Online-анализ серверов

Анализ запросов

Проблемные запросы
Проблемные запросы
Распределение во времени
Распределение во времени
Тепловая карта шаблона
Тепловая карта шаблона
Детализация по приложениям
Детализация по приложениям
Сводка по приложениям
Сводка по приложениям
По объектам
По объектам
По триггерам
По триггерам
По моделям
По моделям
По времени и ресурсам
По времени и ресурсам
Инциденты производительности
Инциденты производительности

All plans whose execution time exceeds the value specified in the "auto_explain.log_min_duration" parameter will be logged on the server.

Many query plans differ only in numerical indicators, such as column values, node execution time, and resource usage. These plans have the same execution tree structure and can be combined into a single template.

You can also sort columns to identify the most frequently used templates and the templates that use the most resources.

Мегазапросы

Немалые проблемы серверу могут доставить и запросы, передающие большие объемы трафика по сети как в одну (огромное автоматически сгенерированное тело запроса или набор параметров), так и в другую (результирующая выборка большого размера) сторону. Распределение в течение суток и анализ разницы между временем выполнения конкретного плана и окончанием передачи его результата клиентскому приложению позволяют понять, пересекаются ли такие запросы между собой настолько сильно, чтобы создать проблемы для сервера СУБД.

Блокировки

Сводный анализ
Сводный анализ
Контекст блокировки
Контекст блокировки
Визуализация конфликтов
Визуализация конфликтов

Real-time monitoring allows you to get an instant overview of active processes and view blocks on the PostgreSQL server as soon as this information appears in the log file. Up-to-date information about the interdependencies between different blocks helps identify and fix the root causes of problems after they occur by examining them in terms of both the applications and the objects causing conflicts.

Ошибки

Все возникающие на серверах PostgreSQL сообщения об ошибках группируются по типам, что позволяет как быстро анализировать распределение однородных событий в течение дня, так и видеть конкретные аргументы, спровоцировавшие ошибку.