Important
Lakebase 自動スケールは、ベータで、eastus2、westeurope、westusの各リージョンで利用可能です。
Lakebase 自動スケーリングは、自動スケール コンピューティング、ゼロへのスケーリング、分岐、インスタント リストアを備えた最新バージョンの Lakebase です。 Lakebase Provisioned との機能の比較については、バージョンの選択を参照してください。
Lakebase Postgres プロジェクトのクエリ パフォーマンスを監視して、クエリの実行履歴を分析し、低速なクエリを特定し、最適化の機会を見つけます。
クエリのパフォーマンスを表示する
- Lakebase アプリからプロジェクトを選択します。
- サイドバーで、ブランチを選択します。
- [監視] に移動します。
- [ クエリ パフォーマンス ] タブを選択します。
クエリ パフォーマンス ビューには、選択したブランチに対して以前に実行されたクエリの上位 100 件が表示されます。 ドロップダウンから コンピューティング と データベース を選択し、[ 更新 ] ボタンを使用して最新のクエリ統計を読み込みます。
このビューでは、 pg_stat_statements Postgres 拡張機能を使用して、クエリ実行の統計情報とパフォーマンス パターンを追跡します。 クエリは正規化された形式でグループ化されます。つまり、異なるパラメーター値を持つ同じクエリが 1 つの行に集計されます。
クエリ パフォーマンス ビューについて
クエリ パフォーマンス テーブルには、各クエリ パターンに関する次の情報が表示されます。
- 役割： クエリを実行した Postgres ロール。 これにより、クエリを実行したデータベース ユーザーまたはアプリケーション アカウントが表示されます。
- 呼び出し： このクエリ パターンが実行された回数。 これを使用して、最適化の恩恵を受ける可能性がある頻繁に実行されるクエリを特定します。
- 平均時間: このクエリのすべての実行の平均実行時間。 列ヘッダーをクリックして平均時間で並べ替え、一貫して低速なクエリを特定します。
- 合計時間: このクエリのすべての実行の累積実行時間。 これにより、個々の実行が高速であっても、全体的に最も多くのデータベース リソースを消費するクエリを特定できます。
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クエリ： 正規化された SQL ステートメント。 同様のクエリをグループ化するために、パラメーター値はプレースホルダー (
$1、$2など) に置き換えられます。
pg_stat_statementsについて
クエリ パフォーマンス ビューは、Postgres インスタンス内のシステム マネージド データベースにインストールされた pg_stat_statements Postgres 拡張機能を利用します。 クエリ履歴には、発行された場所 (SQL エディター、外部クライアント、またはアプリケーション) に関係なく、データベースに対して実行されるすべてのクエリが含まれます。
注
pg_stat_statements拡張機能によって収集されたデータは、コンピューティングが中断または再起動されたときに保持されません。 コンピューティングが再起動すると、新しいデータが収集されます。
カスタム クエリを実行する
pg_stat_statements データに対して独自のクエリを実行するには、pg_stat_statements拡張機能をデータベースにインストールし、SQL エディターまたは任意の Postgres クライアント (psql など) からクエリを実行します。 インストール方法、収集するデータ、実行できるクエリなど、 pg_stat_statementsの詳細については、「 pg_stat_statementsを使用した監視」を参照してください。