Index of /main/writings/pgsql/hw_performance NameLast modifiedSizeDescription Parent Directory - 14206160139_1d1dabede7_z.jpg2025-05-20 08:34 119K blueball.gif2025-05-20 08:34 327 blueball.png2025-05-20 08:34 333 blueball.svg2025-05-20 08:34 5.8K ch_beg_r.gif2025-05-20 08:34 128 ch_beg_r.png2025-05-20 08:34 165 ch_begin.gif2025-05-20 08:34 133 ch_begin.png2025-05-20 08:34 174 ch_del_r.gif2025-05-
Oct 31, 201543 likes23,387 viewsAI-enhanced description This document discusses PostgreSQL statistics and how to use them effectively. It provides an overview of various PostgreSQL statistics sources like views, functions and third-party tools. It then demonstrates how to analyze specific statistics like those for databases, tables, indexes, replication and query activity to identify anomalies, op
You are here: Home → weblog → 2012 → 06 → 04 → PostgreSQL when it is not your job - Christophe Pettus PostgreSQL when it is not your job - Christophe Pettus¶ Tags: django, djangocon (Note beforehand: I didn’t get everything. You really also have to look at his slides for the details. Thanks Christophe for posting the slides right afterwards!) Update: this article was mentioned on ycombinator. Ther
メインコンテンツに移動 機能、分析、性能チューニング、運用監視など技術的な話題を扱います。 ブックナビゲーション 入門向けの記事 技術的な記事 PostgreSQL13の新機能 PostgreSQL 8.4 の新機能 PostgreSQL 9.0 の新機能 PostgreSQL 9.1 の新機能 PostgreSQL 9.2 の新機能 PostgreSQL 9.3 の新機能 PostgreSQL 9.4の新機能 PostgreSQL 9.5の新機能 PostgreSQL 9.6の新機能 PostgreSQL10の新機能 PostgreSQL11の新機能 PostgreSQL12の新機能 PostgreSQL14の新機能 PostgreSQL15の新機能 PostgreSQL16の新機能 pgpool-II 3.2 の新機能 pgpool-II 3.3 の watchdog 機能 pgpoo
Every now and then, someone gets confused about resetting stats in PostgreSQL, and the impact it may have on planner and other parts of the database. Perhaps the documentation might be a tad more clear on this, because while it certainly can be confusing for those who never had to deal with stats in PostgreSQL before. But it's not just about newbies - I wrote a patch in this area for 9.3, and I ge
NTT オープンソースソフトウェアセンタ 笠原 辰仁 稼動統計情報とは、PostgreSQLが独自に収集・記録している情報です。性能やDB内で起こっている問題などを把握する上で、とても重要です。DBMSでの稼動状況を確認・把握するのに非常に便利なので、この情報を活用し、問題の早期発見やチューニング方法の選択に役立てましょう。 稼動統計情報で分かること 稼動統計情報を活用すると、DBMSを運用する上でとても便利な情報が得られます。特に有用なものを紹介します。なお、稼動統計情報の内容はPostgreSQLのバージョンで若干異なり、新しいバージョンほど得られる情報が増えています。詳しくは「有用な情報を持つテーブル/ビュー」を見てください。 DB単位のコミット数やロールバック数 DB毎に、トランザクションのコミット回数やロールバック回数が分かります。それぞれ、スループットとエラー発生数と置き換える
Introduction PostgreSQL is the most advanced and flexible Open Source SQL database today. With this power and flexibility comes a problem. How do the PostgreSQL developers tune the default configuration for everyone? Unfortunately the answer is they can't. The problem is that every database is not only different in its design, but also its requirements. Some systems are used to log mountains of da
Sec ScanのないSQLをどうやって高速化するのか 本当に難しいのはここから。 例えば、Explain Analyzeの結果が下記のようなものだったら、どうしますか? どこにボトルネックがあるか、わかりますか? QUERY PLAN ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ Sort (cost=1568.27..1568.51 rows=96 width=260) (actual time=822.175..822.259 rows=
