PostgreSQL 慢查询SQL跟踪操作

PostgreSQL 开启慢SQL捕获在排查问题时是个很有效的手段。根据慢SQL让我在工作中真正解决了实际问题，很有帮助。

PostgreSQL 日志支持的输出格式有 stderr（默认）、csvlog 、syslog

一般的错误跟踪，只需在配置文件 【postgresql.conf】简单设置几个参数，当然还有错误级别等要设置。

logging_collector = on
log_destination = ‘stderr’
log_directory = ‘log’
log_filename = ‘postgresql-%Y-%m-%d_%H%M%S.log’
SELECT
   name,
   setting,
   vartype,
   boot_val,
   reset_val
FROM pg_settings
where name in(‘logging_collector’,’log_destination’,’log_directory’,’log_filename’);

默认的跟踪日志记录在 pgdate/log 中，如 /usr/local/pgsql/data/log 。

其他几个重要参数说明：

log_rotation_age = 1440  #minute,多长时间创建新的文件记录日志。0 表示禁扩展。
log_rotation_size = 10240  #kb,文件多大后创建新的文件记录日志。0 表示禁扩展。
log_truncate_on_rotation = on #可重用同名日志文件

当需要跟踪SQL语句或者慢语句，得需要设置以下参数：

1

2log_statement = all #需设置跟踪所有语句，否则只能跟踪出错信息log_min_duration_statement = 5000 #milliseconds,记录执行5秒及以上的语句

log_statement：设置跟踪的语句类型，有4种类型：none(默认), ddl, mod, all。跟踪所有语句时可设置为 “all”。

log_min_duration_statement：跟踪慢查询语句，单位为毫秒。如设置 5000，表示日志将记录执行5秒以上的SQL语句。

当 log_statement=all 和 log_min_duration_statement 同时设置时，将跟踪所有语句，忽略log_min_duration_statement 设置。所以需按情况设置其中一个或两个值。

加载配置

select pg_reload_conf();
show log_min_duration_statement;

针对某个用户或者某数据库进行设置

1alter database test set log_min_duration_statement=5000;

捕获正在查询的慢SQL

1select * from pg_stat_activity where state’idle’ and now()-query_start > interval ‘5 s’ order by query_start ;

补充：PostgreSQL CPU占用100%性能分析及慢sql优化

查看连接数变化

CPU利用率到达100%，首先怀疑，是不是业务高峰活跃连接陡增，而数据库预留的资源不足造成的结果。我们需要查看下，问题发生时，活跃的连接数是否比平时多很多。

对于RDS for PG，数据库上的连接数变化，可以从控制台的监控信息中看到。而当前活跃的连接数>可以直接连接数据库，使用下列查询语句得到：

1select count( * ) from pg_stat_activity where state not like ‘%idle’;

追踪慢SQL

如果活跃连接数的变化处于正常范围，则很大概率可能是当时有性能很差的SQL被大量执行导致。由于RDS有慢SQL日志，我们可以通过这个日志，定位到当时比较耗时的SQL来进一步做分析。但通常问题发生时，整个系统都处于停滞状态，所有SQL都慢下来，当时记录的>慢SQL可能非常多，并不容易排查罪魁祸首。这里我们介绍几种在问题发生时，即介入追查慢SQL的方法。

1、第一种方法是使用pg_stat_statements插件定位慢SQL，步骤如下。

1.1 如果没有创建这个插件，需要手动创建。我们要利用插件和数据库系统里面的计数信息（如SQL执行时间累积等），而这些信息是不断累积的，包含了历史信息。为了更方便的排查当前的CPU满问题，我们要先重置计数器。

create extension pg_stat_statements;
select pg_stat_reset();
select pg_stat_statements_reset();

1.2 等待一段时间（例如1分钟），使计数器积累足够的信息。

1.3 查询最耗时的SQL（一般就是导致问题的直接原因）。

1select * from pg_stat_statements order by total_time desc limit 5;

1.4 查询读取Buffer次数最多的SQL，这些SQL可能由于所查询的数据没有索引，而导致了过多的Buffer读，也同时大量消耗了CPU。

1select * from pg_stat_statements order by shared_blks_hit+shared_blks_read desc limit 5;

2、第二种方法是，直接通过pg_stat_activity视图，利用下面的查询，查看当前长时间执行，一直不结束的SQL。这些SQL对应造成CPU满，也有直接嫌疑。

1select datname, usename, client_addr, application_name, state, backend_start, xact_start, xact_stay, query_start, query_stay, replace(query, chr(10), ‘ ‘) as query from (select pgsa.datname as datname, pgsa.usename as usename, pgsa.client_addr client_addr, pgsa.application_name as application_name, pgsa.state as state, pgsa.backend_start as backend_start, pgsa.xact_start as xact_start, extract(epoch from (now() – pgsa.xact_start)) as xact_stay, pgsa.query_start as query_start, extract(epoch from (now() – pgsa.query_start)) as query_stay , pgsa.query as query from pg_stat_activity as pgsa where pgsa.state != ‘idle’ and pgsa.state != ‘idle in transaction’ and pgsa.state != ‘idle in transaction (aborted)’) idleconnections order by query_stay desc limit 5;

