PostgreSQL sorgularının performans izlemesi. Bölüm 1 - raporlama

Mühendis - Latince'den çevrilmiştir - ilham almıştır.
Bir mühendis her şeyi yapabilir. (c) R. Dizel.
Yazıtlar.

Ya da bir veritabanı yöneticisinin programlama geçmişini neden hatırlaması gerektiğine dair bir hikaye.

Önsöz

Tüm isimler değiştirildi. Eşleşmeler rastgeledir. Materyal yalnızca yazarın kişisel görüşüdür.

Garanti reddi: planlanan makale dizisinde, kullanılan tabloların ve yazıların ayrıntılı ve doğru bir açıklaması olmayacaktır. Malzemeler "OLDUĞU GİBİ" hemen kullanılamaz.
İlk olarak, büyük miktarda malzeme nedeniyle,
ikincisi, gerçek bir müşterinin üretim üssündeki keskinlik nedeniyle.
Bu nedenle yazılarda sadece en genel haliyle fikir ve açıklamalara yer verilecektir.
Belki gelecekte sistem GitHub'da yayınlama düzeyine ulaşacak veya belki de gelmeyecek. Zaman gösterecek.

Hikayenin başı-Her şeyin nasıl başladığını hatırlıyor musun?'.
Sonuç olarak ne oldu, en genel anlamda - "PostgreSQL performansını iyileştirme yöntemlerinden biri olarak sentez»

Bütün bunlara neden ihtiyacım var?

Pekala, öncelikle kendinizi unutmamak için emeklilikteki şanlı günleri hatırlayın.
İkincisi, yazılanları sistematik hale getirmek. Zaten kendim için bazen kafam karışmaya ve ayrı bölümleri unutmaya başlıyorum.

Pekala ve en önemlisi - aniden birinin işine yarayabilir ve tekerleği yeniden icat etmemeye ve tırmık toplamamaya yardımcı olabilir. Başka bir deyişle, karmanızı geliştirin (Khabrovsky'yi değil). Çünkü bu dünyadaki en değerli şey fikirlerdir. Ana şey bir fikir bulmaktır. Ve fikri gerçeğe dönüştürmek zaten tamamen teknik bir konudur.

O halde yavaş yavaş başlayalım...

Sorunun formülasyonu.

Mevcut:

AWS bulutunda barındırılan PostgreSQL(10.5), karışık yük (OLTP+DSS), orta ve hafif yük.
Veritabanı izleme yoktur, altyapı izleme minimum yapılandırmada standart AWS araçları olarak sunulur.

Gerekli:

Veritabanının performansını ve durumunu izleyin, ağır veritabanı sorgularını optimize etmek için ilk bilgileri bulun ve elde edin.

Çözümlerin kısa tanıtımı veya analizi

Öncelikle, sorunu çözme seçeneklerini mühendis için fayda ve sıkıntıların karşılaştırmalı bir analizi açısından analiz etmeye çalışalım ve personel listesinde olması gerekenlerin fayda ve zararlarla ilgilenmesine izin verelim. yönetimin.

Seçenek 1 - "Talep üzerine çalışma"

Her şeyi olduğu gibi bırakıyoruz. Müşteri, veritabanının veya uygulamanın sağlığından, performansından memnun değilse e-posta yoluyla veya bilet kutusunda bir olay oluşturarak DBA mühendislerini bilgilendirecektir.
Bir bildirim alan bir mühendis, sorunu anlayacak, bir çözüm önerecek veya sorunu rafa kaldıracak, her şeyin kendi kendine çözüleceğini ve nasıl olsa her şeyin yakında unutulacağını umacaktır.
Zencefilli kurabiye ve çörekler, morluklar ve tümseklerZencefilli kurabiye ve çörekler:
1. Yapacak ekstra bir şey yok
2. Her zaman dışarı çıkıp kirlenme fırsatı vardır.
3. Kendi başınıza geçirebileceğiniz çok fazla zaman.
Çürükler ve şişlikler:
1. Er ya da geç, müşteri bu dünyadaki varlığın özünü ve evrensel adaleti düşünecek ve bir kez daha kendine şu soruyu soracaktır - onlara neden paramı ödüyorum? Sonuç her zaman aynıdır - tek soru, müşterinin ne zaman sıkılıp vedalaşacağıdır. Ve besleyici boş. Bu üzücü.
2. Bir mühendisin gelişimi sıfırdır.
3. Programlama işi ve yüklemedeki zorluklar

