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PostgreSQLは、新世代のエンタープライズアプリケーションのためのデータベースです。あなたのデータベースのパフォーマンス監視とチューニングのツールもエンタープライズクラスですか？

クライムとSolarWindsは、Confioからの10年以上に渡ってOracleとSQL Serverのユーザにソリューションを提供してきたため、データベースのパフォーマンス管理について多くのノウハウを持っています。ユーザの声に耳を傾けてユーザから学んでいます。そのため、現在ではオープンソースのデータベースを数多くサポートし、その数は増え続けています。

私たちは、性能監視、PostgreSQLクエリチューニング、I/Oチューニングなどに対応する2つのソリューションで、私たちの専門知識をPostgreSQLに提供します。

どちらもユーザをエンタープライズクラスとして大きく手助けします。

Database Performance Analyzer (DPA)は、Oracle、SQL Server、MySQL、その他を含む広範なデータベースプラットフォームをサポートします。PostgreSQLの深いクエリチューニングと分析に機械学習を組み合わせてエンドツーエンドのITパフォーマンス管理を実現します。

Database Performance Monitor (DPM)はPostgreSQL監視ソリューションで、開発者、SRE、DBAのいずれにも有用なSaaSベースのインターフェイスを提供します。DPMは、MySQL、MongoDB、Redisなどの主要なオープンソースデータベースのシステムおよびデータベースの監視と分析の両方を提供します。

Database Performance Analyzer

DBAは、複数のデータベースプラットフォームでより多くのデータベースインスタンスを管理する必要に迫られています。Database Performance Analyzer（DPA）を使用すれば、機械学習による異常検知や履歴およびリアルタイム分析などの機能により、数分でパフォーマンス問題をピンポイントで特定できる、データベースパフォーマンス管理への一貫したアプローチを手に入れることができます。

DPAの主な機能は以下のとおりです。

●専門家によるクエリーのアドバイス、ブロッキング、リソース利用による多次元クエリー分析
●カスタムアラート、メトリクス、レポーティング
●VMwareの監視と分析を統合
●シンプルでエージェントレスなインストールにより、オーバーヘッドを1%未満に抑えることが可能
●オンプレミス、Azure、Amazon（RDSおよびAurora）インスタンスを含む幅広いデータベースプラットフォームが対象

Database Performance Monitor

アプリケーションを所有する開発者、データベースのリアルタイムおよび過去の統計情報を必要とするSREやDBAは、すべて Database Performance Monitor(DPM)の恩恵を受けることができます。直感的なインターフェイスは、コードの展開とデータベースのパフォーマンス監視を行う部門横断的なチームの作業をサポートします。

DPMの主な機能は次のとおりです。

●パフォーマンスの前後を測定するための時間比較
●カスタムアラートとダッシュボード
●システムとデータベースの両方のメトリックスにより、全体的な健全性を洞察
●部門横断的なチーム向けに拡張性のあるSaaSプラットフォーム
●MySQL、MongoDB、Redis、Auroraなど、幅広いオープンソースデータベースプラットフォームをカバー

DBAは、PostgreSQLのパフォーマンスチューニングと分析に関して、しばしば指南役となります。誰かがアプリケーションのパフォーマンス低下について不満を漏らすと、データベースのバックエンドが最初に非難されることがよくあります。

しかし、PostgreSQLインスタンスがVMware仮想マシンで動作している場合はどうでしょうか。多くの場合、DBAはPostgreSQLインスタンスをサポートする仮想インフ ラの影響（もしあれば）を全く見ることができません。DPA VMオプションによる統合仮想化監視は、VMがPostgresの性能問題を引き起こしているかどうかを判断するために必要なデータをDBAに提供します。VMのメトリクスとデータベースのメトリクスを重ねた独自の「タイムスライス」ビューから、詳細なESXiホストのメトリクスまで、DBAはPostgreSQLインスタンスへの影響を判断するのに必要なデータを手に入れることができます。

クラウドコンピューティングプラットフォーム上でPostgreSQLを実行する場合、パフォーマンスの最適化とチューニングが重要です。なぜなら、計算リソースの対価として、非効率的で不適切なクエリは、フロントエンドアプリケーションのパフォーマンスへの影響は言うまでもなく、コストにつながる可能性があるからです。

DPAは、PostgreSQLのパフォーマンス管理に対して、以下のような全体的なアプローチを提供します。

●リアルタイムおよびヒストリカルビュー
●24時間365日、秒単位のデータ収集が可能
●シンプルでエージェントレスな実装により、オーバーヘッドを1%未満に抑えることができます。
●ポストグレスに特化したレポート（アドホックまたはスケジュール型）
●機械学習による異常検知
●多角的なクエリ待ち時間分析
●問題箇所をピンポイントで特定するクエリアドバイザ
●システムおよびPostgreSQLの両方のメトリクス
●SQLテキストへのドリルダウンとライブプランの実行
●ドラッグ＆ドロップでカスタマイズできるメールアラートテンプレート
●自動化統合のためのRESTful API
●DPAは、物理サーバーやVM、Azure、AWSのサービスとして実装することが可能

