PostgreSQLパフォーマンスチューニングツール

多次元のクエリ分析で重要となるPostgresの指標を可視化し、パフォーマンスに関する問題をピンポイントで特定します

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クラウドからオンプレミスのPostgreSQLカバレッジ

SolarWinds^® Database Performance Analyzer（DPA）を使用して、Linux、Windows、VMware、クラウドなど、どこにいてもPostgreSQLデータベースを監視します。当社の幅広いプラットフォームのサポートには、PostgreSQL、EDB Postgres、Azure Database for PostgreSQL、Amazon RDS/Aurora for PostgreSQL、Google Cloud SQLが含まれます。DPAはPostgreSQLのハイブリッド管理アプローチを提供し、そのエージェントレスなアーキテクチャにより1%未満のオーバーヘッドでパフォーマンスをチューニングするための一括管理可能なビューを提供します。

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重要なPostgreSQLの指標の可視性

DPAは24時間365日、秒単位でデータ収集を行い、ディスクやメモリ、ネットワークなどの主要なシステム指標を含む、PostgreSQL環境のための幅広い指標を測定します。さらに、PostgreSQLに特有の重要な指標がすぐに利用できます：

キャッシュの削除
チェックポイント
複製
バキューム
行の操作
ライセンスコンプライアンス

これらの指標と、リアルタイムや履歴ビューを組み合わせることで、DBAはPostgreSQLチューニング指標に簡単にアクセスできます。

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機械学習 + クエリアドバイザー = PostgreSQLの最適化

DPAは、異常検知に進化する機械学習を利用し、季節性を利用してパフォーマンスの問題を迅速に、多くの場合は数秒という速さで特定します。

機械学習と高度な待機時間分析を組み合わせることで、クエリの影響が明らかになり、従来の監視を超えたPostgreSQL最適化の洞察が得られます。

DPAは、PostgreSQLのチューニングをさらに一歩進め、パフォーマンス低下の原因を指摘するクエリアドバイザーによる専門家のアドバイスを提供します。

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テーブルチューニングアドバイザー

目的がプロアクティブな最適化であれ、既存のボトルネックのトラブルシューティングであれ、DPAテーブルチューニングアドバイザーは、PostgreSQL環境に関する比類のない洞察を提供します。推測に別れを告げ、データに基づいた意思決定を始めましょう。

DPAは非効率的なクエリに応じてアドバイザリを生成し、テーブルの使用状況、クエリの非効率性、インデックスに関する包括的なデータを提供します。

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仮想化されたPostgreSQLの統合監視

PostgreSQLのパフォーマンスチューニングや分析に関しては、通常、DBAが要となります。誰かがアプリケーションのパフォーマンスの低下について不満を述べる場合、データベースのバックエンドが最初に非難されることがよくあります。

しかし、PostgreSQLインスタンスがVMware仮想マシンで実行されている場合はどうでしょうか？多くの場合、DBAはPostgresインスタンスをサポートする仮想インフラストラクチャの影響を、それがあったとしても、まったく把握できません。DPA VMオプションを介した統合的な仮想化監視は、VMがPostgresのパフォーマンス問題を引き起こしているかどうかを判断するために必要なデータを、DBAに対して提供します。

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PostgreSQLパフォーマンスチューニングの詳細

このような疑問を持ったことはありませんか…

PostgreSQLパフォーマンスチューニングとは？
PostgreSQLチューニングのベストプラクティス
PostgreSQLデータベースチューニングツールの使用がなぜ重要なのですか？
PostgreSQLパフォーマンスチューニングツールの役割は何ですか？
DPAでPostgreSQLクエリチューニングはどのように行われますか？
DPAでテーブルチューニングアドバイザーはどの程度の詳細を提供しますか？
クラウドでホストされているPostgreSQLデータベースについてはどのような情報が得られますか？

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。

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。

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。
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。
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。