Seçenek 2 - “Teflerle dans edin, giyin ve ayakkabı giyin”

Paragraf 1-Neden bir izleme sistemine ihtiyacımız var, tüm talepleri alacağız. Veri sözlüğüne ve dinamik görünümlere her türden bir dizi sorgu başlatıyoruz, her türden sayacı açıyoruz, her şeyi tablolara getiriyoruz, listeleri ve tabloları olduğu gibi periyodik olarak analiz ediyoruz. Sonuç olarak, elimizde güzel ya da çok olmayan grafikler, tablolar, raporlar var. Önemli olan - bu daha çok olurdu.
Paragraf 2-Aktivite oluştur-tüm bunların analizini çalıştırın.
Paragraf 3-Belirli bir belge hazırlıyoruz, bu belgeye basitçe - "veritabanını nasıl donatacağız" diyoruz.
Paragraf 4- Grafiklerin ve şekillerin tüm bu ihtişamını gören müşteri, çocukça saf bir güven içinde - şimdi her şey bizim için çok yakında işe yarayacak. Ve mali kaynaklarından kolayca ve acısız bir şekilde ayrılın. Yönetim, mühendislerimizin çok çalıştığından da emin. Maksimum yükleme.
Paragraf 5- 1. adımı düzenli olarak tekrarlayın.
Zencefilli kurabiye ve çörekler, morluklar ve tümseklerZencefilli kurabiye ve çörekler:
1. Yöneticilerin ve mühendislerin hayatı basit, öngörülebilir ve faaliyetle doludur. Her şey çalkalanıyor, herkes meşgul.
2. Müşterinin hayatı da fena değil - biraz sabırlı olmanız gerektiğinden ve her şeyin yoluna gireceğinden her zaman emindir. İyileşmemek, pekala - bu dünya adaletsiz, sonraki hayatta - şanslı.
Çürükler ve şişlikler:
1. Er ya da geç, benzer bir hizmet için aynı şeyi yapacak, ancak biraz daha ucuza daha akıllı bir sağlayıcı olacaktır. Ve sonuç aynıysa, neden daha fazla ödeyesiniz? Bu da yine besleyicinin kaybolmasına yol açacaktır.
2. Sıkıcı. Herhangi bir küçük anlamlı aktivite ne kadar sıkıcı.
3. Önceki sürümde olduğu gibi - geliştirme yok. Ancak bir mühendis için eksi, ilk seçeneğin aksine, burada sürekli olarak bir IDB oluşturmanız gerektiğidir. Ve bu zaman alır. Hangi sevdiklerinizin yararına harcanabilir. Çünkü sen kendine bakamıyorsun, herkes seni önemsiyor.

Seçenek 3-Bisiklet icat etmenize gerek yok, onu satın alıp sürmeniz gerekiyor.

Diğer şirketlerden mühendisler bilerek birayla pizza yiyorlar (oh, 90'larda St. Petersburg'un görkemli zamanları). Yapılmış, hataları ayıklanmış ve çalışan ve genel olarak konuşursak, fayda sağlayan (en azından yaratıcılarına) izleme sistemlerini kullanalım.
Zencefilli kurabiye ve çörekler, morluklar ve tümseklerZencefilli kurabiye ve çörekler:
1. Halihazırda icat edilmiş bir şeyi icat ederek zaman kaybetmeye gerek yok. Al ve kullan.
2. İzleme sistemleri aptallar tarafından yazılmaz ve elbette faydalıdırlar.
3. Çalışan izleme sistemleri genellikle yararlı filtrelenmiş bilgiler sağlar.
Çürükler ve şişlikler:
1. Bu durumda mühendis bir mühendis değil, başka birinin ürününün kullanıcısı veya kullanıcısıdır.
2. Müşteri, genellikle anlamak istemediği ve anlamaması gereken bir şeyi satın alma ihtiyacına ikna edilmelidir ve genel olarak, yılın bütçesi onaylanmıştır ve değişmeyecektir. O zaman ayrı bir kaynak ayırmanız, onu belirli bir sistem için yapılandırmanız gerekir. Onlar. İlk önce ödemeniz, ödemeniz ve tekrar ödemeniz gerekir. Ve müşteri cimridir. Bu, bu hayatın normudur.

