PostgreSQL ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ। ਭਾਗ 1 - ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ

ਇੰਜੀਨੀਅਰ - ਲਾਤੀਨੀ ਤੋਂ ਅਨੁਵਾਦਿਤ - ਪ੍ਰੇਰਿਤ।
ਇੰਜਨੀਅਰ ਕੁਝ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। (c) ਆਰ. ਡੀਜ਼ਲ
ਐਪੀਗ੍ਰਾਫਸ.

ਜਾਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਕਹਾਣੀ ਕਿਉਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਅਤੀਤ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਮੁਖਬੰਧ

ਸਾਰੇ ਨਾਂ ਬਦਲ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਇਤਫ਼ਾਕ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਹਨ. ਸਮੱਗਰੀ ਲੇਖਕ ਦੀ ਨਿੱਜੀ ਰਾਏ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਵਾਰੰਟੀਆਂ ਦਾ ਬੇਦਾਅਵਾ: ਲੇਖਾਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਟੇਬਲਾਂ ਅਤੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਸਹੀ ਵਰਣਨ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ। ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ "AS IS" ਨਹੀਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ।
ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਕਾਰਨ,
ਦੂਜਾ, ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਗਾਹਕ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਅਧਾਰ ਨਾਲ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ.
ਇਸ ਲਈ, ਲੇਖਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਵਿਚਾਰ ਅਤੇ ਵਰਣਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਗੇ।
ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਸਿਸਟਮ GitHub 'ਤੇ ਪੋਸਟ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੇ ਪੱਧਰ ਤੱਕ ਵਧੇਗਾ, ਜਾਂ ਸ਼ਾਇਦ ਨਹੀਂ। ਸਮਾਂ ਦੱਸੇਗਾ।

ਕਹਾਣੀ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ - "ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਾਦ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਭ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਇਆ ਸੀ".
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਕੀ ਹੋਇਆ, ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ - "PostgreSQL ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਜੋਂ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ»

ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਸਭ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ?

ਖੈਰ, ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤਾਂ ਕਿ ਰਿਟਾਇਰਮੈਂਟ ਦੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਦਿਨਾਂ ਨੂੰ ਯਾਦ ਨਾ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ।
ਦੂਜਾ, ਜੋ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਉਸ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨਾ। ਕਿਉਂਕਿ ਕਈ ਵਾਰ ਮੈਂ ਉਲਝਣ ਵਿਚ ਪੈ ਜਾਂਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਭੁੱਲ ਜਾਂਦਾ ਹਾਂ.

ਖੈਰ, ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਸੇ ਲਈ ਕੰਮ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਹੀਏ ਨੂੰ ਮੁੜ ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਰੇਕ ਇਕੱਠਾ ਨਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਆਪਣੇ ਕਰਮ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ (ਖਬਰੋਵ ਦੇ ਨਹੀਂ)। ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਚੀਜ਼ ਵਿਚਾਰ ਹਨ। ਮੁੱਖ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਲੱਭਣਾ ਹੈ. ਪਰ ਕਿਸੇ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਹਕੀਕਤ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਇੱਕ ਨਿਰੋਲ ਤਕਨੀਕੀ ਸਵਾਲ ਹੈ।

ਇਸ ਲਈ, ਆਓ, ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ...

ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਗਠਨ.

ਉਪਲੱਬਧ:

PostgreSQL(10.5) ਡੇਟਾਬੇਸ, ਮਿਸ਼ਰਤ ਲੋਡ ਕਿਸਮ (OLTP+DSS), ਮੱਧਮ-ਹਲਕਾ ਲੋਡ, AWS ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤ ਹੈ।
ਕੋਈ ਡਾਟਾਬੇਸ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਇੱਕ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸੰਰਚਨਾ ਵਿੱਚ ਮਿਆਰੀ AWS ਸਾਧਨਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਲੋੜੀਂਦਾ:

ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ, ਭਾਰੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੱਭੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।

ਹੱਲ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ

ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਆਓ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਲਈ ਲਾਭਾਂ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਦੇ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੀਏ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜਿਹੜੇ ਸਟਾਫਿੰਗ ਅਨੁਸੂਚੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇਸਦੇ ਹੱਕਦਾਰ ਹਨ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਭਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ.

ਵਿਕਲਪ 1 - "ਮੰਗ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ"

ਅਸੀਂ ਸਭ ਕੁਝ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਜੇ ਗਾਹਕ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਜਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਤੋਂ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਡੀਬੀਏ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੂੰ ਈ-ਮੇਲ ਦੁਆਰਾ ਜਾਂ ਟਿਕਟ ਟਰੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਘਟਨਾ ਬਣਾ ਕੇ ਸੂਚਿਤ ਕਰੇਗਾ।
ਇੰਜੀਨੀਅਰ, ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਸਮਝੇਗਾ, ਕੋਈ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰੇਗਾ ਜਾਂ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਬੈਕ ਬਰਨਰ 'ਤੇ ਰੱਖੇਗਾ, ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਸਭ ਕੁਝ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੱਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਸਭ ਕੁਝ ਜਲਦੀ ਹੀ ਭੁੱਲ ਜਾਵੇਗਾ.
ਜਿੰਜਰਬੈੱਡ ਅਤੇ ਡੋਨਟਸ, ਜ਼ਖਮ ਅਤੇ ਬੰਪਰਜਿੰਜਰਬ੍ਰੇਡ ਅਤੇ ਡੋਨਟਸ:
1. ਵਾਧੂ ਕੁਝ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।
2. ਹਮੇਸ਼ਾ ਬਹਾਨੇ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਪੇਚ ਕਰਨ ਦਾ ਮੌਕਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.
3. ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਸਮਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਮਰਜ਼ੀ ਨਾਲ ਖਰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਜ਼ਖਮ ਅਤੇ ਝੁਰੜੀਆਂ:
1. ਜਲਦੀ ਜਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਗਾਹਕ ਇਸ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਹੋਂਦ ਅਤੇ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਨਿਆਂ ਦੇ ਤੱਤ ਬਾਰੇ ਸੋਚੇਗਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਾਰ ਫਿਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਤੋਂ ਇਹ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੇਗਾ - ਮੈਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਪੈਸਾ ਕਿਉਂ ਅਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ? ਨਤੀਜਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ - ਇਕੋ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਗਾਹਕ ਕਦੋਂ ਬੋਰ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ ਅਤੇ ਅਲਵਿਦਾ ਲਹਿਰਾਏਗਾ. ਅਤੇ ਫੀਡਰ ਖਾਲੀ ਰਹੇਗਾ। ਇਹ ਉਦਾਸ ਹੈ.
2. ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਵਿਕਾਸ - ਜ਼ੀਰੋ.
3. ਕੰਮ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲੋਡ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ

ਵਿਕਲਪ 2- "ਟੈਂਬੋਰੀਨ ਨਾਲ ਨੱਚਣਾ, ਭਾਫ ਲੈਣਾ ਅਤੇ ਜੁੱਤੀਆਂ ਪਾਉਣਾ"

ਪੈਰਾ 1-ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਭ ਕੁਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਾਂਗੇ. ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਹਰ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਾਂ, ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਕਾਊਂਟਰਾਂ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਟੇਬਲ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਸੂਚੀਆਂ ਅਤੇ ਟੇਬਲਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਸੁੰਦਰ ਜਾਂ ਇੰਨੇ ਸੁੰਦਰ ਗ੍ਰਾਫ਼, ਟੇਬਲ, ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਹਨ. ਮੁੱਖ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਹੋਰ, ਹੋਰ.
ਪੈਰਾ 2-ਅਸੀਂ ਗਤੀਵਿਧੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਸ ਸਭ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਪੈਰਾ 3-ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਖਾਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ - "ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਕਿਵੇਂ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।"
ਪੈਰਾ 4-ਗ੍ਰਾਹਕ, ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਅਤੇ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਇਹ ਸਾਰੀ ਸ਼ਾਨ ਵੇਖ ਕੇ, ਇੱਕ ਬਚਕਾਨਾ, ਭੋਲੇ ਭਰੋਸੇ ਵਿੱਚ ਹੈ - ਹੁਣ ਸਭ ਕੁਝ ਸਾਡੇ ਲਈ ਜਲਦੀ ਹੀ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ। ਅਤੇ, ਉਹ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਦਰਦ ਰਹਿਤ ਆਪਣੇ ਵਿੱਤੀ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਹਿੱਸਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ. ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਵੀ ਭਰੋਸਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਡੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੋਡ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਪੈਰਾ 5- ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਦਮ 1 ਦੁਹਰਾਓ।
ਜਿੰਜਰਬੈੱਡ ਅਤੇ ਡੋਨਟਸ, ਜ਼ਖਮ ਅਤੇ ਬੰਪਰਜਿੰਜਰਬ੍ਰੇਡ ਅਤੇ ਡੋਨਟਸ:
1. ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦਾ ਜੀਵਨ ਸਾਦਾ, ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਯੋਗ ਅਤੇ ਗਤੀਵਿਧੀ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਕੁਝ ਗੂੰਜ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਹਰ ਕੋਈ ਵਿਅਸਤ ਹੈ।
2. ਗਾਹਕ ਦੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਵੀ ਮਾੜੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ - ਉਸਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਯਕੀਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਸਨੂੰ ਥੋੜਾ ਸਬਰ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਸਭ ਕੁਝ ਠੀਕ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਹ ਬਿਹਤਰ ਨਹੀਂ ਹੋ ਰਿਹਾ, ਠੀਕ ਹੈ, ਸੰਸਾਰ ਬੇਇਨਸਾਫ਼ੀ ਹੈ, ਅਗਲੇ ਜਨਮ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤ ਹੋਵੋਗੇ.
ਜ਼ਖਮ ਅਤੇ ਝੁਰੜੀਆਂ:
1. ਜਲਦੀ ਜਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਸੇਵਾ ਦਾ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਉਹੀ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ, ਪਰ ਥੋੜਾ ਸਸਤਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਨਤੀਜਾ ਉਹੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਹੋਰ ਭੁਗਤਾਨ ਕਿਉਂ ਕਰੋ। ਜਿਸ ਨਾਲ ਫਿਰ ਤੋਂ ਫੀਡਰ ਗਾਇਬ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।
2. ਇਹ ਬੋਰਿੰਗ ਹੈ। ਕੋਈ ਵੀ ਅਰਥਹੀਣ ਗਤੀਵਿਧੀ ਕਿੰਨੀ ਬੋਰਿੰਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
3. ਪਿਛਲੇ ਸੰਸਕਰਣ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਕੋਈ ਵਿਕਾਸ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਪਰ ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਲਈ, ਨਨੁਕਸਾਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ, ਪਹਿਲੇ ਵਿਕਲਪ ਦੇ ਉਲਟ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਇੱਕ IBD ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਅਜ਼ੀਜ਼ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਲਈ ਖਰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਕੋਈ ਵੀ ਤੁਹਾਡੇ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਨਿੰਦਿਆ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ.

ਵਿਕਲਪ 3 - ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਾਈਕਲ ਦੀ ਕਾਢ ਕੱਢਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇਸਨੂੰ ਖਰੀਦਣ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਇਹ ਬੇਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਦੂਜੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਬੀਅਰ ਦੇ ਨਾਲ ਪੀਜ਼ਾ ਖਾਂਦੇ ਹਨ (ਓਹ, 90 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਸੇਂਟ ਪੀਟਰਸਬਰਗ ਦੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਦਿਨ)। ਆਓ ਨਿਰੀਖਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੀਏ ਜੋ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ, ਡੀਬੱਗ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੋਲਣ ਵਾਲੇ ਲਾਭ (ਠੀਕ ਹੈ, ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਿਰਜਣਹਾਰਾਂ ਨੂੰ)।
ਜਿੰਜਰਬੈੱਡ ਅਤੇ ਡੋਨਟਸ, ਜ਼ਖਮ ਅਤੇ ਬੰਪਰਜਿੰਜਰਬ੍ਰੇਡ ਅਤੇ ਡੋਨਟਸ:
1. ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਣ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਖੋਜੀ ਜਾ ਚੁੱਕੀ ਹੈ. ਇਸ ਨੂੰ ਲੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਵਰਤ.
2. ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਮੂਰਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ ਲਿਖੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਬੇਸ਼ਕ, ਉਪਯੋਗੀ ਹਨ।
3. ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਸਟਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਫਿਲਟਰ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਜ਼ਖਮ ਅਤੇ ਝੁਰੜੀਆਂ:
1. ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਦੇ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਹੈ। ਜਾਂ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ।
2. ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਕੁਝ ਖਰੀਦਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਬਾਰੇ ਯਕੀਨ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਉਹ ਸਮਝਣਾ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਲ ਲਈ ਬਜਟ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਬਦਲਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾਵੇਗਾ। ਫਿਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਸਰੋਤ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਉਹ. ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਭੁਗਤਾਨ, ਭੁਗਤਾਨ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਕੰਜੂਸ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਜੀਵਨ ਦਾ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ।

ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ - Chernyshevsky? ਤੁਹਾਡਾ ਸਵਾਲ ਬਹੁਤ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ। (ਨਾਲ)

ਇਸ ਖਾਸ ਕੇਸ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਥੋੜਾ ਵੱਖਰੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ - ਆਉ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣਾਈਏ।

ਖੈਰ, ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਨਹੀਂ, ਬੇਸ਼ਕ, ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਪੂਰੇ ਅਰਥਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਬਹੁਤ ਉੱਚਾ ਅਤੇ ਹੰਕਾਰੀ ਹੈ, ਪਰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰੋ। ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਨਾ ਲੱਭਣ ਲਈ - "ਉੱਥੇ ਜਾਓ, ਮੈਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਕਿ ਕਿੱਥੇ, ਕੁਝ ਲੱਭੋ, ਮੈਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਕਿ ਕੀ."

ਇਸ ਵਿਕਲਪ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਕੀ ਹਨ:

ਪ੍ਰੋ:
1. ਇਹ ਦਿਲਚਸਪ ਹੈ। ਖੈਰ, ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਇਹ ਨਿਰੰਤਰ "ਸੰਘਣ ਡੇਟਾਫਾਈਲ, ਟੇਬਲਸਪੇਸ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ, ਆਦਿ" ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਦਿਲਚਸਪ ਹੈ.
2. ਇਹ ਨਵੇਂ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਵਿਕਾਸ ਹਨ। ਜੋ, ਜਲਦੀ ਜਾਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲਾਇਕ ਜਿੰਜਰਬ੍ਰੇਡ ਅਤੇ ਡੋਨਟਸ ਦੇਵੇਗਾ।
ਨੁਕਸਾਨ:
1. ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ। ਸਖ਼ਤ ਮਿਹਨਤ.
2. ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਰੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਅਰਥ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ।
3. ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਕੁਰਬਾਨੀ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ, ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਸਰੋਤ - ਸਮਾਂ - ਬ੍ਰਹਿਮੰਡ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਿਤ ਹੈ।
4. ਸਭ ਤੋਂ ਭੈੜੀ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਕੋਝਾ ਚੀਜ਼ - ਨਤੀਜਾ ਬਕਵਾਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ "ਚੂਹਾ ਨਹੀਂ, ਡੱਡੂ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਇੱਕ ਅਣਜਾਣ ਜਾਨਵਰ।"

ਜੋ ਜੋਖਮ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੇ ਉਹ ਸ਼ੈਂਪੇਨ ਨਹੀਂ ਪੀਂਦੇ।
ਇਸ ਲਈ - ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.

ਆਮ ਵਿਚਾਰ - ਯੋਜਨਾਬੱਧ

(ਲੇਖ ਤੋਂ ਲਿਆ ਗਿਆ ਚਿੱਤਰ «PostgreSQL ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਜੋਂ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣÂ »)

ਵਿਆਖਿਆ:

• ਮਿਆਰੀ PostgreSQL ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ "pg_stat_statements" ਟੀਚੇ ਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
• ਨਿਗਰਾਨੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਅ 'ਤੇ pg_stat_statements ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸੇਵਾ ਟੇਬਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ।
• ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ ਹੋਸਟ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਬੈਸ਼ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਟਿਕਟ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਘਟਨਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਸੇਵਾ ਟੇਬਲ

ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਕ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਸਰਲ ERD, ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੋਇਆ:

ਟੇਬਲ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਵੇਰਵਾਅੰਤਮ ਪੁਆਇੰਟ - ਹੋਸਟ, ਉਦਾਹਰਣ ਨਾਲ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਦਾ ਬਿੰਦੂ
ਡਾਟਾਬੇਸ - ਡਾਟਾਬੇਸ ਪੈਰਾਮੀਟਰ
pg_stat_history - ਟਾਰਗੇਟ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ pg_stat_statements ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੇ ਅਸਥਾਈ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਇਤਿਹਾਸਕ ਸਾਰਣੀ
metric_glossary - ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਾ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼
metric_config - ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਸੰਰਚਨਾ
ਮੀਟ੍ਰਿਕ - ਬੇਨਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਜਿਸਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ
metric_alert_history - ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ
log_query — AWS ਤੋਂ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕੀਤੀ PostgreSQL ਲੌਗ ਫਾਈਲ ਤੋਂ ਪਾਰਸ ਕੀਤੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੇਵਾ ਸਾਰਣੀ
ਬੇਸਲਾਈਨ — ਅਧਾਰ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸਮੇਂ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ
ਚੈਕ ਪੁਆਇੰਟ — ਡਾਟਾਬੇਸ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਸੰਰਚਨਾ
checkpoint_alert_history - ਡਾਟਾਬੇਸ ਸਿਹਤ ਜਾਂਚ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਾ ਚੇਤਾਵਨੀ ਇਤਿਹਾਸ
pg_stat_db_queries - ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਸਾਰਣੀ
ਸਰਗਰਮੀ_ਲਾਗ — ਗਤੀਵਿਧੀ ਲੌਗ ਸਰਵਿਸ ਟੇਬਲ
trap_oid — ਟਰੈਪ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਸਰਵਿਸ ਟੇਬਲ

ਪੜਾਅ 1 - ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਅੰਕੜਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ

ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅੰਕੜਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ pg_stat_history
pg_stat_history ਸਾਰਣੀ ਬਣਤਰ

