u00bfy cu\u00e1ndo fue bien?'<br \/>\nCliente - 'hace una semana (dos semanas) estaba bien.' (Tuvo suerte)<br \/>\nCliente - 'no recuerdo cu\u00e1ndo fue bien, pero ahora est\u00e1 mal' (Respuesta habitual)<\/p>\n<p>Como resultado, obtenemos el cl\u00e1sico panorama:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"La s\u00edntesis como uno de los m\u00e9todos para mejorar el rendimiento de PostgreSQL.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/836777a3f813b1f5c36cc23aa5af6ad0.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<\/p>\n<h3>\u00bfQui\u00e9n es el culpable y qu\u00e9 hacer?<\/h3>\n<p>\nLa primera parte de la pregunta es m\u00e1s f\u00e1cil de responder: siempre es culpa del ingeniero DBA. <\/p>\n<p>La segunda parte tambi\u00e9n es bastante sencilla de responder: es necesario implementar un sistema de monitoreo del rendimiento de la base de datos.<\/p>\n<p>Surge la primera pregunta \u2014 <b>\u00bfqu\u00e9 monitorear?<\/b><\/p>\n<p><b>Camino 1. Vamos a monitorear TODO<\/b><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"La s\u00edntesis como uno de los m\u00e9todos para mejorar el rendimiento de PostgreSQL.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/9aa90bcce679e67d1749e270828cf792.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nLa carga de CPU, el n\u00famero de operaciones de lectura\/escritura en disco, el tama\u00f1o de la memoria asignada y toneladas de diferentes contadores que cualquier sistema de monitoreo medianamente funcional puede proporcionar.<\/p>\n<p>El resultado es un mont\u00f3n de gr\u00e1ficos, tablas resumen y notificaciones continuas por correo, adem\u00e1s de la ocupaci\u00f3n del ingeniero solucionando una cantidad de tickets id\u00e9nticos, a menudo con una formulaci\u00f3n est\u00e1ndar: \u201cProblema temporal. No se necesita acci\u00f3n\u201d. Sin embargo, todos est\u00e1n ocupados, y siempre hay algo que mostrar al cliente: el trabajo no se detiene.<\/p>\n<h3>Ruta 2. Monitorear solo lo que es necesario, y lo que no, no se debe monitorear.<\/h3>\n<p>\nSe puede monitorear de una manera ligeramente diferente: solo entidades y eventos:<\/p>\n<ul>\n<li>Sobre los que el ingeniero DBA puede influir.<\/li>\n<li>Para los cuales existe un algoritmo de acciones en caso de que ocurra un evento o cambie una entidad.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nPartiendo de esta suposici\u00f3n y recordando \u201c<b>Introducci\u00f3n filos\u00f3fica<\/b>\u201d, con el objetivo de evitar la repetici\u00f3n regular de \u201c<b>Introducci\u00f3n l\u00edrica o por qu\u00e9 todo esto es necesario<\/b>\u201d, ser\u00e1 conveniente monitorear el rendimiento de consultas individuales, para optimizar y analizar, lo que en \u00faltima instancia deber\u00eda llevar a una mejora en el rendimiento de toda la base de datos. <\/p>\n<p>Pero para mejorar una consulta pesada que afecta el rendimiento general de la base de datos, primero hay que encontrarla. <\/p>\n<p>Entonces, surgen dos preguntas interrelacionadas:<\/p>\n<ul>\n<li>\u00bfcu\u00e1l consulta se considera pesada? <\/li>\n<li>\u00bfc\u00f3mo buscar consultas pesadas?<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nObviamente, una consulta pesada es una que utiliza muchos recursos del sistema operativo para obtener un resultado.<\/p>\n<p><b>Pasemos a la segunda pregunta: \u00bfc\u00f3mo buscar y luego monitorear consultas pesadas?<\/b><\/p>\n<h3>\u00bfQu\u00e9 opciones de monitoreo de consultas hay en PostgreSQL? <\/h3>\n<p>\nEn comparaci\u00f3n con Oracle, las opciones son limitadas, pero a\u00fan se puede hacer algo.