Ne yapmalı, Çernişevski? Sorunuz çok alakalı. (İle)

Bu özel durumda ve mevcut durumda, biraz farklı yapabilirsiniz - kendi izleme sistemimizi yapalım.

Eh, elbette, kelimenin tam anlamıyla bir sistem değil, bu çok gürültülü ve küstah, ama en azından bir şekilde işinizi kolaylaştırın ve performans olaylarını çözmek için daha fazla bilgi toplayın. Kendinizi bir durumda bulmamak için - "oraya gidin, nerede olduğunu bilmiyorum, onu bulun, ne olduğunu bilmiyorum."

Bu seçeneğin artıları ve eksileri nelerdir:

Artıları:
1. İlginç. Eh, en azından "veri dosyasını küçült, tablo alanını değiştir, vb." sabitinden daha ilginç.
2. Bunlar yeni beceriler ve yeni gelişmelerdir. Er ya da geç gelecekte hak edilmiş zencefilli kurabiye ve çörek verecek olan.
Eksileri:
1. Çalışmak zorunda olmak. Çok çalışmak.
2. Tüm etkinliklerin anlamını ve bakış açılarını düzenli olarak açıklamanız gerekecek.
3. Bir şeyin feda edilmesi gerekecek, çünkü mühendisin kullanabileceği tek kaynak - zaman - Evren tarafından sınırlıdır.
4. En kötü ve en nahoş - sonuç olarak, "Fare değil, kurbağa değil, bilinmeyen küçük bir hayvan" gibi çöpler ortaya çıkabilir.

Bir şeyi riske atmayan şampanya içmez.
Böylece eğlence başlıyor.

Genel fikir - şematik

(Makaleden alınan illüstrasyon «PostgreSQL performansını iyileştirme yöntemlerinden biri olarak sentez")

Açıklama:

• Hedef veritabanı, standart PostgreSQL uzantısı “pg_stat_statements” ile kurulur.
• İzleme veritabanında, ilk aşamada pg_stat_deyimleri geçmişini depolamak ve gelecekte metrikleri ve izlemeyi yapılandırmak için bir dizi hizmet tablosu oluşturuyoruz.
• İzleme ana bilgisayarında, bilet sisteminde olay oluşturmaya yönelik olanlar da dahil olmak üzere bir dizi bash betiği oluşturuyoruz.

Servis masaları

Başlamak için, şematik olarak basitleştirilmiş bir ERD, sonunda ne oldu:

Tabloların kısa açıklamasıSon nokta - ana bilgisayar, örneğe bağlantı noktası
veritabanı - veritabanı seçenekleri
pg_stat_history - hedef veritabanının pg_stat_statements görünümünün geçici anlık görüntülerini depolamak için geçmiş tablo
metrik_sözlük - Performans ölçümleri sözlüğü
metrik_config - bireysel metriklerin konfigürasyonu
metrik - izlenen istek için belirli bir ölçüm
metric_alert_history - performans uyarılarının geçmişi
log_query - AWS'den indirilen PostgreSQL günlük dosyasından ayrıştırılmış kayıtları depolamak için hizmet tablosu
bazal - baz olarak kullanılan zaman periyodunun parametreleri
kontrol noktası - veritabanının durumunu kontrol etmek için metriklerin konfigürasyonu
checkpoint_alert_history - veritabanı durumu kontrol ölçümlerinin uyarı geçmişi
pg_stat_db_queries — etkin isteklerin hizmet tablosu
aktivite_log — etkinlik günlüğü hizmet tablosu
trap_oid - tuzak yapılandırma servis tablosu

1. Aşama - performans istatistiklerini toplayın ve raporlar alın

İstatistiksel bilgileri saklamak için bir tablo kullanılır. pg_stat_history
pg_stat_history tablo yapısı

