AWS Aurora PostgreSQL性能调优框架
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内容提要
本文介绍了识别、诊断和解决AWS Aurora PostgreSQL性能问题的框架，包括监控工具、慢查询分析、索引优化和参数调整等方法，通过持续监控和优化提升数据库性能。
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关键要点
- 本文介绍了识别、诊断和解决AWS Aurora PostgreSQL性能问题的框架。
- 性能问题的关键指标包括长查询运行时间、高CPU/IO使用率、死锁、连接超时等。
- 监控工具包括AWS Performance Insights和pg_stat_statements扩展。
- 识别慢查询的方法包括使用Performance Insights、pg_stat_statements和PostgreSQL日志。
- 分析执行计划时需了解关键术语，如Seq Scan、Index Scan、Hash Join等。
- 索引优化的最佳实践包括避免低基数列的索引和使用覆盖索引。
- 物化视图适用于成本高的聚合或连接逻辑和数据变化不频繁的场景。
- 参数调整的关键参数包括work_mem、shared_buffers和effective_cache_size。
- 计划稳定化在使用准备语句时很重要，需避免通用计划。
- 测试和验证包括使用EXPLAIN分析查询和进行A/B测试。
- 变更管理应在开发、阶段和生产环境中进行测试，并保持回滚计划。
- 自动化脚本示例包括查找未使用的索引和监控查询延迟。
- 调优AWS Aurora PostgreSQL是一个结构化的持续过程，涉及监控、诊断、实验和验证。
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