                                          ਸਾਰਣੀ "public.pg_stat_history" ਕਾਲਮ | ਕਿਸਮ | ਸੋਧਕ--------------------------------------------------------------- -------------------------------------------------------- ਆਈਡੀ | ਪੂਰਨ ਅੰਕ | null default nextval('pg_stat_history_id_seq'::regclass) snapshot_timestamp | ਟਾਈਮ ਜ਼ੋਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ | database_id | ਪੂਰਨ ਅੰਕ | dbid | oid | userid | oid | queryid | bigint | ਸਵਾਲ | ਟੈਕਸਟ | ਕਾਲ | bigint | ਕੁੱਲ_ਸਮਾਂ | ਡਬਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ | min_time | ਡਬਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ | ਅਧਿਕਤਮ_ਸਮਾਂ | ਡਬਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ | ਮਤਲਬ_ਸਮਾਂ | ਡਬਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ | stddev_time | ਡਬਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ | ਕਤਾਰਾਂ | 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 | ਡਬਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ | blk_write_time | ਡਬਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ | ਬੇਸਲਾਈਨ_ਆਈਡੀ | ਪੂਰਨ ਅੰਕ | ਸੂਚਕਾਂਕ: "pg_stat_history_pkey" PRIMARY KEY, btree (id) "database_idx" btree (database_id) "queryid_idx" btree (queryid) "snapshot_timestamp_idx" btree (snapshot_timestamp) "ਵਿਦੇਸ਼ੀ-ਕੁੰਜੀ: IG_databaseKe" (IG_fdasaint FORE_KADASTRAINT) id) ਹਵਾਲਾ ਡੇਟਾਬੇਸ (id ) ਡਿਲੀਟ ਕੈਸਕੇਡ 'ਤੇ

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਸਾਰਣੀ ਸਿਰਫ਼ ਸੰਚਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਡੇਟਾ ਹੈ pg_stat_statements ਟੀਚਾ ਡਾਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ.

ਇਸ ਸਾਰਣੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਹੈ

pg_stat_history ਹਰ ਘੰਟੇ ਲਈ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਏਗਾ। ਹਰ ਘੰਟੇ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਭਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅੰਕੜੇ pg_stat_statements ਨਾਲ ਰੀਸੈਟ ਕਰੋ pg_stat_statements_reset().
ਨੋਟ: 1 ਸਕਿੰਟ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਅਵਧੀ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ ਅੰਕੜੇ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
pg_stat_history ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ

--pg_stat_history.sql
CREATE OR REPLACE FUNCTION pg_stat_history( ) RETURNS boolean AS $$
DECLARE
  endpoint_rec record ;
  database_rec record ;
  pg_stat_snapshot record ;
  current_snapshot_timestamp timestamp without time zone;
BEGIN
  current_snapshot_timestamp = date_trunc('minute',now());  
  
  FOR endpoint_rec IN SELECT * FROM endpoint 
  LOOP
    FOR database_rec IN SELECT * FROM database WHERE endpoint_id = endpoint_rec.id 
	  LOOP
	    
		RAISE NOTICE 'NEW SHAPSHOT IS CREATING';
		
		--Connect to the target DB	  
	    EXECUTE 'SELECT dblink_connect(''LINK1'',''host='||endpoint_rec.host||' dbname='||database_rec.name||' user=USER password=PASSWORD '')';
 
        RAISE NOTICE 'host % and dbname % ',endpoint_rec.host,database_rec.name;
		RAISE NOTICE 'Creating snapshot of pg_stat_statements for database %',database_rec.name;
		
		SELECT 
	      *
		INTO 
		  pg_stat_snapshot
	    FROM dblink('LINK1',
	      'SELECT 
	       dbid , SUM(calls),SUM(total_time),SUM(rows) ,SUM(shared_blks_hit) ,SUM(shared_blks_read) ,SUM(shared_blks_dirtied) ,SUM(shared_blks_written) , 
           SUM(local_blks_hit) , SUM(local_blks_read) , SUM(local_blks_dirtied) , SUM(local_blks_written) , SUM(temp_blks_read) , SUM(temp_blks_written) , SUM(blk_read_time) , SUM(blk_write_time)
	       FROM pg_stat_statements WHERE dbid=(SELECT oid from pg_database where datname=current_database() ) 
		   GROUP BY dbid
  	      '
	               )
	      AS t
	       ( dbid oid , calls bigint , 
  	         total_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	  
	       );
		 
		INSERT INTO pg_stat_history
          ( 
		    snapshot_timestamp  ,database_id  ,
			dbid , calls  ,total_time ,
            rows ,shared_blks_hit  ,shared_blks_read  ,shared_blks_dirtied  ,shared_blks_written ,local_blks_hit , 	 	
            local_blks_read,local_blks_dirtied,local_blks_written,temp_blks_read,temp_blks_written, 	
            blk_read_time, blk_write_time 
		  )		  
	    VALUES
	      (
	       current_snapshot_timestamp ,
		   database_rec.id ,
	       pg_stat_snapshot.dbid ,pg_stat_snapshot.calls,
	       pg_stat_snapshot.total_time,
	       pg_stat_snapshot.rows ,pg_stat_snapshot.shared_blks_hit ,pg_stat_snapshot.shared_blks_read ,pg_stat_snapshot.shared_blks_dirtied ,pg_stat_snapshot.shared_blks_written , 
           pg_stat_snapshot.local_blks_hit , pg_stat_snapshot.local_blks_read , pg_stat_snapshot.local_blks_dirtied , pg_stat_snapshot.local_blks_written , 
	       pg_stat_snapshot.temp_blks_read , pg_stat_snapshot.temp_blks_written , pg_stat_snapshot.blk_read_time , pg_stat_snapshot.blk_write_time 	   
	      );		   
		  
        RAISE NOTICE 'Creating snapshot of pg_stat_statements for queries with min_time more than 1000ms';
	
        FOR pg_stat_snapshot IN
          --All queries with max_time greater than 1000 ms
	      SELECT 
	        *
	      FROM dblink('LINK1',
	        'SELECT 
	         dbid , userid ,queryid,query,calls,total_time,min_time ,max_time,mean_time, stddev_time ,rows ,shared_blks_hit ,
			 shared_blks_read ,shared_blks_dirtied ,shared_blks_written , 
             local_blks_hit , local_blks_read , local_blks_dirtied , 
			 local_blks_written , temp_blks_read , temp_blks_written , blk_read_time , 
			 blk_write_time
	         FROM pg_stat_statements 
			 WHERE dbid=(SELECT oid from pg_database where datname=current_database() AND min_time >= 1000 ) 
  	        '

