Топ полезных SQL-запросов для PostgreSQL

в 15:08, , рубрики: administration, database development, database optimization, postgresql, sql, sql tips and tricks, Администрирование баз данных, базы данных

Статей о работе с PostgreSQL и её преимуществах достаточно много, но не всегда из них понятно, как следить за состоянием базы и метриками, влияющими на её оптимальную работу. В статье подробно рассмотрим SQL-запросы, которые помогут вам отслеживать эти показатели и просто могут быть полезны как пользователю.

Топ полезных SQL-запросов для PostgreSQL - 1

Зачем следить за состоянием PostgreSQL?

Мониторинг базы данных также важен, как и мониторинг ваших приложений. Необходимо отслеживать процессы более детализировано, чем на системном уровне. Для этого можно отслеживать следующие метрики:

  1. Насколько эффективен кэш базы данных?

  2. Какой размер таблиц в вашей БД?

  3. Используются ли ваши индексы?

  4. И так далее.

Мониторинг размера БД и её элементов

1. Размер табличных пространств

SELECT spcname, pg_size_pretty(pg_tablespace_size(spcname)) 
FROM pg_tablespace
WHERE spcname<>'pg_global';

После запуска запроса вы получите информацию о размере всех tablespace созданных в вашей БД. Функция pg_tablespace_size предоставляет информацию о размере tablespace в байтах, поэтому для приведения к читаемому виду мы также используем функцию pg_size_pretty. Пространство pg_global исключаем, так как оно используется для общих системных каталогов.

2. Размер баз данных

SELECT pg_database.datname,
       pg_size_pretty(pg_database_size(pg_database.datname)) AS size
FROM pg_database
ORDER BY pg_database_size(pg_database.datname) DESC;

После запуска запроса вы получите информацию о размере всех баз данных, созданных в рамках вашего экземпляра PostgreSQL.

3. Размер схем в базе данных

SELECT A.schemaname,
       pg_size_pretty (SUM(pg_relation_size(C.oid))) as table, 
       pg_size_pretty (SUM(pg_total_relation_size(C.oid)-pg_relation_size(C.oid))) as index, 
       pg_size_pretty (SUM(pg_total_relation_size(C.oid))) as table_index,
       SUM(n_live_tup)
FROM pg_class C
LEFT JOIN pg_namespace N ON (N.oid = C .relnamespace)
INNER JOIN pg_stat_user_tables A ON C.relname = A.relname
WHERE nspname NOT IN ('pg_catalog', 'information_schema')
AND C .relkind <> 'i'
AND nspname !~ '^pg_toast'
GROUP BY A.schemaname;

После запуска запроса вы получите детальную информацию о каждой схеме в вашей базе данных: суммарный размер всех таблиц, суммарный размер всех индексов, общий суммарный размер схемы и суммарное количество строк во всех таблицах схемы.

4. Размер таблиц

SELECT schemaname,
       C.relname AS "relation",
       pg_size_pretty (pg_relation_size(C.oid)) as table,
       pg_size_pretty (pg_total_relation_size (C.oid)-pg_relation_size(C.oid)) as index,
       pg_size_pretty (pg_total_relation_size (C.oid)) as table_index,
       n_live_tup
FROM pg_class C
LEFT JOIN pg_namespace N ON (N.oid = C .relnamespace)
LEFT JOIN pg_stat_user_tables A ON C.relname = A.relname
WHERE nspname NOT IN ('pg_catalog', 'information_schema')
AND C.relkind <> 'i'
AND nspname !~ '^pg_toast'
ORDER BY pg_total_relation_size (C.oid) DESC

После запуска запроса вы получите детальную информацию о каждой таблице с указанием её схемы, размера без индексов, размере индексов, суммарном размере таблицы и индексов, а также количестве строк в таблице.

Контроль блокировок

Если вашей базой данных пользуется большего одного пользователя, то всегда есть риск взаимной блокировки запросов и появления очереди с большим количеством запросов, которые будут находиться в ожидание. Чаще всего такое может возникнуть при обработке большого количества запросов, использующих одинаковые таблицы. Они будут мешать завершиться друг другу и не давать запуститься другим запросам. Больше об этом можно прочитать в официальной документации. Мы же рассмотрим способы нахождения блокировок и их снятия.