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"La s\u00edntesis como uno de los m\u00e9todos para mejorar el rendimiento de PostgreSQL.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/995419a92c0b340512bef6221e76822f.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<\/p>\n<h3>PG_STAT_STATEMENTS<\/h3>\n<p>\nPara buscar y monitorear consultas pesadas en PostgreSQL, se utiliza la extensi\u00f3n est\u00e1ndar pg_stat_statements.<\/p>\n<p>Despu\u00e9s de instalar la extensi\u00f3n, aparece en la base de datos objetivo una vista hom\u00f3nima, que es la que se debe utilizar para fines de monitoreo.<\/p>\n<p>Las columnas relevantes de pg_stat_statements para construir un sistema de monitoreo son:<\/p>\n<ul>\n<li><b>queryid <\/b>C\u00f3digo hash interno, calculado a partir del \u00e1rbol de an\u00e1lisis de la consulta<\/li>\n<li><b>max_time <\/b>El tiempo m\u00e1ximo gastado en la consulta, en milisegundos<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nAcumulando y utilizando las estad\u00edsticas de estas dos columnas, se puede construir un sistema de monitoreo.<\/p>\n<h3>C\u00f3mo se utiliza pg_stat_statements para monitorear el rendimiento de PostgreSQL<\/h3>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"La s\u00edntesis como uno de los m\u00e9todos para mejorar el rendimiento de PostgreSQL.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/fbec099eb6ff2de2fb3c90c7cbcf9505.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nPara monitorear el rendimiento de las consultas se utiliza:<br \/>\nDel lado de la base de datos objetivo \u2014 la vista pg_stat_statements <br \/>\nDesde el lado <a class=\"wpil_keyword_link\" href=\"https:\/\/prohoster.info\/es\/server\/dts-los-angeles\/\"   title=\"servidores\" data-wpil-keyword-link=\"linked\"  data-wpil-monitor-id=\"3479\">servidores<\/a> y la base de datos de monitoreo \u2014 un conjunto de scripts bash y tablas de servicios.<\/p>\n<h3>Etapa 1 \u2014 Recopilaci\u00f3n de datos estad\u00edsticos<\/h3>\n<p>\nEn el host de monitoreo, se ejecuta regularmente un script que copia el contenido de la vista pg_stat_statements de la base de datos objetivo en la tabla pg_stat_history de la base de datos de monitoreo. <\/p>\n<p>De este modo, se forma un historial de ejecuci\u00f3n de consultas individuales, que se puede utilizar para generar informes de rendimiento y ajustar m\u00e9tricas.<\/p>\n<h3>Etapa 2 \u2014 Configuraci\u00f3n de m\u00e9tricas de rendimiento<\/h3>\n<p>\nBas\u00e1ndonos en los datos recopilados, seleccionamos las consultas cuya ejecuci\u00f3n es m\u00e1s cr\u00edtica\/importante para el cliente (la aplicaci\u00f3n). De acuerdo con el cliente, establecemos los valores de m\u00e9tricas de rendimiento utilizando los campos queryid y max_time. <\/p>\n<h3>Resultado \u2014 Inicio de la monitorizaci\u00f3n del rendimiento<\/h3>\n<p><\/p>\n<ol>\n<li>El script de monitoreo, al iniciarse, verifica las m\u00e9tricas de rendimiento configuradas, comparando el valor de max_time de la m\u00e9trica con el valor de la vista pg_stat_statements en la base de datos objetivo.<\/li>\n<li>Si el valor en la base de datos objetivo excede el valor de la m\u00e9trica, se genera una advertencia (incidente en el sistema de tickets).<\/li>\n<\/ol>\n<p><\/p>\n<h3>Opci\u00f3n adicional 1<\/h3>\n<p>\n<b>Historial de planes de ejecuci\u00f3n de consultas<\/b><\/p>\n<p>Para la resoluci\u00f3n de incidentes de rendimiento, es muy \u00fatil tener un historial de cambios en los planes de ejecuci\u00f3n de consultas. <\/p>\n<p>Para almacenar el historial, se utiliza una tabla de servicio log_query. La tabla se llena al analizar el archivo de registro cargado de PostgreSQL. Dado que el archivo de registro, a diferencia de la vista pg_stat_statements, incluye el texto completo con los valores de los par\u00e1metros de ejecuci\u00f3n, y no el texto normalizado, existe la posibilidad de registrar no solo el tiempo y la duraci\u00f3n de las consultas, sino tambi\u00e9n almacenar los planes de ejecuci\u00f3n en el momento actual.