これにより、3秒以上の時間がかかるSQLをキャプチャすることができます。 ただし、もし実行されたSQLのほとんどでこの設定値以上の時間がかかる場合、ログへの出力自身がオーバヘッドとなり、かえって性能劣化の引き金となる可能性がありますので、値の設定には配慮が必要です。通常運用中は、10sや20sといった、正常状態ではたどり着かない程度の値を設定しておくことをお勧めします。 今回、このパラメータを設定したうえでアプリケーションを実行させると、以下のような出力結果を得ることができました。 LOG: duration: 9094.865 ms statement: SELECT c_fname, c_lname, c_phone, c_email, o_id, o_date, o_sub_total, o_tax, o_total, o_status, cx_type, cx_auth_id FR
PostgreSQLの設定 チューニング¶ PostgreSQL when it is not your job - Christophe Pettus 経由で DjangoCon Europe 2012 で発表された このスライド を知ったので、 メモ代わりに残してみる。件のblogは抜粋なので、ここでは可能な限り全部載 せます。 最初に¶ 気をつける設定はこれだけ。 ログ メモリ チェックポイント プランナー ログ¶ ログに対して寛容になること。システムへの影響は少ない。 ログは性能問題を解決するための一番いい情報。 どこにログを出す?¶ syslog: すでにsyslogを使うシステムを構築してるならこれがいいでしょう 標準形式のファイル: 標準形式のファイルを使うツールをすでに使っていればこれ。 そうでなければ CSVフォーマット あとの設定はこれ。 log_destination
サーバが重いということは、負荷(load average)が高いということです。 topコマンドを叩いてDBサーバの負荷を調べます。 $ top top - 01:36:45 up 340 days, 20:16, 4 users, load average: 0.01, 0.04, 0.00 Tasks: 85 total, 1 running, 84 sleeping, 0 stopped, 0 zombie Cpu(s): 0.8%us, 0.2%sy, 0.0%ni, 97.7%id, 1.2%wa, 0.0%hi, 0.2%si, 0.0%st Mem: 4044720k total, 3996008k used, 48712k free, 60648k buffers Swap: 2152700k total, 252k used, 2152448k free, 3826572
NTT オープンソースソフトウェアセンタ 笠原 辰仁 この記事は、gihyo.jp & Let's Postgres 連動企画「今こそ!PostgreSQL」の第6回記事です。第6回目は、PostgreSQLのエラーメッセージや内部情報を見て、発生している問題の特定とその対策となるチューニングを紹介します。なお、トラブルの発生・予兆を適切に捕捉するためにも、ログの設定や稼動統計情報の監視をしておきましょう。 エラーメッセージについて トラブルと対策の前にエラーメッセージのレベルについて説明しておきます。PostgreSQLは複数のエラーレベルを影響範囲や深刻度によって使い分けています。エラーレベルそれぞれの解釈の仕方を下記の表にまとめてみました。 データベース管理者は、深刻な状況である PANIC と、性能情報を含む LOG レベルのメッセージに注意しましょう。一方、アプリケーション開発者
NTT オープンソースソフトウェアセンタ 板垣 貴裕 スロークエリ (時間のかかるSQL) を発見するまでの手順を解説します。スロークエリ分析と改善は以下の流れで行うことになります。この記事では主に 1. のスロークエリの特定方法について解説します。2.については『スロークエリの改善』を参考にしてください。 どのSQLが遅いのかを見つける。 そのSQLがなぜ時間がかかるのかを判断する。 設定パラメータ、SQL、スキーマなどを改善する。 着目したSQLの性能を再測定し、2. から繰り返す。 着目したSQLのチューニングが完了したら、他のボトルネックを探すため 1. から繰り返す。 スロークエリの見つけ方 スロークエリを見つけるには、大きく分けて統計情報ビューを使う方法と、サーバログを使う方法の2つがあります。統計情報ビューを使う方法は PostgreSQL 8.4 以降でしか利用できませんが
PostgreSQLを遅くしている犯人はどこだ?:Linuxトラブルシューティング探偵団(3)(1/3 ページ) NTTグループの各社で鳴らした俺たちLinuxトラブルシューティング探偵団は、各社で培ったOSS関連技術を手に、NTT OSSセンタに集められた。普段は基本的にNTTグループのみを相手に活動しているが、それだけで終わる俺たちじゃあない。引き続きOSSに関するトラブルの解決過程を@ITで連載していくぜ。 ソースコードさえあればどんなトラブルでも解決する命知らず、不可能を可能にし、多くのバグを粉砕する、俺たちLinuxトラブルシューティング探偵団! 助けを借りたいときは、いつでもいってくれ! OS:高田哲生 俺はリーダー、高田哲生。Linuxの達人。俺のようにソースコードレベルでOSを理解している人間でなければ、百戦錬磨のLinuxトラブルシューティング探偵団のリーダーは務まらん。
作者 Greg Smith、Robert Treat、およびChristopher Browne PostgreSQLは性能よりも幅広い互換性を目的に設定された、基本設定で配布されています。 デフォルトのパラメータでは、使用中のシステムを過小評価してしまう可能性が高いです。 最終的に把握しなければならない項目のすべて(必要ならばGUC Three Hour Tourを参照してください)に引きずり込まれないように、ここで基本を簡単に紹介することでお助けしようと思います。 これらはPostgreSQLの初心者は気にしない、もっとも一般的なもののようです。 ここで紹介した概要を読んだ後により詳しく知りたければ、各節にてパラメータの名前をクリックしてください。 最新のPostgreSQLのマニュアルの関連文書にリンクしています。 さらにServer Configuration Tuningには、こ
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