Проанализировать причины инцидента производительности СУБД . Выявить и оптимизировать SQL-запросы влияющие на снижение производительности СУБД. 80% событий ожиданий : 80% событий ожидания IPС по SQL-запросам: Наибольшее количество ожиданий IPC по запросу 6863414396188999698 Проблемные узлы плана выполнения: Создание индекса (частичного/составного) по столбцу "col3" для таблицы "table2". Применение комплекса PG_HAZEL "Орешник" позволило резко сократить время на анализ причин снижения производительности СУБД и быстро определить ключевые возможности для оптимизации проблемных SQL-запросов.
Аналогичная задача
Задача
Проанализировать причины инцидента производительности СУБД . Выявить и оптимизировать SQL-запросы влияющие на снижение производительности СУБД.
Инцидент производительности СУБД
Операционная скорость и ожидания СУБД
Корреляция типов ожиданий СУБД
Диаграмма Парето по типу ожидания IPC
80% событий ожиданий :
- BgWorkerShutdown: Ожидание завершения фонового рабочего процесса.
- ExecuteGather: Ожидание активности дочернего процесса при выполнении узла плана Gather.
- ParallelFinish: Ожидание завершения вычислений параллельными рабочими процессами.
Диаграмма Парето SQL-запросов по типу ожидания IPC
80% событий ожидания IPС по SQL-запросам:
- 6863414396188999698
- -4533756551948631336
- 106835746851505948
- -5395258115281111645
- -4460774138492313959
- -4665732847868082957
- -7678244758353921905
Результат анализа ожиданий на уровне SQL-запросов:
Наибольшее количество ожиданий IPC по запросу 6863414396188999698
Текст запроса 6863414396188999698
План выполнения запроса 6863414396188999698
Проблемные узлы плана выполнения:
- Sort
- Gather
- Workers Planned: 2
- Parallel Seq Scan
Оптимизация SQL-запроса
Измененный текст запроса
План выполнения измененного запроса
Сравнение стоимости и времени выполнения оригинального и измененного запроса
ℹ️Дополнительная оптимизация
Создание индекса (частичного/составного) по столбцу "col3" для таблицы "table2".
Результат
Применение комплекса PG_HAZEL "Орешник" позволило резко сократить время на анализ причин снижения производительности СУБД и быстро определить ключевые возможности для оптимизации проблемных SQL-запросов.