<\/p>\n<h3>Opci\u00f3n adicional 2<\/h3>\n<p>\n<b>Proceso continuo de mejora del rendimiento<\/b><\/p>\n<p>El monitoreo de consultas individuales, en general, no est\u00e1 destinado a abordar la cuesti\u00f3n de la mejora continua del rendimiento de la base de datos en su conjunto, ya que solo controla y aborda problemas de rendimiento de consultas individuales. Sin embargo, se puede ampliar el m\u00e9todo y configurar el monitoreo de consultas para todas las bases de datos. <\/p>\n<p>Para esto, es necesario introducir m\u00e9tricas de rendimiento adicionales:<\/p>\n<ul>\n<li>En los \u00faltimos d\u00edas<\/li>\n<li>Por periodo base<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nEl script selecciona consultas de la vista pg_stat_statements en la base de datos de destino y compara el valor de max_time con el valor medio de max_time, en el primer caso en los \u00faltimos d\u00edas o durante un per\u00edodo de tiempo seleccionado (baseline), y en el segundo caso.<\/p>\n<p>As\u00ed, en caso de degradaci\u00f3n del rendimiento para cualquier consulta, se generar\u00e1 autom\u00e1ticamente una advertencia, sin necesidad de an\u00e1lisis manual de informes. <\/p>\n<h3>\u00bfY qu\u00e9 tiene que ver la s\u00edntesis?<\/h3>\n<p>\nEn el enfoque descrito, como lo sugiere el m\u00e9todo de s\u00edntesis, al mejorar partes individuales del sistema, mejoramos el sistema en su conjunto.<\/p>\n<ul>\n<li>Consulta ejecutada por la base de datos \u2013 tesis<\/li>\n<li>Consulta modificada \u2013 ant\u00edtesis<\/li>\n<li>Cambio del estado del sistema \u2013 s\u00edntesis<\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"La s\u00edntesis como uno de los m\u00e9todos para mejorar el rendimiento de PostgreSQL.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/088abb9900319353a42d236d26a20a2c.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<\/p>\n<h3>Desarrollo del sistema<\/h3>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>Ampliaci\u00f3n de las estad\u00edsticas recogidas a\u00f1adiendo historial a la vista del sistema pg_stat_activity<\/li>\n<li>Ampliaci\u00f3n de las estad\u00edsticas recogidas a\u00f1adiendo historial para las estad\u00edsticas de tablas individuales que participan en las consultas <\/li>\n<li>Integraci\u00f3n con el sistema de monitoreo en la nube de AWS<\/li>\n<li>Y adem\u00e1s, se puede pensar en algo m\u00e1s...<\/li>\n<\/ul>\n<p>Fuente: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/444988\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0424\u0438\u043b\u043e\u0441\u043e\u0444\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0432\u0441\u0442\u0443\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u041a\u0430\u043a \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e, \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0434\u0432\u0430 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447: \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0434\u0435\u0434\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438, \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0442 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0433\u043e \u043a \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u043c\u0443. \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0437\u0430 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