1. Мониторинг блокировок

SELECT COALESCE(blockingl.relation::regclass::text, blockingl.locktype) AS locked_item,
       now() - blockeda.query_start                                     AS waiting_duration,
       blockeda.pid                                                     AS blocked_pid,
       blockeda.query                                                   AS blocked_query,
       blockedl.mode                                                    AS blocked_mode,
       blockinga.pid                                                    AS blocking_pid,
       blockinga.query                                                  AS blocking_query,
       blockingl.mode                                                   AS blocking_mode
FROM pg_locks blockedl
JOIN pg_stat_activity blockeda ON blockedl.pid = blockeda.pid
JOIN pg_locks blockingl ON (blockingl.transactionid = blockedl.transactionid OR
                            blockingl.relation = blockedl.relation AND
                            blockingl.locktype = blockedl.locktype) AND blockedl.pid <> blockingl.pid
JOIN pg_stat_activity blockinga ON blockingl.pid = blockinga.pid AND blockinga.datid = blockeda.datid
WHERE NOT blockedl.granted AND blockinga.datname = current_database();

Данный запрос показывает всю информацию о заблокированных запросах, а также информацию о том, кем они заблокированы.

2. Снятие блокировок

SELECT pg_cancel_backend(PID_ID);
OR
SELECT pg_terminate_backend(PID_ID);

PID_ID - это ID запроса, который блокирует другие запросы. Чаще всего хватает отмены одного блокирующего запроса, чтобы снять блокировки и запустить всю накопившуюся очередь. Разница между pg_cancel_backend и pg_terminate_backend в том, что pg_cancel_backend отменяет запрос, а pg_terminate_backend завершает сеанс и, соответственно, закрывает подключение к базе данных. Команда pg_cancel_backend более щадящая и в большинстве случаев вам её хватит. Если нет, используем pg_terminate_backend.

Показатели оптимальной работы вашей БД

1. Коэффициент кэширования (Cache Hit Ratio)

SELECT sum(heap_blks_read) as heap_read,
       sum(heap_blks_hit)  as heap_hit,
       sum(heap_blks_hit) / (sum(heap_blks_hit) + sum(heap_blks_read)) as ratio
FROM 
  pg_statio_user_tables;  

Коэффициент кэширования - это показатель эффективности чтения, измеряемый долей операций чтения из кэша по сравнению с общим количеством операций чтения как с диска, так и из кэша. За исключением случаев использования хранилища данных, идеальный коэффициент кэширования составляет 99% или выше, что означает, что по крайней мере 99% операций чтения выполняются из кэша и не более 1% - с диска.

Топ полезных SQL-запросов для PostgreSQL - 2

2. Использование индексов

SELECT relname,   
       100 * idx_scan / (seq_scan + idx_scan) percent_of_times_index_used,   
       n_live_tup rows_in_table 
FROM pg_stat_user_tables 
WHERE seq_scan + idx_scan > 0 
ORDER BY n_live_tup DESC;

Добавление индексов в вашу базу данных имеет большое значение для производительности запросов. Индексы особенно важны для больших таблиц. Этот запрос показывает количество строк в таблицах и процент времени использования индексов по сравнению с чтением без индексов. Идеальные кандидаты для добавления индекса - это таблицы размером более 10000 строк с нулевым или низким использованием индекса.

3. Коэффициент кэширования индексов (Index Cache Hit Rate)

SELECT sum(idx_blks_read) as idx_read,
       sum(idx_blks_hit)  as idx_hit,
       (sum(idx_blks_hit) - sum(idx_blks_read)) / sum(idx_blks_hit) as ratio
FROM pg_statio_user_indexes;

Данный коэффициент похож на обычный коэффициент кэширования, но рассчитывается на данных использования индексов.

4. Неиспользуемые индексы

SELECT schemaname, relname, indexrelname
FROM pg_stat_all_indexes
WHERE idx_scan = 0 and schemaname <> 'pg_toast' and  schemaname <> 'pg_catalog'

Данный запрос находит индексы, которые созданы, но не использовались в SQL-запросах.

5. Раздувание базы данных (Database bloat)

