PostgreSQLパフォーマンス チューニング ツール

信頼性、機能の堅牢性、高いパフォーマンスで知られるPostgreSQLは、拡張性の高いオープンソースのデータベース管理システムです。収容できるデータ量やユーザー数が多いため、パフォーマンスを確保するうえでPostgreSQLのチューニングは非常に重要です。データベースのチューニングは、パフォーマンスを効率的に最適化するために、クエリの傾向をより深く把握するための監視が必要となります。

PostgreSQLチューニング ツールによるチューニングは、以下の機能により、洞察を得るための労力の軽減をサポートします。

• 監視：チューニングは、監視による情報収集により、影響を受けているリソースをより正確に把握することから始まります。これにはCPU、I/O、メモリ、ネットワーク、その他の重要な要素に関する洞察も含まれます。
• トラブルシューティングと診断：設定や認証に加えてリソース ログや先行書き込みログなどを確認し、どこで問題が発生しているのかをより詳しく知ることができます。 
• クエリのチューニング：遅いクエリを特定し、ベスト プラクティスを使用して書き換える必要があります。
• レポートおよびログ：レポートやログを活用することで、いつ、どこで問題が発生したのかをより簡単に把握でき、効率的なチューニングが可能になります。

PostgreSQLをチューニングする際、パフォーマンスの問題によくある原因と、チューニングによってデータベースのパフォーマンスを大幅に向上させることができる潜在的な機会を以下に示します。

• インデックスの確認：テーブルに定義したインデックスの数を確認し、クエリで得られる潜在的なメリットが、ストレージや挿入にまつわるオーバーヘッドを上回るかどうかを判断します。システムはそれぞれ異なるため、インデックスの最適数はユーザーの判断に委ねられます。
• UNIQUEキー制約や外部キー（FK）制約使用の防止：UNIQUE制約が定義されていると、挿入の際に行が既に存在するかどうかを判断するためにインデックス検索が必要になることがあり、これがINSERT処理の速度に悪影響を与えます。同様に、FK制約があると、通常はすべてのINSERT処理が参照テーブルから読み取ることが必要となり、パフォーマンスが低下します。代わりにデータの非正規化をご検討ください。
• ディスクの使用方法の見直し：WALに保存されるデータはディスクの速度低下を招き、挿入のパフォーマンスに影響を与える場合があります。加えて、ボトルネックを回避するために、データベースのログ先行書き込みログ（WAL）とデータに別々のディスク（テーブルスペース）を使用することで、スループットを向上させることもできます。

Postgresクエリ チューニング ツールを使用すると、テーブルやインデックスがPostgreSQLのベスト プラクティスに従っているかどうかを、より簡単に評価することができます。SolarWinds Database Performance Analyzer（DPA）には違反をリストアップし、次のステップを提案するテーブル チューニング アドバイザーが内蔵されています。SolarWinds DPAを使用して、より容易な調査と解決を可能にする、テーブル チューニングのベスト プラクティスには、以下のようなものがあります。

• 外部キーがインデックスされているかどうかの判断 - 各FKにインデックスを付けることで、2つのテーブルを結合するクエリのパフォーマンスを向上させることができます。
• 重複するインデックスの確認 - 重複するインデックスを調べることで、削除できるものがあるかどうかを判断することができます。
• 後縁列の削除 - ワイド インデックス（5列以上）はより多くのストレージを必要とするため、インデックスのメンテナンス コストを増大させる可能性があります。 
• テーブルに定義されたインデックスの追加 - ただし、テーブルが非常に小さい場合、インデックスはテーブルのフル スキャンより効率的にはならない場合もあります。
• テーブルに主キー（PK）があることを確認 - PKはレコードを一意に識別することができ、データの整合性を確保するために必要です。固有値を提供する列または列の組み合わせがない場合、ID列などの人工的なPKを追加できます。

データベース チューニングは、データベース環境を最適化することで、アプリケーションの迅速なデータ アクセスを可能にします。またデータベース チューニングは、データベースやアプリケーションのパフォーマンス、データ整合性、および制御性の維持にも影響します。

PostgreSQLはオープンソースのデータベースであるため、パフォーマンスの最適化に複雑で時間のかかる処理を要する場合も少なくありません。PostgreSQLデータベースのクエリやアプリケーションを構築する際は、時間や手間をかけずに確実に最適化する方法が必要です。

PostgreSQLデータベース チューニングおよびその関連ツールは、より効果的なチューニングに必要な洞察を提供することにより、結果としてより効率的な実装を可能にします。

PostgreSQLチューニング ツールは、問題の迅速な特定のために与えられた強力な機能により、データベース管理者がクエリ パフォーマンスの傾向を観察し、コードとクエリの変更を確認し、テストと本番のデータベースからの影響に関する洞察を得ることを可能にします。

