AI驱动的Postgres索引建议
💡
原文英文，约900词，阅读约需3分钟。
📝
内容提要
PlanetScale Insights推出AI驱动的PostgreSQL索引建议功能，监控数据库工作负载并定期提供优化建议，确保建议的索引显著提升查询性能，旨在简化索引管理，提高数据库效率。
🎯
关键要点
- PlanetScale Insights推出AI驱动的PostgreSQL索引建议功能，旨在提高数据库性能。
- 该功能监控数据库工作负载，定期提供优化建议以提升查询执行速度。
- 使用大型语言模型（LLMs）结合验证机制生成高质量的索引建议。
- 维护数据库健康的关键操作之一是找到合适的索引，需持续关注应用演变和查询模式变化。
- LLMs能够找到优化查询性能的索引，但需要解决两个问题：判断是否需要修改和生成不准确结果。
- 通过查询性能数据，确保在有需要的情况下才请求索引建议。
- 在建议更改生产数据库之前，需验证建议的实际效果。
- 确定合适索引的两个因素是数据库架构和工作负载。
- 通过过滤查询模式，找到最有可能受益于索引的查询。
- 建议的查询模式需占所有查询总运行时间的至少0.1%，并且需运行一定次数。
- 对候选查询的表进行过滤，以保持提示的简洁性和针对性。
- 在验证阶段，确保生成的CREATE INDEX语句语法有效，并评估每个候选查询的效果。
- 使用HypoPG扩展创建假设索引，以评估索引的潜在效果而不产生开销。
- 通过验证后，Insights生成新的索引建议，并提供相关查询的表格和估计的查询成本减少。
➡️