SELECT
  current_database(), schemaname, tablename, /*reltuples::bigint, relpages::bigint, otta,*/
  ROUND((CASE WHEN otta=0 THEN 0.0 ELSE sml.relpages::float/otta END)::numeric,1) AS tbloat,
  CASE WHEN relpages < otta THEN 0 ELSE bs*(sml.relpages-otta)::BIGINT END AS wastedbytes,
  iname, /*ituples::bigint, ipages::bigint, iotta,*/
  ROUND((CASE WHEN iotta=0 OR ipages=0 THEN 0.0 ELSE ipages::float/iotta END)::numeric,1) AS ibloat,
  CASE WHEN ipages < iotta THEN 0 ELSE bs*(ipages-iotta) END AS wastedibytes
FROM (
  SELECT
    schemaname, tablename, cc.reltuples, cc.relpages, bs,
    CEIL((cc.reltuples*((datahdr+ma-
      (CASE WHEN datahdr%ma=0 THEN ma ELSE datahdr%ma END))+nullhdr2+4))/(bs-20::float)) AS otta,
    COALESCE(c2.relname,'?') AS iname, COALESCE(c2.reltuples,0) AS ituples, COALESCE(c2.relpages,0) AS ipages,
    COALESCE(CEIL((c2.reltuples*(datahdr-12))/(bs-20::float)),0) AS iotta /* very rough approximation, assumes all cols */
  FROM (
    SELECT
      ma,bs,schemaname,tablename,
      (datawidth+(hdr+ma-(case when hdr%ma=0 THEN ma ELSE hdr%ma END)))::numeric AS datahdr,
      (maxfracsum*(nullhdr+ma-(case when nullhdr%ma=0 THEN ma ELSE nullhdr%ma END))) AS nullhdr2
    FROM (
      SELECT
        schemaname, tablename, hdr, ma, bs,
        SUM((1-null_frac)*avg_width) AS datawidth,
        MAX(null_frac) AS maxfracsum,
        hdr+(
          SELECT 1+count(*)/8
          FROM pg_stats s2
          WHERE null_frac<>0 AND s2.schemaname = s.schemaname AND s2.tablename = s.tablename
        ) AS nullhdr
      FROM pg_stats s, (
        SELECT
          (SELECT current_setting('block_size')::numeric) AS bs,
          CASE WHEN substring(v,12,3) IN ('8.0','8.1','8.2') THEN 27 ELSE 23 END AS hdr,
          CASE WHEN v ~ 'mingw32' THEN 8 ELSE 4 END AS ma
        FROM (SELECT version() AS v) AS foo
      ) AS constants
      GROUP BY 1,2,3,4,5
    ) AS foo
  ) AS rs
  JOIN pg_class cc ON cc.relname = rs.tablename
  JOIN pg_namespace nn ON cc.relnamespace = nn.oid AND nn.nspname = rs.schemaname AND nn.nspname <> 'information_schema'
  LEFT JOIN pg_index i ON indrelid = cc.oid
  LEFT JOIN pg_class c2 ON c2.oid = i.indexrelid
) AS sml
ORDER BY wastedbytes DESC;

Раздувание базы данных - это дисковое пространство, которое использовалось таблицей или индексом и доступно для повторного использования базой данных, но не было освобождено. Раздувание происходит при обновлении таблиц или индексов. Если у вас загруженная база данных с большим количеством операций удаления, раздувание может оставить много неиспользуемого пространства в вашей базе данных и повлиять на производительность, если его не убрать. Показатели wastedbytes для таблиц и wastedibytes для индексов покажет вам, есть ли у вас какие-либо серьезные проблемы с раздуванием. Для борьбы с раздуванием существует команда VACUUM.

6. Проверка запусков VACUUM

SELECT relname, 
       last_vacuum, 
       last_autovacuum 
FROM pg_stat_user_tables;

Раздувание можно уменьшить с помощью команды VACUUM, но также PostgreSQL поддерживает AUTOVACUUM. О его настройке можно прочитать тут.

Ещё несколько запросов, которые могут быть вам полезны

1. Показывает количество открытых подключений

SELECT COUNT(*) as connections,
       backend_type
FROM pg_stat_activity
where state = 'active' OR state = 'idle'
GROUP BY backend_type
ORDER BY connections DESC;

Показывает открытые подключения ко всем базам данных в вашем экземпляре PostgreSQL. Если у вас несколько баз данных в одном PostgreSQL, то в условие WHERE стоит добавить datname = 'Ваша_база_данных'.

2. Показывает выполняющиеся запросы

SELECT pid, age(clock_timestamp(), query_start), usename, query, state
FROM pg_stat_activity
WHERE state != 'idle' AND query NOT ILIKE '%pg_stat_activity%'
ORDER BY query_start desc;

Показывает выполняющиеся запросы и их длительность.

Заключение

Все запросы выше собраны мной из интернета при появлении каких-либо вопросов или проблем в моей базе данных. Если есть ещё запросы, которые могут быть полезны для пользователей PostgreSQL, буду рад, если вы поделитесь ими в комментариях. Надеюсь, статья поможет вам и сохранит ваше время.

Автор: Aleks Spevak

Источник

* - обязательные к заполнению поля


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js