PostgreSQL DBA月度检查列表
为了确保数据库系统能够稳定高效运行,DBA 需要定期对数据库进行检查和维护,这是一项非常具有挑战性的工作。
本文给大家推荐一个 PostgreSQL DBA 月度性能检查列表,遵循以下指导原则可以帮助我们实现一个高可用、高性能、低成本、可扩展的数据库系统。
数据库概览
- 检查Schema变更:识别并且记录上个月以来发生的重要模式变更,确保这些变更不会对性能造成影响。代码版本管理工具(Git 等)可以帮助我们记录所有结构变更。
系统性能
- 检查系统统计:监控最近一个月的 CPU、I/O 以及磁盘利用率,发现性能瓶颈。
- 查看配置设置:检查与预写日志记录(WAL)相关的设置,并确保检查点基于时间进行以优化 I/O。
- 分析等待事件:识别与锁定相关的瓶颈,并且检查可能导致问题的等待事件。
修复表膨胀
- 数据膨胀:检查 autovacuum 设置,确保按照预期运行清理以防止产生新的数据膨胀。如果需要,可以使用 VACUUM FULL 命令(小心使用)或者 pg_repack 或 pg_squeeze 等工具清理现有的数据膨胀。
- 索引膨胀:调查随机插入和更新索引导致的潜在索引膨胀问题。根据需要可以使用 REINDEX CONCURRENTLY 重建索引。
检查查询性能
- 检查新增查询:检查新增的查询语句,确保它们使用了最优索引(EXPLAIN),并且性能稳定。
- 检查慢查询:分析查询日志(pgBadger),找出超长时间运行的查询语句并分析原因。
- 分析性能趋势:逐月比较查询语句的性能趋势,识别性能下降的语句,并通过执行计划确认性能下降的原因。
- 识别被阻塞的查询:分析查询日志,检查是否存在被阻塞或者锁等待的查询语句。
索引优化
- 优化索引使用:查看当前的索引使用情况,删除任何无效、未使用或冗余的索引以减少维护开销。
- 创建缺失索引:识别并创建缺失的可以提高查询性能的索引。
- 评估新索引:评估新增索引的影响,尤其是可能阻碍 PostgreSQL HOT 优化的索引。
检查可用性
- 回顾数据库故障:如果数据库出现服务中断,分析事故原因并记录相关文档以防止未来出现相同问题。
- 监控数据库重启:分析任何数据库重启事件,确保不是关键性能问题导致重启。
- 检查事务 ID 使用状况:查看事务 ID 使用情况以及 autovacuum 进程的性能,避免出现事务 ID 回卷问题。
- 评估连接数限制:确保数据库没有到达连接数上限(max_connections),并且资源分配合理。
- 监控复制延迟:检查复制延迟,确保跨节点复制正常运行。
- 应用程序错误日志:通过数据库日志查看应用程序错误,必要时适当调整应用程序。
- 检查备份:验证备份是否成功,并且基于最近的备份执行了还原测试,确保备份完整性。
监控自动化
- 自动执行日常任务:确定能够执行日常自动化任务(查询性能监控、索引选择、清理进程等)的工具,例如 Percona Monitoring and Management,pgAdmin、pganalyze、pgCluu 等。
- 自动化告警:配置关键性能指标(复制延迟、查询超时、磁盘利用率等)的告警阈值,并且在超过阈值时自动发送告警信息。
相关文章:
PostgreSQL DBA月度检查列表
为了确保数据库系统能够稳定高效运行,DBA 需要定期对数据库进行检查和维护,这是一项非常具有挑战性的工作。 本文给大家推荐一个 PostgreSQL DBA 月度性能检查列表,遵循以下指导原则可以帮助我们实现一个高可用、高性能、低成本、可扩展的数…...
驱动开发系列12 - Linux 编译内核模块的Makefile解释
一:内核模块Makefile #这一行定义了要编译的内核模块目标文件。obj-m表示目标模块对象文件(.o文件), #并指定了两个模块源文件:helloworld-params.c 和 helloworld.c。最终会生成这 #这两个.c文件的.o对象文件。 obj-m := helloworld-params.o helloworld.o#这行定义了内核…...

用js+css实现圆环型的进度条——js+css基础积累
如果用jscss实现圆环型的进度条: 直接上代码: <!DOCTYPE html> <html lang"en"><head><meta charset"UTF-8" /><meta http-equiv"X-UA-Compatible" content"IEedge" /><met…...
TDengine 与北微传感达成合作,解决传统数据库性能瓶颈
在当今物联网(IoT)快速发展的背景下,传感器技术已成为各个行业数字化转型的关键组成部分。随着设备数量的激增和数据生成速度的加快,如何高效地管理和分析这些数据,成为企业实现智能化运营的重要挑战。尤其是在惯性传感…...