                                          Tablo "public.pg_stat_history" Sütunu | tür | Değiştiriciler--------------------+--------------------- --+---- -------------------------------- kimlik | tamsayı | null değil varsayılan nextval('pg_stat_history_id_seq'::regclass) snapshot_timestamp | zaman dilimi olmadan zaman damgası | database_id | tamsayı | dbid | oid | kullanıcı kimliği | oid | sorgu kimliği | bigint | sorgu | metin | aramalar | bigint | toplam_zaman | çift ​​hassasiyet | min_time | çift ​​hassasiyet | max_time | çift ​​hassasiyet | ortalama_zaman | çift ​​hassasiyet | stddev_time | çift ​​hassasiyet | sıralar | bigint | share_blks_hit | bigint | share_blks_read | bigint | share_blks_dirtied | bigint | paylaşılan_blks_yazılı | bigint | local_blks_hit | bigint | local_blks_read | bigint | local_blks_dirtied | bigint | yerel_blks_yazılı | bigint | temp_blks_read | bigint | temp_blks_yazılı | bigint | blk_read_time | çift ​​hassasiyet | blk_write_time | çift ​​hassasiyet | baseline_id | tamsayı | Dizinler: "pg_stat_history_pkey" PRIMARY KEY, btree (id) "database_idx" btree (database_id) "queryid_idx" btree (queryid) "snapshot_timestamp_idx" btree (snapshot_timestamp) Yabancı anahtar kısıtlamaları: "database_id_fk" YABANCI ANAHTAR (database_id) REFERANSLAR veritabanı(id ) SİLME KASKADINDA

Gördüğünüz gibi, tablo yalnızca kümülatif bir görünüm verisidir. pg_stat_deyimleri hedef veritabanında.

Bu tablonun kullanımı çok basittir.

pg_stat_history her saat için birikmiş sorgu yürütme istatistiklerini temsil edecektir. Her saat başında, tabloyu doldurduktan sonra, istatistikler pg_stat_deyimleri ile sıfırla pg_stat_statements_reset().
Not: İstatistikler, süresi 1 saniyeden uzun olan istekler için toplanır.
pg_stat_history tablosunu doldurma

--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;

Sonuç olarak, tabloda belirli bir süre sonra pg_stat_history tablonun içeriğinin bir dizi anlık görüntüsüne sahip olacağız pg_stat_deyimleri hedef veritabanı.

Aslında raporlama

Basit sorguları kullanarak oldukça faydalı ve ilginç raporlar alabilirsiniz.

Belirli bir süre için birleştirilmiş veriler

Istek

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 Zamanı

to_char(aralık '1 milisaniye' * pg_total_stat_history_rec.total_time, 'HH24:MI:SS.MS')

G/Ç Süresi

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

Total_time'a göre TOP10 SQL

Istek

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

-------------------------------------------------- ------------------------------------ | TOPLAM YÜRÜTME SÜRESİNE GÖRE TOP10 SQL | #| sorgu kimliği| aramalar| aramalar %| toplam_zaman (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

Toplam G/Ç süresine göre TOP10 SQL

Istek

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

-------------------------------------------------- -------------------------------------- | TOPLAM G/Ç SÜRESİNE GÖRE TOP10 SQL | #| sorgu kimliği| aramalar| aramalar %| G/Ç süresi (ms)|db G/Ç süresi % +----+----------+-------------+----- -----+--------------------------------+------------- -- | 1| 4152624390| 2| .00001|00:08:31.616( 511616.592 ms.)| 31.06 Haziran | 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

Maksimum yürütme süresine göre TOP10 SQL

Istek

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

-------------------------------------------------- ------------------------------------ | MAKS YÜRÜTME SÜRESİNE GÖRE TOP10 SQL | #| anlık görüntü| anlık görüntü kimliği| sorgu kimliği| max_time (ms) +----+------------------+-------------+--------- --+---------------------------------------- | 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.)

