नवीनतम पोस्टग्रेएसक्यूएल रुझान:ट्रैक करने के लिए सबसे अधिक समय लेने वाले कार्य और महत्वपूर्ण मीट्रिक

PostgreSQL, चौथा सबसे लोकप्रिय डेटाबेस और 2017 में वर्ष का DBMS, दुनिया भर में विकास और डेटाबेस समुदायों के बीच लोकप्रियता में विस्फोट हुआ है। Oracle, MySQL, और Microsoft SQL Server, PostgreSQL होस्टिंग से मार्केट शेयर चोरी करना IoT, ई-कॉमर्स, SaaS, एनालिटिक्स, और अन्य जैसे रोमांचक स्थानों में नए व्यवसायों द्वारा अत्यधिक लाभ उठाया जाता है।

तो PostgreSQL प्रबंधन में क्या रुझान है?

हमने पिछले महीने सैन फ़्रांसिस्को में PostgresOpen में भाग लिया था ताकि विशेषज्ञों के नवीनतम रुझानों को उजागर किया जा सके।

सबसे अधिक समय लेने वाला PostgreSQL प्रबंधन कार्य

तो, PostgreSQL प्रबंधन के मोर्चे पर आपका क्या समय खराब हो रहा है? जबकि आपके PostgreSQL उत्पादन परिनियोजन के प्रबंधन में हजारों कार्य शामिल हैं, उत्तरदाताओं से 30% से अधिक के साथ प्रश्नों का प्रबंधन मजबूत नेता था।

स्पेस को मैनेज करना दूसरे स्थान पर है, जहां 15% पोस्टग्रेएसक्यूएल यूजर्स इसे अपना सबसे कठिन काम मानते हैं, इसके बाद प्रतिकृति, अपग्रेड और मॉनिटरिंग होती है। PostgreSQL के 23% उपयोगकर्ता "अन्य सभी" श्रेणी में आते हैं, जिसमें पैचिंग, पुनर्प्राप्ति, विभाजन और माइग्रेशन जैसे कार्य शामिल हैं।

PostgreSQL क्वेरी ब्रेकडाउन प्रबंधित करना

PostgreSQL प्रश्नों को प्रबंधित करने में सबसे आगे के साथ, हम यह देखने के लिए गहराई से काम करते हैं कि कौन से विशिष्ट कार्य अपना समय ले रहे थे। विश्लेषण के बाद अनुकूलन करने के लिए सेटअप पर संरचना से लेकर प्रश्नों के प्रबंधन की पूरी प्रक्रिया में परिणाम फैले हुए हैं।

इसे और अधिक समझाने के लिए, आइए क्वेरी प्रबंधन प्रक्रिया की शुरुआत में शुरू करते हैं:

क्वेरी संरचना

सबसे छोटा खंड, क्वेरी संरचनाओं का प्रबंधन, PostgreSQL उपयोगकर्ताओं से 22% प्रतिक्रियाओं के लिए जिम्मेदार है, जिन्होंने अपने सबसे अधिक समय लेने वाले प्रबंधन कार्य के रूप में प्रश्नों का चयन किया।

आरंभ करने से पहले, आपको अपने डेटा गुणों के साथ अपनी क्वेरी संरचना का मिलान करने के लिए अपने क्लस्टर के चारों ओर एक PostgreSQL क्वेरी योजना बनानी होगी। इनमें गैर-तालिका पंक्तियों जैसे मानों के साथ, कच्ची पंक्ति तालिका रिटर्न के लिए निचले स्तर पर स्कैन नोड्स से लेकर नोड्स शामिल हैं।

धीमी क्वेरी विश्लेषण

अपनी संरचना स्थापित करने के बाद, अगला चरण धीमी गति से चलने वाली क्वेरी की पहचान करने के लिए आपके प्रश्नों का विश्लेषण करना है जो आपके एप्लिकेशन के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकते हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से, "धीमी क्वेरी" को 100ms से अधिक समय लेने वाली क्वेरी के रूप में परिभाषित किया जाता है।

क्वेरी को ऑप्टिमाइज़ करना

अब जब आपने अपने धीमे प्रश्नों की पहचान कर ली है, तो वास्तविक कार्य शुरू होता है - आपके PostgreSQL प्रश्नों को अनुकूलित करना। पोस्टग्रेज प्रदर्शन ट्यूनिंग एक भीषण कार्य हो सकता है, लेकिन उचित पहचान और विश्लेषण के साथ, आप बाधाओं को दूर कर सकते हैं और अपने आवश्यक क्वेरी परिवर्तन कर सकते हैं और अपने निष्पादन को बेहतर बनाने के लिए जहां आवश्यक हो वहां अनुक्रमणिका जोड़ सकते हैं। यहाँ PostgreSQL में प्रदर्शन ट्यूनिंग प्रश्नों पर एक बढ़िया लेख है।

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PostgreSQL के प्रदर्शन को ट्रैक करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण मीट्रिक

अब जब हमने सबसे अधिक समय लेने वाले PostgreSQL प्रबंधन कार्य की पहचान कर ली है, तो आइए PostgreSQL उपयोगकर्ताओं द्वारा अपने प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए ट्रैक किए जाने वाले महत्वपूर्ण मीट्रिक पर एक नज़र डालें।

सबसे महत्वपूर्ण PostgreSQL मेट्रिक्स परिणाम प्रबंधन कार्यों की तुलना में काफी अधिक थे, जिसके परिणामस्वरूप प्रतिकृति आँकड़े, CPU और RAM उपयोग, प्रति सेकंड लेनदेन (TPS) के बीच चार-तरफा टाई हुई। , और धीमी क्वेरी:

प्रतिकृति आंकड़े

अपने PostgreSQL प्रतिकृति स्थिति की निगरानी करना यह सुनिश्चित करने के लिए एक महत्वपूर्ण कार्य है कि आपकी प्रतिकृति ठीक से निष्पादित हो और आपकी उत्पादन परिनियोजन अत्यधिक उपलब्ध रहे। प्रतिकृति प्रक्रिया को आपकी एप्लिकेशन आवश्यकताओं के लिए सर्वोत्तम रूप से फिट करने के लिए अनुकूलित किया जाना चाहिए, और यह सुनिश्चित करने के लिए कि आपका डेटा सुरक्षित है और पुनर्प्राप्ति के लिए तैयार है, निरंतर समापन बिंदु निगरानी सबसे अच्छा तरीका है।

अपने स्टैंडबाय सर्वर और प्राथमिक सर्वर दोनों पर मेट्रिक को ट्रैक करना महत्वपूर्ण है। आने वाली प्रतिकृति और पुनर्प्राप्ति स्थिति के लिए आपके स्टैंडबाय सर्वर की निगरानी की जानी चाहिए, और आपके प्राथमिक सर्वर को आउटगोइंग प्रतिकृति और प्रतिकृति स्लॉट के लिए मॉनिटर किया जाना चाहिए। यदि आप PostgreSQL स्ट्रीमिंग प्रतिकृति का उपयोग कर रहे हैं, तो प्रतिकृति स्लॉट की हमेशा आवश्यकता नहीं होती है। स्ट्रीमिंग प्रतिकृति आपके स्टैंडबाय सर्वर पर तत्काल डेटा उपलब्धता सुनिश्चित करती है और निम्न-टीपीएस सर्वर के लिए आदर्श है।

CPU और RAM उपयोग

अपने PostgreSQL सर्वर के स्वास्थ्य को सुनिश्चित करने के लिए अपने CPU और RAM (मेमोरी) के उपयोग को ट्रैक करना महत्वपूर्ण मीट्रिक हैं। यदि आपका CPU उपयोग बहुत अधिक है, तो आपके एप्लिकेशन को मंदी का अनुभव होगा जिससे आपके उपयोगकर्ता प्रभावित होंगे। यह अक्सर खराब अनुकूलित प्रश्नों, या यहां तक ​​कि उच्च क्वेरी समानता का परिणाम होता है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि आपके पास पर्याप्त डिस्क स्थान है, और यह समझने के लिए कि आपकी RAM का उपयोग किस लिए किया जा रहा है, RAM की निगरानी करना बहुत महत्वपूर्ण है। यह अनुशंसा की जाती है कि आपकी स्मृति का लगभग 25% साझा_बफ़र्स के लिए आवंटित किया जाए। PostgreSQL भी काम करने वाले मेमोरी बफर आकार को 4MB तक डिफॉल्ट करता है, जो अक्सर बहुत कम होता है और इसके परिणामस्वरूप उच्च निष्पादन समय होता है।

लेन-देन प्रति सेकेंड

प्रति सेकंड लेनदेन की संख्या की निगरानी करने से आप सिस्टम पर लोड और वर्तमान थ्रूपुट का निर्धारण कर सकते हैं। इस मीट्रिक का विश्लेषण करके, वांछित थ्रूपुट प्राप्त करने के लिए सिस्टम को तदनुसार स्केल करने का निर्णय लिया जा सकता है। आप यह भी निर्धारित कर सकते हैं कि कॉन्फ़िगरेशन सेटिंग्स या सिस्टम संसाधनों में परिवर्तन थ्रूपुट को कैसे प्रभावित करता है।

धीमी क्वेरी

अक्षम क्वेरीज़ PostgreSQL के प्रदर्शन को धीमा कर सकती हैं, भले ही सिस्टम पर्याप्त संसाधनों के साथ कॉन्फ़िगर किया गया हो। इन अक्षम प्रश्नों का विश्लेषण करना और उन्हें ठीक करना हमेशा एक अच्छा अभ्यास है। PostgreSQL log_min_duration_statement . नामक पैरामीटर प्रदान करता है . जब यह सेट किया जाता है, तो यह प्रत्येक पूर्ण किए गए कथन की अवधि को लॉग करने का कारण बनता है यदि कथन कम से कम मिलीसेकंड की निर्दिष्ट संख्या के लिए चलता है। धीमी क्वेरी प्राप्त होने के बाद, आप निष्पादन योजना को समझने के लिए EXPLAIN ANALYZE चला सकते हैं। यह आपको समस्या को ट्रैक करने और तदनुसार क्वेरी को अनुकूलित करने में सक्षम करेगा। इसलिए, धीमे प्रश्नों की नियमित रूप से निगरानी करने से प्रदर्शन में सुस्ती से बचा जा सकेगा।

हमें अगले हफ्ते PostgresConf Silicon Valley 2018 इवेंट में मिलें, जहां हम उम्मीद करते हैं कि PostgreSQL मैनेजमेंट स्पेस में क्या ट्रेंड कर रहा है, इसके बारे में अधिक जानकारी प्राप्त करें। यदि आपके कोई प्रश्न या टिप्पणी हैं, तो बेझिझक उन्हें हमारे साथ हमारी टिप्पणियों में या ट्विटर पर @scalegridio पर साझा करें।