通过Python爬虫获取商品销量数据,轻松掌握市场动态
为什么选择Python爬虫? 简洁易用:Python语言具有简洁的语法和丰富的库,使得编写爬虫变得简单高效。强大的库支持:Python拥有强大的爬虫框架(如Scrapy、BeautifulSoup、Requests等),可以快速实现…...

学习虚幻C++开发日志——TSet
TSet 官方文档:虚幻引擎中的Set容器 | 虚幻引擎 5.5 文档 | Epic Developer Community (epicgames.com) TSet 是通过对元素求值的可覆盖函数,使用数据值本身作为键,而不是将数据值与独立的键相关联。 默认情况下,TSet 不支持重…...
面向对象进阶(下)(JAVA笔记第二十二期)
p.s.这是萌新自己自学总结的笔记,如果想学习得更透彻的话还是请去看大佬的讲解 目录 抽象方法和抽象类抽象方法定义格式抽象类定义格式抽象方法和抽象类注意事项 接口接口的定义接口中成员变量的特点接口中没有构造方法接口中成员方法的特点在接口中定义具有方法体…...

通信协议——UART
目录 基础概念串行&并行串行的优缺点 单工&双工 UART基本概念时序图思考:接收方如何确定01和0011 基础概念 串行&并行 串行为8车道,并行为1车道 串行的优缺点 通行速度快浪费资源布线复杂线与线之间存在干扰 单工&双工 单工…...
最优阵列处理技术(七)-谱加权
阵列的加权技术等价于时间序列谱分析中的加窗或锐化技术。在加权过程中,需要考虑的是如何降低旁瓣并使主波束宽度的增长最小。 首先需要明确的是,在 u u u空间下的波束方向图为 B u ( u ) =...

Java | Leetcode Java题解之第486题预测赢家
题目: 题解: class Solution {public boolean PredictTheWinner(int[] nums) {int length nums.length;int[] dp new int[length];for (int i 0; i < length; i) {dp[i] nums[i];}for (int i length - 2; i > 0; i--) {for (int j i 1; j …...
leetcode动态规划(十五)-完全背包
题目 leetcode上没有纯完全背包题目,可以看卡码网上的题目 完全背包 思路 有N件物品和一个最多能背重量为W的背包。第i件物品的重量是weight[i],得到的价值是value[i] 。每件物品都有无限个(也就是可以放入背包多次)ÿ…...

AI视听新体验!浙大阿里提出视频到音乐生成模型MuVi:可解决语义对齐和节奏同步问题
MuVi旨在解决视频到音乐生成(V2M)中的语义对齐和节奏同步问题。 MuVi通过专门设计的视觉适配器分析视频内容,以提取上下文 和时间相关的特征,这些特征用于生成与视频的情感、主题及其节奏和节拍相匹配的音乐。MuVi在音频质量和时间同步方面表现优于现有基线方法,并展示了其在风…...

对比两个el-table,差异数据突显标记
前言 在数据分析和数据处理的过程中,经常需要对比两个数据集,以便发现其中的差异和变化。本文将介绍如何使用 el-table 组件来对比两个数据集,并通过差异数据的突显标记,帮助用户更直观地理解数据的变化。 cell-style 属性 其实利…...
调研funasr时间戳返回时间坐标效果可用性
# 背景 : 分析funasr识别结果中每个中文字的时间戳偏差情况 1.评价指标: ①偏差公式: A=标注字的时间戳(帧长区间) B=识别字的时间戳(帧长区间) 偏差=(AB的区间并集-AB的区间交际) 偏差百分比=(AB的区间并集-AB的区间交际)/(A的帧长) def calculate_bias(la…...
Tomcat默认配置整理
Connector: 处理请求的具体配置 Tomcat的连接等待队列长度,默认是100 Tomcat的最大连接数,默认是8192 Tomcat的最小工作线程数,默认是10 Tomcat的最大线程数,默认是200 Tomcat的连接超时时间,默认是20s Server port…...
深入理解Rust中的指针:裸指针 智能指针
Rust是一种注重安全性的系统编程语言,它通过所有权、借用和生命周期等机制来保证内存安全。在Rust中,指针的使用是小心翼翼的,因为指针操作是导致内存错误的主要原因之一。然而,指针在处理底层数据和性能优化时又是必不可少的。本…...