	                  )
	        AS t
	         ( dbid oid , userid 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	  
	         )
	    LOOP
		  INSERT INTO pg_stat_history
          ( 
		    snapshot_timestamp  ,database_id  ,
			dbid ,userid  , queryid  , query  , calls  ,total_time ,min_time ,max_time ,mean_time ,stddev_time ,
            rows ,shared_blks_hit  ,shared_blks_read  ,shared_blks_dirtied  ,shared_blks_written ,local_blks_hit , 	 	
            local_blks_read,local_blks_dirtied,local_blks_written,temp_blks_read,temp_blks_written, 	
            blk_read_time, blk_write_time 
		  )		  
	      VALUES
	      (
	       current_snapshot_timestamp ,
		   database_rec.id ,
	       pg_stat_snapshot.dbid ,pg_stat_snapshot.userid ,pg_stat_snapshot.queryid,pg_stat_snapshot.query,pg_stat_snapshot.calls,
	       pg_stat_snapshot.total_time,pg_stat_snapshot.min_time ,pg_stat_snapshot.max_time,pg_stat_snapshot.mean_time, pg_stat_snapshot.stddev_time ,
	       pg_stat_snapshot.rows ,pg_stat_snapshot.shared_blks_hit ,pg_stat_snapshot.shared_blks_read ,pg_stat_snapshot.shared_blks_dirtied ,pg_stat_snapshot.shared_blks_written , 
           pg_stat_snapshot.local_blks_hit , pg_stat_snapshot.local_blks_read , pg_stat_snapshot.local_blks_dirtied , pg_stat_snapshot.local_blks_written , 
	       pg_stat_snapshot.temp_blks_read , pg_stat_snapshot.temp_blks_written , pg_stat_snapshot.blk_read_time , pg_stat_snapshot.blk_write_time 	   
	      );
		  
        END LOOP;

        PERFORM dblink_disconnect('LINK1');  
				
	  END LOOP ;--FOR database_rec IN SELECT * FROM database WHERE endpoint_id = endpoint_rec.id 
    
  END LOOP;

RETURN TRUE;  
END
$$ LANGUAGE plpgsql;

ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਬਾਅਦ pg_stat_history ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਟੇਬਲ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਹੋਵੇਗਾ pg_stat_statements ਟੀਚਾ ਡਾਟਾਬੇਸ.

ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ

ਸਧਾਰਨ ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਕਾਫ਼ੀ ਉਪਯੋਗੀ ਅਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਮੇਂ ਲਈ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਡਾਟਾ

ਬੇਨਤੀ

SELECT 
  database_id , 
  SUM(calls) AS calls ,SUM(total_time)  AS total_time ,
  SUM(rows) AS rows , SUM(shared_blks_hit)  AS shared_blks_hit,
  SUM(shared_blks_read) AS shared_blks_read ,
  SUM(shared_blks_dirtied) AS shared_blks_dirtied,
  SUM(shared_blks_written) AS shared_blks_written , 
  SUM(local_blks_hit) AS local_blks_hit , 
  SUM(local_blks_read) AS local_blks_read , 
  SUM(local_blks_dirtied) AS local_blks_dirtied , 
  SUM(local_blks_written)  AS local_blks_written,
  SUM(temp_blks_read) AS temp_blks_read, 
  SUM(temp_blks_written) temp_blks_written , 
  SUM(blk_read_time) AS blk_read_time , 
  SUM(blk_write_time) AS blk_write_time
FROM 
  pg_stat_history
WHERE 
  queryid IS NULL AND
  database_id = DATABASE_ID  AND
  snapshot_timestamp BETWEEN BEGIN_TIMEPOINT AND END_TIMEPOINT
GROUP BY database_id ;

DB ਸਮਾਂ

to_char(ਅੰਤਰਾਲ '1 ਮਿਲੀਸਕਿੰਟ' * pg_total_stat_history_rec.total_time, 'HH24:MI:SS.MS')

I/O ਸਮਾਂ

to_char(ਅੰਤਰਾਲ '1 ਮਿਲੀਸਕਿੰਟ' * ( pg_total_stat_history_rec.blk_read_time + pg_total_stat_history_rec.blk_write_time ), 'HH24:MI:SS.MS')

Total_time ਦੁਆਰਾ TOP10 SQL

ਬੇਨਤੀ

SELECT 
  queryid , 
  SUM(calls) AS calls ,
  SUM(total_time)  AS total_time  	
FROM 
  pg_stat_history
WHERE 
  queryid IS NOT NULL AND 
  database_id = DATABASE_ID AND
  snapshot_timestamp BETWEEN BEGIN_TIMEPOINT AND END_TIMEPOINT 
GROUP BY queryid 
ORDER BY 3 DESC 
LIMIT 10

-------------------------------------------------- ----------------------------------- | ਕੁੱਲ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਟਾਈਮ ਦੁਆਰਾ TOP10 SQL | #| queryid| ਕਾਲ | ਕਾਲਾਂ %| ਕੁੱਲ_ਸਮਾਂ (ms) | dbtime % +---------+------------+------------+------------+ -----------------------------------------------+------------ | 1| 821760255| 2| .00001|00:03:23.141( 203141.681 ms.)| 5.42 | 2| 4152624390| 2| .00001|00:03:13.929(193929.215 ms.)| 5.17 | 3| 1484454471| 4| .00001|00:02:09.129(129129.057 ms.)| 3.44 | 4| 655729273| 1| .00000|00:02:01.869(121869.981 ms.)| 3.25 | 5| 2460318461| 1| .00000|00:01:33.113(93113.835 ms.)| 2.48 | 6| 2194493487| 4| .00001|00:00:17.377(17377.868 ms.)| .46 | 7| 1053044345| 1| .00000|00:00:06.156(6156.352 ms.)| .16 | 8| 3644780286| 1| .00000|00:00:01.063(1063.830 ms.)| .03

ਕੁੱਲ I/O ਸਮੇਂ ਦੁਆਰਾ TOP10 SQL

ਬੇਨਤੀ

SELECT 
  queryid , 
  SUM(calls) AS calls ,
  SUM(blk_read_time + blk_write_time)  AS io_time
FROM 
  pg_stat_history
WHERE 
  queryid IS NOT NULL AND 
  database_id = DATABASE_ID  AND
  snapshot_timestamp BETWEEN BEGIN_TIMEPOINT AND END_TIMEPOINT
GROUP BY  queryid 
ORDER BY 3 DESC 
LIMIT 10

-------------------------------------------------- --------------------------------------------------- | ਕੁੱਲ I/O ਸਮੇਂ ਦੁਆਰਾ ਚੋਟੀ ਦੇ 10 SQL | #| queryid| ਕਾਲ | ਕਾਲਾਂ %| I/O ਸਮਾਂ (ms)|db I/O ਸਮਾਂ % +------+------------+----------+------ ----------------------------------------------------------------- ------ -- | 1| 4152624390| 2| .00001|00:08:31.616(511616.592 ms.)| 31.06 | 2| 821760255| 2| .00001|00:08:27.099(507099.036 ms.)| 30.78 | 3| 655729273| 1| .00000|00:05:02.209(302209.137 ms.)| 18.35 | 4| 2460318461| 1| .00000|00:04:05.981(245981.117 ms.)| 14.93 | 5| 1484454471| 4| .00001|00:00:39.144(39144.221 ms.)| 2.38 | 6| 2194493487| 4| .00001|00:00:18.182(18182.816 ms.)| 1.10 | 7| 1053044345| 1| .00000|00:00:16.611(16611.722 ms.)| 1.01 | 8| 3644780286| 1| .00000|00:00:00.436(436.205 ms.)| .03

ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਅਧਿਕਤਮ ਸਮੇਂ ਦੁਆਰਾ TOP10 SQL

ਬੇਨਤੀ

SELECT 
  id AS snapshotid , 
  queryid , 
  snapshot_timestamp ,  
  max_time 
FROM 
  pg_stat_history 
WHERE 
  queryid IS NOT NULL AND 
  database_id = DATABASE_ID  AND
  snapshot_timestamp BETWEEN BEGIN_TIMEPOINT AND END_TIMEPOINT
ORDER BY 4 DESC 
LIMIT 10

-------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------ | ਅਧਿਕਤਮ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਸਮੇਂ ਦੁਆਰਾ ਚੋਟੀ ਦੇ 10 SQL | #| ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ| ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ ID| queryid| ਅਧਿਕਤਮ_ਸਮਾਂ (ਮਿ.) --+----------------------------------------- | 1| 05.04.2019/01/03 4169:655729273 | 00| 02| 01.869:121869.981:2 (04.04.2019 ms.) | 17| 00/4153/821760255 00:01| 41.570| 101570.841| 3:04.04.2019:16 (00 ms.) | 4146| 821760255/00/01 41.570:101570.841 | 4| 04.04.2019| 16:00:4144 (4152624390 ms.) | 00| 01/36.964/96964.607 5:04.04.2019 | 17| 00| 4151:4152624390:00(01 ms.) | 36.964| 96964.607/6/05.04.2019 10:00| 4188| 1484454471| 00:01:33.452(93452.150 ms.) | 7| 04.04.2019/17/00 4150:2460318461| 00| 01| 33.113:93113.835:8 (04.04.2019 ms.) | 15| 00/4140/1484454471 00:00| 11.892| 11892.302| 9:04.04.2019:16(00 ms.) | 4145| 1484454471/00/00 11.892:11892.302| 10| 04.04.2019| 17:00:4152 (1484454471 ms.) | 00| 00/11.892/11892.302 XNUMX:XNUMX | XNUMX| XNUMX| XNUMX:XNUMX:XNUMX (XNUMX ms.) | XNUMX| XNUMX/XNUMX/XNUMX XNUMX:XNUMX| XNUMX| XNUMX| XNUMX:XNUMX:XNUMX (XNUMX ms.)

ਸ਼ੇਅਰਡ ਬਫਰ ਰੀਡ/ਰਾਈਟ ਦੁਆਰਾ TOP10 SQL

ਬੇਨਤੀ

SELECT 
  id AS snapshotid , 
  queryid ,
  snapshot_timestamp , 
  shared_blks_read , 
  shared_blks_written 
FROM 
  pg_stat_history
WHERE 
  queryid IS NOT NULL AND 
  database_id = DATABASE_ID  AND
  snapshot_timestamp BETWEEN BEGIN_TIMEPOINT AND END_TIMEPOINT AND
  ( shared_blks_read > 0 OR shared_blks_written > 0 )
ORDER BY 4 DESC  , 5 DESC 
LIMIT 10

-------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------ | ਸ਼ੇਅਰਡ ਬਫਰ ਰੀਡ/ਰਾਈਟ ਦੁਆਰਾ ਸਿਖਰ 10 SQL | #| ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ| ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ ID| queryid| ਸਾਂਝੇ ਬਲਾਕ ਪੜ੍ਹੇ | ਸ਼ੇਅਰਡ ਬਲਾਕ ਲਿਖਦੇ ਹਨ +-------------------------------------------------- -------------------------+----------------------| 1| 04.04.2019/17/00 4153:821760255| 797308| 0| 2| 04.04.2019 | 16| 00/4146/821760255 797308:0 | 3| 05.04.2019| 01| 03 | 4169| 655729273/797158/0 4:04.04.2019 | 16| 00| 4144| 4152624390 | 756514| 0/5/04.04.2019 17:00 | 4151| 4152624390| 756514| 0 | 6| 04.04.2019/17/00 4150:2460318461| 734117| 0| 7| 04.04.2019 | 17| 00/4155/3644780286 52973:0| 8| 05.04.2019| 01| 03 | 4168| 1053044345/52818/0 9:04.04.2019| 15| 00| 4141 | 2194493487 | 52813| 0/10/04.04.2019 16:00 | 4147| 2194493487| 52813| 0 | XNUMX| XNUMX/XNUMX/XNUMX XNUMX:XNUMX| XNUMX| XNUMX| XNUMX| XNUMX | XNUMX| XNUMX/XNUMX/XNUMX XNUMX:XNUMX | XNUMX| XNUMX| XNUMX| XNUMX ------------------------------------------------- --------------------------------------------------------

ਅਧਿਕਤਮ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਸਮੇਂ ਦੁਆਰਾ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਵੰਡ ਦਾ ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ

ਬੇਨਤੀਆਂ

SELECT  
  MIN(max_time) AS hist_min  , 
  MAX(max_time) AS hist_max , 
  (( MAX(max_time) - MIN(min_time) ) / hist_columns ) as hist_width
FROM 
  pg_stat_history 
WHERE 
  queryid IS NOT NULL AND
  database_id = DATABASE_ID  AND
  snapshot_timestamp BETWEEN BEGIN_TIMEPOINT AND END_TIMEPOINT ;