SHARED tampon okuma/yazma ile TOP10 SQL

Istek

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

-------------------------------------------------- ------------------------------------ | PAYLAŞILAN ARABELLEK OKUMA/YAZMA TARAFINDAN TOP10 SQL | #| anlık görüntü| anlık görüntü kimliği| sorgu kimliği| paylaşılan bloklar oku| paylaşımlı bloklar yaz +----+------------------+-------------+--------- -+---------------------+--------------------- | 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 ------------------------------------------------- -------------------------------------------------

Maksimum yürütme süresine göre sorgu dağılımının histogramı

istekler

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 ) ;

|------------------------------------------------- ---------------------------------------- | MAKS_ZAMAN HİSTOGRAMI | TOPLAM ARAMA : 33851920 | DAK SÜRE : 00:00:01.063 | MAKS SÜRE : 00:02:01.869 ---------------------------------- -------- ---------------- | dakika süresi| maksimum süre| aramalar +----------------------------------+------------- ---------------------+---------- | 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

Saniye Başına Sorguya Göre TOP10 Anlık Görüntü

istekler

--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 sayılarına göre sıralanan İLK 10 Anlık Görüntü -------------------------------------------------- ------ -------------------------------------------- ------ ------------------------------------------------------ | #| anlık görüntü| anlık görüntü kimliği| aramalar| toplam dbtime| QPS | G/Ç süresi | G/Ç süresi % +-----+------------------+-------------+------ ----+----------------------+--------- -+----------------------------------+------------- | 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.)| .04.04.2019 | 17| 00/4149/3529197 00:11| 48.830| 708830.618| 980.332:00:12( 47.834 ms.)| 767834.052| 108.324:3:04.04.2019( 16 ms.)| 00 | 4143| 3525360/00/10 13.492:613492.351| 979.267| 00| 08:41.396:521396.555( 84.988 ms.)| 4| 04.04.2019:21:03( 4163 ms.)| 2781536 | 00| 03/06.470/186470.979 785.745:00| 00| 00.249| 249.865:134:5( 04.04.2019 ms.)| 19| 03:4159:2890362( 00 ms.)| .03 | 16.784| 196784.755/776.979/00 00:01.441| 1441.386| 732| 6:04.04.2019:14( 00 ms.)| 4137| 2397326:00:04( 43.033 ms.)| .283033.854 | 665.924| 00/00/00.024 24.505:009| 7| 04.04.2019| 15:00:4139( 2394416 ms.)| 00| 04:51.435:291435.010( 665.116 ms.)| .00 | 00| 12.025/12025.895/4.126 8:04.04.2019| 13| 00| 4135:2373043:00( 04 ms.)| 26.791| 266791.988:659.179:00( 00 ms.)| 00.064 | 64.261| 024/9/05.04.2019 01:03 | 4167| 4387191| 00:06:51.380( 411380.293 ms.)| 609.332| 00:05:18.847( 318847.407 ms.)| .77.507 | 10| 04.04.2019/18/01 4157:1145596| 00| 01| 19.217:79217.372:313.004( 00 ms.)| 00| 01.319:1319.676:1.666( XNUMX ms.)| XNUMX | XNUMX| XNUMX/XNUMX/XNUMX XNUMX:XNUMX| XNUMX| XNUMX| XNUMX:XNUMX:XNUMX( XNUMX ms.)| XNUMX| XNUMX:XNUMX:XNUMX( XNUMX ms.)| XNUMX

QueryPerSeconds ve I/O Time ile Saatlik Yürütme Geçmişi

Istek

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

Tüm SQL seçimlerinin metni

Istek

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

sonuç

Gördüğünüz gibi, oldukça basit bir şekilde, iş yükü ve veritabanının durumu hakkında birçok yararlı bilgi edinebilirsiniz.

Primechenie:Sorgulardaki sorgu kimliğini düzeltirseniz, ayrı bir isteğin geçmişini alırız (yerden tasarruf etmek için, ayrı bir isteğin raporları atlanır).

Bu nedenle, sorgu performansına ilişkin istatistiksel veriler mevcuttur ve toplanır.
Birinci aşama olan "istatistiksel verilerin toplanması" tamamlandı.

İkinci aşama olan "performans ölçümlerini yapılandırma"ya geçebilirsiniz.


Ama bu tamamen farklı bir hikaye.

Devam edecek ...

Kaynak: habr.com