🎯 レッスンの目的__HTMLTAG_68___
- ✅ クエリ分析用に pg_stat_statements をセットアップ
- ✅ PostgreSQL 用の Prometheus モニタリングを展開
- ✅ PG メトリクス用の Grafana ダッシュボードを構築
- ✅ バキューム調整と自動バキューム構成
- ✅ PgBouncer による接続プーリングの最適化
- ✅ 2 日目の操作: スケーリング、マイナー アップグレード、メジャー アップグレード
パート 1: pg_stat_statements — クエリ分析
1.1. pg_stat_statements
を有効にする ___コードブロック_0___1.2。トップの遅いクエリ
___コードブロック_1___パート 2: プロメテウスの監視
2.1. CloudNativePG 組み込みメトリクス
___コードブロック_2___2.2. Prometheus 用 PodMonitor
___コードブロック_3___2.3.カスタム指標クエリ
___コードブロック_4___パート 3: GRAFANA ダッシュボード
3.1.インポート ダッシュボード
___コードブロック_5___パート 4: 真空チューニング
4.1.自動バキューム構成
___コードブロック_6___4.2.大きなテーブルの手動 VACUUM
___コードブロック_7___パート 5: PGBOUNCER のチューニング
コードブロック_8
パート 6: 2 日目のオペレーション
6.1.スケールレプリカ
___コードブロック_9___6.2.マイナー バージョン アップグレード (例: 16.3 → 16.4)
___コードブロック_10___6.3.メジャー バージョン アップグレード (例: 16 → 17)
___コードブロック_11___💡 重要なポイント
- pg_stat_statements: クエリ パフォーマンス分析に必須
- Prometheus + Grafana: リアルタイム監視、遅延/接続に関するアラート
- 真空チューニング: 大きなテーブルのscale_factorを下げる(20%ではなく5%)
- PgBouncer: トランザクション プーリング、ワークロードに応じてdefault_pool_sizeを調整
- _マイナーアップグレード: ダウンタイムゼロのローリングアップデート
- メジャーアップグレード: 論理レプリケーション戦略
🎯 演習
演習 1: パフォーマンスのベースライン
- pg_stat_statements を有効にする
- pgbench ワークロードの実行
- 遅いクエリ上位 5 を特定__HTMLTAG_163___
- _Grafana ダッシュボードのセットアップ
演習 2: 真空実験室
- テーブルの作成、INSERT 1M 行、DELETE 500K
- デッドタプルを観察し、VACUUMをトリガー__HTMLTAG_173___
- _自動バキュームと手動バキュームのタイミングの比較__HTMLTAG_175___
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__HTMLTAG_181___レッスン 21: Kubernetes 上の RabbitMQ HA クラスター では、マイクロサービス通信用の HA メッセージ キューをデプロイします。