PostgreSQL 慢查詢SQL跟蹤操作

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PostgreSQL 開啟慢SQL捕獲在排查問題時是個很有效的手段。根據慢SQL讓我在工作中真正解決瞭實際問題，很有幫助。

PostgreSQL 日志支持的輸出格式有 stderr（默認）、csvlog 、syslog

一般的錯誤跟蹤，隻需在配置文件 【postgresql.conf】簡單設置幾個參數，當然還有錯誤級別等要設置。

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');

默認的跟蹤日志記錄在 pgdate/log 中，如 /usr/local/pgsql/data/log 。

其他幾個重要參數說明：

log_rotation_age = 1440  #minute,多長時間創建新的文件記錄日志。0 表示禁擴展。
log_rotation_size = 10240  #kb,文件多大後創建新的文件記錄日志。0 表示禁擴展。
log_truncate_on_rotation = on #可重用同名日志文件

當需要跟蹤SQL語句或者慢語句，得需要設置以下參數：

log_statement = all  #需設置跟蹤所有語句，否則隻能跟蹤出錯信息
log_min_duration_statement = 5000  #milliseconds,記錄執行5秒及以上的語句

log_statement：

設置跟蹤的語句類型，有4種類型：none(默認), ddl, mod, all。跟蹤所有語句時可設置為 “all”。

log_min_duration_statement：

跟蹤慢查詢語句，單位為毫秒。如設置 5000，表示日志將記錄執行5秒以上的SQL語句。

當 log_statement=all 和 log_min_duration_statement 同時設置時，將跟蹤所有語句，忽略log_min_duration_statement 設置。所以需按情況設置其中一個或兩個值。

加載配置

select pg_reload_conf();
show log_min_duration_statement;

針對某個用戶或者某數據庫進行設置

alter database test set log_min_duration_statement=5000;

捕獲正在查詢的慢SQL

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

補充：PostgreSQL CPU占用100%性能分析及慢sql優化

查看連接數變化

CPU利用率到達100%，首先懷疑，是不是業務高峰活躍連接陡增，而數據庫預留的資源不足造成的結果。我們需要查看下，問題發生時，活躍的連接數是否比平時多很多。

對於RDS for PG，數據庫上的連接數變化，可以從控制臺的監控信息中看到。而當前活躍的連接數>可以直接連接數據庫，使用下列查詢語句得到：

select count( * ) from pg_stat_activity where state not like '%idle';

追蹤慢SQL

如果活躍連接數的變化處於正常范圍，則很大概率可能是當時有性能很差的SQL被大量執行導致。由於RDS有慢SQL日志，我們可以通過這個日志，定位到當時比較耗時的SQL來進一步做分析。但通常問題發生時，整個系統都處於停滯狀態，所有SQL都慢下來，當時記錄的>慢SQL可能非常多，並不容易排查罪魁禍首。這裡我們介紹幾種在問題發生時，即介入追查慢SQL的方法。

1、第一種方法是使用pg_stat_statements插件定位慢SQL，步驟如下。

1.1 如果沒有創建這個插件，需要手動創建。我們要利用插件和數據庫系統裡面的計數信息（如SQL執行時間累積等），而這些信息是不斷累積的，包含瞭歷史信息。為瞭更方便的排查當前的CPU滿問題，我們要先重置計數器。

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

1.2 等待一段時間（例如1分鐘），使計數器積累足夠的信息。

1.3 查詢最耗時的SQL（一般就是導致問題的直接原因）。

select * from pg_stat_statements order by total_time desc limit 5;

1.4 查詢讀取Buffer次數最多的SQL，這些SQL可能由於所查詢的數據沒有索引，而導致瞭過多的Buffer讀，也同時大量消耗瞭CPU。

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

2、第二種方法是，直接通過pg_stat_activity視圖，利用下面的查詢，查看當前長時間執行，一直不結束的SQL。這些SQL對應造成CPU滿，也有直接嫌疑。

select 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                                                                                                                      
---------+-------------+---------------+--------------------------+--------+-------------------------------+-------------------------------+---------------+-------------------------------+---------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 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種方法，是從數據表上表掃描（Table Scan）的信息開始查起，查找缺失索引的表。數據表如果缺失索引，大部分熱數據又都在內存時（例如內存8G，熱數據6G），此時數據庫隻能使用表掃描，並需要處理已在內存中的大量的無關記錄，而耗費大量CPU。特別是對於表記錄數超100的表，一次表掃描占用大量CPU（基本把一個CPU占滿），多個連接並發（例如上百連接），把所有CPU占滿。

3.1 通過下面的查詢，查出使用表掃描最多的表：

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

3.2 查詢當前正在運行的訪問到上述表的慢查詢：

select * from pg_stat_activity where query ilike '%<table name>%' and query_start - now() > interval '10 seconds';

3.3 也可以通過pg_stat_statements插件定位涉及到這些表的查詢：

select * from pg_stat_statements where query ilike '%<table>%'order by shared_blks_hit+shared_blks_read desc limit 3;

處理慢SQL

對於上面的方法查出來的慢SQL，首先需要做的可能是Cancel或Kill掉他們，使業務先恢復：

select pg_cancel_backend(pid) from pg_stat_activity where query like '%<query text>%' and pid != pg_backend_pid();
select pg_terminate_backend(pid) from pg_stat_activity where query like '%<query text>%' and pid != pg_backend_pid();

如果這些SQL確實是業務上必需的，則需要對他們做優化。這方面有“三板斧”：

1、對查詢涉及的表，執行ANALYZE <table>或VACUUM ANZLYZE <table>，更新表的統計信息，使查詢計劃更準確。註意，為避免對業務影響，最好在業務低峰執行。

2、執行explain (query text)或explain (buffers true, analyze true, verbose true) (query text)命令，查看SQL的執行計劃（註意，前者不會實際執行SQL，後者會實際執行而且能得到詳細的執行信息），對其中的Table Scan涉及的表，建立索引。

3、重新編寫SQL，去除掉不必要的子查詢、改寫UNION ALL、使用JOIN CLAUSE固定連接順序等到，都是進一步深度優化SQL的手段，這裡不再深入說明。

以上為個人經驗，希望能給大傢一個參考，也希望大傢多多支持WalkonNet。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。

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