SELECT 
  SUM(calls) AS calls
FROM 
  pg_stat_history 
WHERE 
  queryid IS NOT NULL AND
  database_id =DATABASE_ID  AND
  snapshot_timestamp BETWEEN BEGIN_TIMEPOINT AND END_TIMEPOINT AND 
  ( max_time >= hist_current_min AND  max_time < hist_current_max ) ;

|---------------------------------------------------------------- ---------------------------------------------------------------------------------- | MAX_TIME ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ | ਕੁੱਲ ਕਾਲਾਂ: 33851920 | MIN TIME: 00:00:01.063 | MAX TIME: 00:02:01.869 ------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------ | ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮਿਆਦ| ਅਧਿਕਤਮ ਮਿਆਦ| ਕਾਲਾਂ +----------------------------------------------- ---------------------+------------ | 00:00:01.063 (1063.830 ms.) | 00:00:13.144 (13144.445 ms.) | 9 | 00:00:13.144 (13144.445 ms.) | 00:00:25.225 (25225.060 ms.) | 0 | 00:00:25.225 (25225.060 ms.) | 00:00:37.305 (37305.675 ms.) | 0 | 00:00:37.305 (37305.675 ms.) | 00:00:49.386 (49386.290 ms.) | 0 | 00:00:49.386 (49386.290 ms.) | 00:01:01.466 (61466.906 ms.) | 0 | 00:01:01.466 (61466.906 ms.) | 00:01:13.547 (73547.521 ms.) | 0 | 00:01:13.547 (73547.521 ms.) | 00:01:25.628 (85628.136 ms.) | 0 | 00:01:25.628 (85628.136 ms.) | 00:01:37.708 (97708.751 ms.) | 4 | 00:01:37.708 (97708.751 ms.) | 00:01:49.789 (109789.366 ms.) | 2 | 00:01:49.789 (109789.366 ms.) | 00:02:01.869 (121869.981 ms.) | 0

ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੁਆਰਾ TOP10 ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ

ਬੇਨਤੀਆਂ

--pg_qps.sql
--Calculate Query Per Second 
CREATE OR REPLACE FUNCTION pg_qps( pg_stat_history_id integer ) RETURNS double precision AS $$
DECLARE
 pg_stat_history_rec record ;
 prev_pg_stat_history_id integer ;
 prev_pg_stat_history_rec record;
 total_seconds double precision ;
 result double precision;
BEGIN 
  result = 0 ;
  
  SELECT *
  INTO pg_stat_history_rec
  FROM 
    pg_stat_history
  WHERE id = pg_stat_history_id ;

  IF pg_stat_history_rec.snapshot_timestamp IS NULL 
  THEN
    RAISE EXCEPTION 'ERROR - Not found pg_stat_history for id = %',pg_stat_history_id;
  END IF ;  
  
 --RAISE NOTICE 'pg_stat_history_id = % , snapshot_timestamp = %', pg_stat_history_id , 
 pg_stat_history_rec.snapshot_timestamp ;
  
  SELECT 
    MAX(id)   
  INTO
    prev_pg_stat_history_id
  FROM
    pg_stat_history
  WHERE 
    database_id = pg_stat_history_rec.database_id AND
	queryid IS NULL AND
	id < pg_stat_history_rec.id ;

  IF prev_pg_stat_history_id IS NULL 
  THEN
    RAISE NOTICE 'Not found previous pg_stat_history shapshot for id = %',pg_stat_history_id;
	RETURN NULL ;
  END IF;
  
  SELECT *
  INTO prev_pg_stat_history_rec
  FROM 
    pg_stat_history
  WHERE id = prev_pg_stat_history_id ;
  
  --RAISE NOTICE 'prev_pg_stat_history_id = % , prev_snapshot_timestamp = %', prev_pg_stat_history_id , prev_pg_stat_history_rec.snapshot_timestamp ;    

  total_seconds = extract(epoch from ( pg_stat_history_rec.snapshot_timestamp - prev_pg_stat_history_rec.snapshot_timestamp ));
  
  --RAISE NOTICE 'total_seconds = % ', total_seconds ;    
  
  --RAISE NOTICE 'calls = % ', pg_stat_history_rec.calls ;      
  
  IF total_seconds > 0 
  THEN
    result = pg_stat_history_rec.calls / total_seconds ;
  ELSE
   result = 0 ; 
  END IF;
   
 RETURN result ;
END
$$ LANGUAGE plpgsql;


SELECT 
  id , 
  snapshot_timestamp ,
  calls , 	
  total_time , 
  ( select pg_qps( id )) AS QPS ,
  blk_read_time ,
  blk_write_time
FROM 
  pg_stat_history
WHERE 
  queryid IS NULL AND 
  database_id = DATABASE_ID  AND
  snapshot_timestamp BETWEEN BEGIN_TIMEPOINT AND END_TIMEPOINT AND
  ( select pg_qps( id )) IS NOT NULL 
ORDER BY 5 DESC 
LIMIT 10

|---------------------------------------------------------------- ---------------------------------------------------------------------------------- | QueryPerSeconds ਨੰਬਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਚੋਟੀ ਦੇ 10 ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ ------------------------------------------------------ -------------------------------------------------- -------------------------------------------------- | #| ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ| ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ ID| ਕਾਲ | ਕੁੱਲ dbtime| QPS| I/O ਸਮਾਂ| I/O ਸਮਾਂ % +------+---------+------------+------ ------------------------------------------- ---------------------------- +------------ | 1| 04.04.2019/20/04 4161:5758631 | 00| 06| 30.513:390513.926:1573.396 (00 ms.)| 00| 01.470:1470.110:376(2 ms.)| ॥੩੭੬॥ 04.04.2019| 17/00/4149 3529197:00| 11| 48.830 | 708830.618:980.332:00(12 ms.)| 47.834 | 767834.052:108.324:3(04.04.2019 ms.)| 16 | 00| 4143/3525360/00 10:13.492 | 613492.351| 979.267| 00:08:41.396 (521396.555 ms.)| 84.988 | 4:04.04.2019:21(03 ms.)| 4163 | 2781536| 00/03/06.470 186470.979:785.745 | 00| 00| 00.249:249.865:134 (5 ms.)| 04.04.2019| 19:03:4159 (2890362 ms.) | ॥੧੩੪॥ 00| 03 16.784:196784.755 | 776.979 | 00 | 00:01.441:1441.386(732 ms.)| 6 | 04.04.2019:14:00 (4137 ms.)| .2397326 | 00| 04/43.033/283033.854 665.924:00| 00| 00.024| 24.505:009:7(04.04.2019 ms.)| 15| 00:4139:2394416(00 ms.)| .04 | 51.435| 291435.010/665.116/00 00:12.025| 12025.895 | 4.126| 8:04.04.2019:13(00 ms.)| 4135| 2373043:00:04(26.791 ms.)| 266791.988 | 659.179| 00 00:00.064 | 64.261| 024| 9:05.04.2019:01 (03 ms.)| 4167 | 4387191:00:06 (51.380 ms.) | .411380.293 | 609.332| 00/05/18.847 318847.407:77.507 | 10| 04.04.2019| 18:01:4157(1145596 ms.)| 00 | 01:19.217:79217.372(313.004 ms.)| 00 | 00| 01.319/1319.676/1.666 XNUMX:XNUMX | XNUMX| XNUMX| XNUMX:XNUMX:XNUMX(XNUMX ms.)| XNUMX | XNUMX:XNUMX:XNUMX (XNUMX ms.)| ੧.੬੬੬