PostgreSQLチューニング ツールは、主要なデータベース要素の「ある時点以前と以降」のビューを提供し、パフォーマンスの比較、傾向の把握、そして以下のような問題の特定を可能にします。

• オペレーティング システム レベルのメトリックやDBMSに焦点を当てたメトリックなど、システムおよびデータベースのヘルスに関するメトリック
• 現在のスナップショットおよび履歴データ
• コードやクエリの変更に関する洞察
• テスト データベースおよび本番データベース内の影響に関する情報
• システムダウン時、または遅延、カウント、リソース消費量の各しきい値を超えた際のアラート

SolarWinds Database Performance Analyzer（DPA）など、クエリ アナライザーを備えたPostgreSQLパフォーマンス チューニング ツールを使用すると、多元的なクエリ分析を使用して、重要なPostgresのメトリックをより簡単に視覚化し、パフォーマンスの問題をピンポイントで特定することができます。

SolarWinds Database Performance Analyzer（DPA）は、PostgreSQLクエリの効果的なチューニングに不可欠であり、CPU、ディスク、メモリなどのリソース使用状況を把握するための包括的なメトリックを提供します。メモリ、ディスク、ネットワーク、セッション、待機、行、バキューム、チェックポイント、レプリケーション、キャッシュ追い出しのメトリックを含むこれらのメトリックは、速度低下の際の環境を明らかにし、根本原因の特定に役立ちます。DPAではこれらのメトリックに直感的にアクセスできます。データベース インスタンスを選択し、［リソース］タブに移動して時間範囲を調整できるグラフを表示し、データ ポイントにカーソルを合わせると注釈またはVMwareイベントの詳細が表示されます。DPAのテーブル チューニング アドバイザーは、メトリックだけでなく、非効率なクエリの影響を受けるテーブルを特定し、クエリのパフォーマンスと既存のインデックスに関する洞察を提供します。この集約された情報により、PostgreSQLのパフォーマンスを最適化するための情報に基づいた意思決定が可能になります。

テーブル チューニング アドバイザーは、非効率なクエリを分析して対処することでデータベースのパフォーマンスを最適化するように設計されたツールです。これらのクエリは多くの場合、大量のデータを読み込みますが、ほとんど結果を返さないため、I/Oとリソースに余計な負担が発生します。アドバイザーは、クエリ、インデックス、またはプランの調整が必要かどうかについての洞察を提供するため、このようなクエリをチューニングするのに役立ちます。

テーブルのワークロードを集約したビューを提供し、高コストのSQLと的を絞った最適化のための計画ステップを特定します。アドバイザーは、テーブルの使用パターン、インデックス設計、トランザクション アクティビティを分析して、戦略的な決定を行います。

アドバイザーには、「チューニング」スーパータブを使用してアクセスするか、またはクエリ パフォーマンス分析ページからアクセスできます。次の3つのセクションがあります。非効率的なSQL、SQLとプランの詳細、テーブルとインデックスの情報です。

アドバイザーは、テーブル全体のスキャンなどの非効率的な計画ステップを強調表示し、改善の重点領域を提案します。また、テーブルにヒットするすべてのクエリが、ワークロードへの影響に基づいて優先順位付けされて表示されます。

さらに、このツールはテーブル インデックスの現在の状態を考慮し、データ チャーンやその他のメタデータに基づいて新しいインデックスを追加するか既存のインデックスを修正するかを提案し、変更によって新たな問題が発生することなくパフォーマンスが最適化されるようにします。

クラウド コンピューティング プラットフォーム上でPostgreSQLを実行する場合、パフォーマンスの最適化とチューニングが鍵となります。計算リソースに費用がかかり、非効率で記述が不十分なクエリの場合、フロントエンド アプリケーションのパフォーマンスへの影響はもちろんのこと、費用がかかる可能性があるからです。

DPAは、以下のようなPostgreSQLのパフォーマンス管理に対する総合的なアプローチを提供します：

• リアルタイムおよび履歴のビュー
• 24時間365日、秒単位のデータ収集
• オーバーヘッド1%未満のシンプルなエージェントレスの実装
• Postgresに特化したレポート、アドホックまたはスケジュール
• 機械学習による異常検出
• 多次元クエリの待機時間分析
• 問題領域を特定するためのクエリ アドバイザー
• システムとPostgreSQL双方の指標
• SQLテキストをドリル ダウンし、ライブ プランを実行
• カスタムのドラッグ&ドロップ メール アラート テンプレート
• 自動化統合のためのRESTful API

DPAは、物理サーバーやVM上、Azure内、AWS内のサービスとして実装することができます。