物联网实训项目:绿色家居套件
1、基本介绍 绿色家居通过物联网技术将家中的各种设备连接到一起,提供家电控制、照明控制、电话远程控制、室内外遥控、防盗报警、环境监测、暖通控制、红外转发以及可编程定时控制等多种功能和手段。绿色家居提供全方位的信息交互功能,甚至为各种能源费…...
缓存雪崩是什么
背景 Redis的缓存雪崩是指在某一时间段内,大量缓存数据同时失效,导致大量请求直接打到数据库上,造成数据库压力激增,甚至可能导致数据库宕机。这种情况类似于雪崩效应,突然的大量请求涌入数据库,系统无法承…...

【格物刊】龙信刊物已上新
文章关键词:电子数据取证、电子物证、手机取证、介质取证 深藏注册表的秘密:一次揭开金融阴谋的成功取证 一场看似无懈可击的金融操作,背后是否隐藏着阴谋?执法部门接到举报,指控几名金融机构的高层管理人员涉嫌利用…...
DNA存储介绍
1. DNA存储的基本原理 DNA存储技术基于DNA分子的双螺旋结构,利用其四种碱基(A、T、C、G)来编码信息。每个碱基可以代表一个二进制位(bit),其中A和C可以代表0,G和T可以代表1,或者使用…...
OpenLayers 可视化之热力图
注:当前使用的是 ol 5.3.0 版本,天地图使用的key请到天地图官网申请,并替换为自己的key 热力图(Heatmap)又叫热点图,是一种通过特殊高亮显示事物密度分布、变化趋势的数据可视化技术。采用颜色的深浅来显示…...

label-studio的使用教程(导入本地路径)
文章目录 1. 准备环境2. 脚本启动2.1 Windows2.2 Linux 3. 安装label-studio机器学习后端3.1 pip安装(推荐)3.2 GitHub仓库安装 4. 后端配置4.1 yolo环境4.2 引入后端模型4.3 修改脚本4.4 启动后端 5. 标注工程5.1 创建工程5.2 配置图片路径5.3 配置工程类型标签5.4 配置模型5.…...

VB.net复制Ntag213卡写入UID
本示例使用的发卡器:https://item.taobao.com/item.htm?ftt&id615391857885 一、读取旧Ntag卡的UID和数据 Private Sub Button15_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button15.Click轻松读卡技术支持:网站:Dim i, j As IntegerDim cardidhex, …...
三维GIS开发cesium智慧地铁教程(5)Cesium相机控制
一、环境搭建 <script src"../cesium1.99/Build/Cesium/Cesium.js"></script> <link rel"stylesheet" href"../cesium1.99/Build/Cesium/Widgets/widgets.css"> 关键配置点: 路径验证:确保相对路径.…...

Swift 协议扩展精进之路:解决 CoreData 托管实体子类的类型不匹配问题(下)
概述 在 Swift 开发语言中,各位秃头小码农们可以充分利用语法本身所带来的便利去劈荆斩棘。我们还可以恣意利用泛型、协议关联类型和协议扩展来进一步简化和优化我们复杂的代码需求。 不过,在涉及到多个子类派生于基类进行多态模拟的场景下,…...
【ROS】Nav2源码之nav2_behavior_tree-行为树节点列表
1、行为树节点分类 在 Nav2(Navigation2)的行为树框架中,行为树节点插件按照功能分为 Action(动作节点)、Condition(条件节点)、Control(控制节点) 和 Decorator(装饰节点) 四类。 1.1 动作节点 Action 执行具体的机器人操作或任务,直接与硬件、传感器或外部系统…...

【单片机期末】单片机系统设计
主要内容:系统状态机,系统时基,系统需求分析,系统构建,系统状态流图 一、题目要求 二、绘制系统状态流图 题目:根据上述描述绘制系统状态流图,注明状态转移条件及方向。 三、利用定时器产生时…...

pikachu靶场通关笔记22-1 SQL注入05-1-insert注入(报错法)
目录 一、SQL注入 二、insert注入 三、报错型注入 四、updatexml函数 五、源码审计 六、insert渗透实战 1、渗透准备 2、获取数据库名database 3、获取表名table 4、获取列名column 5、获取字段 本系列为通过《pikachu靶场通关笔记》的SQL注入关卡(共10关࿰…...

让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比
在机器学习的回归分析中,损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差(MSE)作为经典的损失函数,在处理干净数据时表现优异,但在面对包含异常值的噪声数据时,其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...
PAN/FPN
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import mathclass LowResQueryHighResKVAttention(nn.Module):"""方案 1: 低分辨率特征 (Query) 查询高分辨率特征 (Key, Value).输出分辨率与低分辨率输入相同。"""def __…...