QueryPerSeconds ਅਤੇ I/O ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਘੰਟੇ ਦਾ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਇਤਿਹਾਸ

ਬੇਨਤੀ

SELECT 
  id , 
  snapshot_timestamp ,
  calls , 	
  total_time , 
  ( select pg_qps( id )) AS QPS ,
  blk_read_time ,
  blk_write_time
FROM 
  pg_stat_history
WHERE 
  queryid IS NULL AND 
  database_id = DATABASE_ID  AND
  snapshot_timestamp BETWEEN BEGIN_TIMEPOINT AND END_TIMEPOINT
ORDER BY 2

|-----------------------------------------------------------------------------------------------
| HOURLY EXECUTION HISTORY  WITH QueryPerSeconds and I/O Time
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
| QUERY PER SECOND HISTORY
|    #|          snapshot| snapshotID|      calls|                      total dbtime|        QPS|                          I/O time| I/O time %
+-----+------------------+-----------+-----------+----------------------------------+-----------+----------------------------------+-----------
|    1|  04.04.2019 11:00|       4131|       3747|  00:00:00.835(       835.374 ms.)|      1.041|  00:00:00.000(          .000 ms.)|       .000
|    2|  04.04.2019 12:00|       4133|    1002722|  00:01:52.419(    112419.376 ms.)|    278.534|  00:00:00.149(       149.105 ms.)|       .133
|    3|  04.04.2019 13:00|       4135|    2373043|  00:04:26.791(    266791.988 ms.)|    659.179|  00:00:00.064(        64.261 ms.)|       .024
|    4|  04.04.2019 14:00|       4137|    2397326|  00:04:43.033(    283033.854 ms.)|    665.924|  00:00:00.024(        24.505 ms.)|       .009
|    5|  04.04.2019 15:00|       4139|    2394416|  00:04:51.435(    291435.010 ms.)|    665.116|  00:00:12.025(     12025.895 ms.)|      4.126
|    6|  04.04.2019 16:00|       4143|    3525360|  00:10:13.492(    613492.351 ms.)|    979.267|  00:08:41.396(    521396.555 ms.)|     84.988
|    7|  04.04.2019 17:00|       4149|    3529197|  00:11:48.830(    708830.618 ms.)|    980.332|  00:12:47.834(    767834.052 ms.)|    108.324
|    8|  04.04.2019 18:01|       4157|    1145596|  00:01:19.217(     79217.372 ms.)|    313.004|  00:00:01.319(      1319.676 ms.)|      1.666
|    9|  04.04.2019 19:03|       4159|    2890362|  00:03:16.784(    196784.755 ms.)|    776.979|  00:00:01.441(      1441.386 ms.)|       .732
|   10|  04.04.2019 20:04|       4161|    5758631|  00:06:30.513(    390513.926 ms.)|   1573.396|  00:00:01.470(      1470.110 ms.)|       .376
|   11|  04.04.2019 21:03|       4163|    2781536|  00:03:06.470(    186470.979 ms.)|    785.745|  00:00:00.249(       249.865 ms.)|       .134
|   12|  04.04.2019 23:03|       4165|    1443155|  00:01:34.467(     94467.539 ms.)|    200.438|  00:00:00.015(        15.287 ms.)|       .016
|   13|  05.04.2019 01:03|       4167|    4387191|  00:06:51.380(    411380.293 ms.)|    609.332|  00:05:18.847(    318847.407 ms.)|     77.507
|   14|  05.04.2019 02:03|       4171|     189852|  00:00:10.989(     10989.899 ms.)|     52.737|  00:00:00.539(       539.110 ms.)|      4.906
|   15|  05.04.2019 03:01|       4173|       3627|  00:00:00.103(       103.000 ms.)|      1.042|  00:00:00.004(         4.131 ms.)|      4.010
|   16|  05.04.2019 04:00|       4175|       3627|  00:00:00.085(        85.235 ms.)|      1.025|  00:00:00.003(         3.811 ms.)|      4.471
|   17|  05.04.2019 05:00|       4177|       3747|  00:00:00.849(       849.454 ms.)|      1.041|  00:00:00.006(         6.124 ms.)|       .721
|   18|  05.04.2019 06:00|       4179|       3747|  00:00:00.849(       849.561 ms.)|      1.041|  00:00:00.000(          .051 ms.)|       .006
|   19|  05.04.2019 07:00|       4181|       3747|  00:00:00.839(       839.416 ms.)|      1.041|  00:00:00.000(          .062 ms.)|       .007
|   20|  05.04.2019 08:00|       4183|       3747|  00:00:00.846(       846.382 ms.)|      1.041|  00:00:00.000(          .007 ms.)|       .001
|   21|  05.04.2019 09:00|       4185|       3747|  00:00:00.855(       855.426 ms.)|      1.041|  00:00:00.000(          .065 ms.)|       .008
|   22|  05.04.2019 10:00|       4187|       3797|  00:01:40.150(    100150.165 ms.)|      1.055|  00:00:21.845(     21845.217 ms.)|     21.812

ਸਾਰੇ SQL-ਚੋਣਾਂ ਦਾ ਟੈਕਸਟ

ਬੇਨਤੀ

SELECT 
  queryid , 
  query 
FROM 
  pg_stat_history
WHERE 
  queryid IS NOT NULL AND 
  database_id = DATABASE_ID  AND
  snapshot_timestamp BETWEEN BEGIN_TIMEPOINT AND END_TIMEPOINT
GROUP BY queryid , query

ਨਤੀਜਾ

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਕਾਫ਼ੀ ਸਧਾਰਨ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਤੁਸੀਂ ਵਰਕਲੋਡ ਅਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਉਪਯੋਗੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਨੋਟ:ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਵਿੱਚ queryid ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਈ ਇਤਿਹਾਸ ਮਿਲੇਗਾ (ਸਪੇਸ ਬਚਾਉਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਈ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ)।

ਇਸ ਲਈ, ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ 'ਤੇ ਅੰਕੜਾ ਡੇਟਾ ਉਪਲਬਧ ਹੈ ਅਤੇ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਪਹਿਲਾ ਪੜਾਅ "ਅੰਕੜਾ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ" ਪੂਰਾ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ।

ਤੁਸੀਂ ਦੂਜੇ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹੋ - "ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ"।


ਪਰ ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰੀ ਕਹਾਣੀ ਹੈ।

ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਰੱਖਿਆ ਜਾਵੇਗਾ…

ਸਰੋਤ: www.habr.com