datname |  usename  | client_addr |   application_name   | state |     backend_start     |     xact_start      |  xact_stay  |     query_start     | query_stay  |                                                                                        
                             query                                                                                                                     
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 denali | denaliadmin | 10.222.16.45 | pgAdmin III – Query Tool | active | 2018-02-26 22:36:05.603781+00 | 2018-02-26 22:36:13.054396+00 | 187614.245395 | 2018-02-26 22:36:13.054396+00 | 187614.245395 | select * from gen3_search_eu_17q2_20171115_epl.place_name \r where place_id not in (select place_id from gen3_search_eu_17q1_20170308_epl.place_name ) \r and name not in (select name from gen3_search_eu_17q1_20170308_epl.place_name)\r and lang = ‘ENG’\r limit 50
 denali | denaliadmin | 10.222.16.45 | pgAdmin III – Query Tool | active | 2018-02-26 23:46:24.442846+00 | 2018-02-26 23:46:34.920261+00 | 183392.37953 | 2018-02-26 23:46:34.920261+00 | 183392.37953 | select * from gen3_search_eu_17q2_20171115_epl.place_name \r where place_id not in (select place_id from gen3_search_eu_17q1_20170308_epl.place_name ) \r and name not in (select name from gen3_search_eu_17q1_20170308_epl.place_name)\r and lang = ‘ENG’\r limit 50\r
 denali | denaliadmin | 10.222.16.45 | pgAdmin III – Query Tool | active | 2018-02-27 01:19:53.83589+00 | 2018-02-27 01:20:01.519778+00 | 177785.780013 | 2018-02-27 01:20:01.519778+00 | 177785.780013 | select * from gen3_search_eu_17q2_20171115_epl.place_name \r where place_id not in (select place_id from gen3_search_eu_17q1_20170308_epl.place_name ) \r and name not in (select name from gen3_search_eu_17q1_20170308_epl.place_name)\r limit 50
 denali | denaliadmin | 10.222.16.45 | pgAdmin III – Query Tool | active | 2018-02-27 01:46:05.207888+00 | 2018-02-27 01:47:52.039779+00 | 176115.260012 | 2018-02-27 01:47:52.039779+00 | 176115.260012 | select a.place_id, a.metadata_dictionary_id,a.value, a.lang, b.place_id, b.metadata_dictionary_id, b.value, b.lang\r from gen3_search_eu_17q1_20170308_epl.place_address a \r inner join gen3_search_eu_17q2_20171115_epl.place_address b\r on a.place_id = b.place_id \r where a.metadata_dictionary_id = b.metadata_dictionary_id and a.lang = b.lang and a.value!=b.value and b.place_id not in (select poi_id from gen3_search_eu_17q2_20171115_epl.place_embeded_ids)\r limit 100\r
 denali | denaliadmin | 10.224.14.148 | pgAdmin III – Query Tool | active | 2018-02-27 05:05:39.903885+00 | 2018-02-27 05:05:48.827779+00 | 164238.472012 | 2018-02-27 05:05:48.827779+00 | 164238.472012 | select a.place_id, a.metadata_dictionary_id,a.value, a.lang, b.place_id, b.metadata_dictionary_id, b.value, b.lang\r from gen3_search_eu_17q1_20170308_epl.place_address a \r inner join gen3_search_eu_17q2_20171115_epl.place_address b\r on a.place_id = b.place_id \r where a.metadata_dictionary_id = b.metadata_dictionary_id and a.lang = b.lang and a.value!=b.value and b.place_id not in (select poi_id from gen3_search_eu_17q2_20171115_epl.place_embeded_ids)\r limit 100\r
(5 rows)

3、第3种方法，是从数据表上表扫描（Table Scan）的信息开始查起，查找缺失索引的表。数据表如果缺失索引，大部分热数据又都在内存时（例如内存8G，热数据6G），此时数据库只能使用表扫描，并需要处理已在内存中的大量的无关记录，而耗费大量CPU。特别是对于表记录数超100的表，一次表扫描占用大量CPU（基本把一个CPU占满），多个连接并发（例如上百连接），把所有CPU占满。

3.1 通过下面的查询，查出使用表扫描最多的表：

1select * from pg_stat_user_tables where n_live_tup > 100000 and seq_scan > 0 order by seq_tup_read desc limit 10;

3.2 查询当前正在运行的访问到上述表的慢查询：

1select * from pg_stat_activity where query ilike ‘% %’ and query_start – now() > interval ’10 seconds’;

3.3 也可以通过pg_stat_statements插件定位涉及到这些表的查询：

1select * from pg_stat_statements where query ilike ‘%

%’order by shared_blks_hit+shared_blks_read desc limit 3;

处理慢SQL

对于上面的方法查出来的慢SQL，首先需要做的可能是Cancel或Kill掉他们，使业务先恢复：

select pg_cancel_backend(pid) from pg_stat_activity where query like ‘%%’ and pid != pg_backend_pid();
select pg_terminate_backend(pid) from pg_stat_activity where query like ‘%%’ and pid != pg_backend_pid();

如果这些SQL确实是业务上必需的，则需要对他们做优化。这方面有“三板斧”：

1、对查询涉及的表，执行ANALYZE

或VACUUM ANZLYZE

，更新表的统计信息，使查询计划更准确。注意，为避免对业务影响，最好在业务低峰执行。

2、执行explain (query text)或explain (buffers true, analyze true, verbose true) (query text)命令，查看SQL的执行计划（注意，前者不会实际执行SQL，后者会实际执行而且能得到详细的执行信息），对其中的Table Scan涉及的表，建立索引。

3、重新编写SQL，去除掉不必要的子查询、改写UNION ALL、使用JOIN CLAUSE固定连接顺序等到，都是进一步深度优化SQL的手段，这里不再深入说明。

文章来源：脚本之家

来源地址：https://www.jb51.net/article/204841.htm