Las bases de datos tienen que ver con las consultas. Almacenas tus datos en ellos y luego tienes que poder recuperarlos de alguna manera. Aquí vienen las consultas:las escribe en algún idioma, estructurado o no, de esa manera define qué datos desea recuperar. Idealmente, esas consultas serían rápidas, después de todo, no queremos esperar por nuestros datos. Existen muchas herramientas que le permiten comprender cómo se comportan sus consultas y cómo funcionan. En esta publicación de blog, compararemos pgDash y ClusterControl. En ambos casos, el rendimiento de las consultas es solo una parte de la funcionalidad. Sin más, echemos un vistazo a ellos.
¿Qué es pgDash?
pgDash es una herramienta dedicada a monitorear PostgreSQL y monitorear el rendimiento de las consultas es una de las funcionalidades disponibles.
pgDash requiere pg_stat_statements para obtener los datos. Es posible mostrar consultas por base de datos. Puede definir qué columnas deben estar visibles (por defecto, algunas de ellas no se muestran, para facilitar la lectura de los datos). Puede ver varios tipos de datos, como el tiempo de ejecución (promedio, máximo, mínimo, total), pero también información sobre bloques temporales, filas a las que se accede, acceso al disco y aciertos en el búfer. Esto crea una buena idea de cómo funciona una consulta determinada y cuál podría ser la razón por la que no funciona de manera eficiente. Puede ordenar los datos usando cualquier columna buscando consultas que, por ejemplo, sean las más lentas o las que escriban más bloques temporales.
Si es necesario, puede buscar consultas ejecutadas en una ventana de tiempo definida.
La granularidad aquí es de un minuto.
Para cada consulta en la lista puede hacer clic y ver estadísticas más detalladas.
Puede ver la consulta exacta, algunos datos (acceso al disco, acceso a búfer compartido, acceso a bloques temporales). También es posible habilitar la prueba y el almacenamiento del plan de ejecución de las consultas. Finalmente, puede ver los gráficos que muestran cómo cambió el rendimiento de la consulta en el tiempo.
En general, pgDash presenta una buena perspectiva de las métricas de rendimiento de consultas en PostgreSQL.
Monitorización y gestión de consultas de ClusterControl PostgreSQL
ClusterControl viene con Query Monitor, cuyo objetivo es brindar a los usuarios información sobre el rendimiento de sus consultas. Query Monitor se puede utilizar para PostgreSQL pero también para MySQL y Galera Cluster.
ClusterControl muestra datos agregados en todas las bases de datos y hosts del clúster. La lista de consultas contiene información sobre métricas relacionadas con el rendimiento. Número de ocurrencias, filas examinadas, tablas temporales, tiempo de ejecución máximo, promedio y total. La lista se puede ordenar usando algunas de las columnas (ocurrencias, máximo, promedio, desviación estándar y tiempo total de ejecución).
Se puede hacer clic en cada consulta, muestra el texto completo de la consulta, algunos detalles y sugerencias generales de optimización.
ClusterControl también viene con el módulo Query Outliers.
Si hay consultas que se desvían del rendimiento promedio de esa consulta en particular type, se mostrarán en esta sección, lo que permitirá al usuario comprender mejor qué consultas se comportan de manera inconsistente e intentar encontrar la causa raíz de esto.
Métricas de tablas e índices de PostgreSQL
Además de los datos directamente relacionados con el rendimiento de la consulta, ambas herramientas brindan información sobre otros aspectos internos que pueden afectar el rendimiento de la consulta.
pgDash tiene una sección de "Herramientas" en la que puede recopilar información sobre índices, tamaño de tabla e hinchazón:
Datos similares están disponibles en ClusterControl, en Query Statistics:
Es posible verificar las estadísticas de E/S para tablas e índices, tablas e índices inflados, índices no utilizados o duplicados. También puede comprobar a qué tablas es más probable que se acceda mediante exploraciones indexadas o secuenciales. También puede verificar el tamaño de las tablas y bases de datos más grandes.
Conclusión
Esperamos que este breve blog le brinde información sobre cómo se compara ClusterControl con pgDash en características relacionadas con el rendimiento de las consultas. Tenga en cuenta que ClusterControl está diseñado no solo para ayudarlo con el monitoreo del rendimiento, sino también para crear e implementar pilas HA para múltiples bases de datos de código abierto, realizar la administración de la configuración, definir y ejecutar programas de respaldo y muchas más funciones. Si está interesado en ClusterControl, puede descargarlo de forma gratuita.