DPAの異常検知は、時間の経過とともに賢くなる機械学習をベースに、季節性を利用して何が正常で何が正常でないかを判断しています。この強力な機能により、DBAは意識していなかったものも含め、パフォーマンスの問題を通常数秒で発見することができます。

機械学習と高度な待ち時間解析の組み合わせにより、クエリが影響を受けている理由と場所を示し、従来の監視ソリューションでは実現できなかったPostgreSQLの最適化の可視性を提供します。

DPAは、パフォーマンス低下の原因を指摘するクエリアドバイザによる専門的なアドバイスによって、PostgreSQLのチューニングをさらに一歩推し進めます。

DPAは、24時間365日、秒単位のデータ収集により、ディスク、メモリ、ネットワークなどの主要なシステムメトリクスを含むPostgreSQL環境の広範なメトリクスを測定します。さらに、PostgreSQL固有の主要なメトリクスを簡単に利用できます。

キャッシュエビション
チェックポイント
レプリケーション
バキューム
行の操作
ライセンスコンプライアンス

これらの指標と、リアルタイムおよび履歴ビューを組み合わせることで、DBAはPostgreSQLのチューニング指標に簡単にアクセスすることができます。

PostgreSQLデータベースインスタンスは、Linux、Windows Server、VMware仮想マシン、クラウドプラットフォームのどこで実行しても、Database Performance Analyzer（DPA）でカバーすることができます。

PostgreSQLプラットフォームの広範なサポートは以下のとおりです。

• PostgreSQL
• EDB Postgres
• Azure Database for PostgreSQL
• Amazon RDS for PostgreSQL
• Amazon Aurora for PostgreSQL
• Google Cloud SQL for PostgreSQL

DPAのPostgreSQLデータベース管理へのハイブリッドアプローチは、エージェントレスアーキテクチャと1%未満のオーバーヘッドで、データベースパフォーマンスのチューニングと最適化への一面的なビューを提供します。

DPAでは、異常検知アルゴリズムを用いて、予期せぬ待ち時間の増加を検知しています。ある期間では、待ち時間が多くても正常である場合があります。DPAは、過去のデータを使って正常な状態を「学習」し、そのデータに基づいて予測を行います。ある時間帯の待ち時間が予想より大幅に長い場合、DPAは異常を報告します。

非効率なクエリ、つまり、多くの行を読み取るが、返す行数は比較的少ないクエリのパフォーマンスを改善する方法を決定する際には、多くの要因を考慮する必要があります。DPAのテーブルチューニングアドバイザーは、十分な情報に基づいた意思決定を支援します。DPAは毎日、非効率的なクエリが実行されたテーブルを特定します。各テーブルについて、テーブル チューニング アドバイザー ページには、非効率的なクエリ、テーブル構造、および既存のインデックスに関する集約された情報が表示されます。こ の情報は、 次の よ う な質問に答 え る のに役立ち ます。

●クエリの計画をレビューする際に、どのステップに焦点を当てるべきか？
●このテーブルには現在いくつのインデックスが存在し、それらはどのようなものか？
●パフォーマンスを向上させるためにインデックスを追加することは可能か？
●統計は古くないか？
●テーブルのチャーン（挿入、更新、削除）はどの程度行われているか？

クエリのパフォーマンス問題の根本原因を調査するために、DPAはクエリに関する最も関連性の高いデータをインテリジェントに収集し、「クエリの詳細」ページに表示します。この情報を使用して、次のことを行います。

●パフォーマンスに影響を及ぼしている待機の種類を確認し、各待機の種類に関する詳細情報および推奨事項を表示します。
●クエリおよびテーブルのチューニングアドバイザーを確認する
●統計およびメトリックスチャートで、クエリ待ち時間と他のイベントとの関連性を調べることができます。

DPAは、主な待ちの種類やその他の情報をもとに、最も関連性の高い統計、ブロッキング、プラン、メトリクスチャートを自動的に選択します。これらのチャートを表示するためにスクロールダウンしても、「トップウェイト」チャートは表示されたままなので、同じ時間帯の他のイベントとクエリ待ち時間を関連付けることができます。この情報は、複雑なパフォーマンス問題の根本原因を特定するために必要なコンテキストを提供します。

従来のデータベース監視ツールは、データベースの健全性指標に着目して、パフォーマンス問題のトラブルシューティングを行います。DBA(DB管理者） は、これらの指標を改善するために何時間もかけてデータベースをチューニングしますが、その変更がパフォーマンスにほとんど影響を与えないことに気付くことがあります。

DPA(Database Performance Analyzer)は、データベースの健全性指標の代わりに、アプリケーションとエンドユーザーの待ち時間に注目します。DPAは、待ち時間が最も長い場所をグラフィカルに表示し、待ち時間が予想より長い時間帯（異常）も特定します。パフォーマンス問題の根本原因を掘り下げることができ、その修正方法に関するアドバイスを得ることができます。DPAを使用して、長い待ち時間の直接の原因となっている問題を発見し修正すれば、注目されるパフォーマンス改善を実現することができます。

DPAのホームページを使用して、待ち時間の長いデータベースインスタンスや異常なインスタンスを素早く特定し、ドリルダウンして詳細を確認することができます。