PostgreSQLパフォーマンスのボトルネックに対する完全なソリューション
PostgreSQLデータベースのパフォーマンス問題は、様々な要因によって引き起こされることが多く、Xata Agentは体系的なソリューションを提供します：
- 問題志向CPU使用率、メモリ使用率、I/Oレイテンシなどの主要メトリクスをチェックし、あらゆるレベルでパフォーマンスのボトルネックを特定するリアルタイム・モニタリング・モジュール。
- 遅いクエリ分析スロー・クエリ・インターフェースでは、非効率な実行をしているSQL文を自動的に特定し、インデックス最適化の提案（B-treeやGINインデックスの欠落など）やクエリ・リファクタリングの解決策を提供します。
- リソースの最適化shared_buffers、work_memおよびその他のコア構成値を調整するための推奨パラメータによると、典型的なシナリオは、25%の使用可能なメモリにshared_buffersを設定することができ、work_memは、適切な改善するために、同時接続数に応じて設定することができます。
- ロックコンテストのハンドリングトランザクションの分離レベルを調整するか、長いトランザクションを分割することで軽減することが推奨されます。
AWSユーザーの場合、Cloudwatchの統合を有効にすることで、より詳細なクラウドサービスレイヤーのメトリクスを得ることができ、これをXata Agentの分析と組み合わせることで、エンドツーエンドの最適化を図ることができます。
この答えは記事から得たものである。Xata Agent: PostgreSQLデータベースの監視と最適化のためのAIアシスタント》
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