
# Aurora PostgreSQLでpg_stat_statementsを活用した性能分析

## 目次
1. はじめに
   1-1. 背景
   1-2. 本記事の目的
2. pg_stat_statementsの概要
   2-1. pg_stat_statementsとは？
   2-2. インストールとセットアップ
3. pg_stat_statementsの利用方法
   3-1. 基本的なコマンド
   3-2. 統計情報の確認
4. 性能分析の実践
   4-1. ボトルネックの特定
   4-2. クエリ最適化の手法
5. ポストグレス特有の注意点
   5-1. Aurora特有の設定
   5-2. Postgresのバージョンによる違い
6. パフォーマンスチューニング
   6-1. パラメータ設定の最適化
   6-2. 自動チューニングツールの活用
7. まとめ

## 1. はじめに

### 1-1. 背景
Aurora PostgreSQLは、Amazon Web Services (AWS) が提供するクラウドベースのデータベースサービスであり、PostgreSQLの互換性を持ちつつ、高パフォーマンスとスケーラビリティを提供します。本記事では、このAurora PostgreSQL上でpg_stat_statementsという強力な拡張機能を使用し、データベースの性能を分析する方法を解説します。

### 1-2. 本記事の目的
pg_stat_statementsを活用することで、PostgreSQLのクエリパフォーマンスを具体的に把握し、改善する手助けをします。本記事を通して、データベースのボトルネックを特定し、効率的に解決できることを目指します。

## 2. pg_stat_statementsの概要

### 2-1. pg_stat_statementsとは？
pg_stat_statementsは、PostgreSQLにおけるSQLクエリの性能情報を追跡し、集計する為の拡張モジュールです。このモジュールを使用することで、クエリの実行時間や回数、呼び出された頻度、消費したリソースなどを測定できます。

### 2-2. インストールとセットアップ
pg_stat_statementsは、PostgreSQLの標準拡張として提供されており、すぐに利用を開始できます。Aurora PostgreSQLでの使用も同様です。

1. **拡張機能を有効化**:  
   `CREATE EXTENSION pg_stat_statements;`

2. **postgresql.confの設定**:
   `shared_preload_libraries = 'pg_stat_statements'`

3. **パラメータの設定**:
   - `pg_stat_statements.max`: 保存するクエリの数（推奨: 5000）
   - `pg_stat_statements.track`: 追跡対象 (all / topなど)

変更後、Auroraの再起動が必要になることがあります。

## 3. pg_stat_statementsの利用方法

### 3-1. 基本的なコマンド
pg_stat_statementsビューにアクセスすることで、SQLクエリの詳細なパフォーマンス情報を確認できます。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 3-2. 統計情報の確認
以下のような統計を確認することができます:
- `calls`: クエリの呼び出し回数
- `total_time`: クエリが費やした合計時間
- `rows`: 影響を受けた行数

## 4. 性能分析の実践

### 4-1. ボトルネックの特定
pg_stat_statementsは、最も時間のかかるクエリや頻度の高いクエリを特定するための有用なツールです。以下のSQLは、最も負荷の高いクエリを探す一例です。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 4-2. クエリ最適化の手法
ボトルネックが特定できたら、以下のような手法を用いてクエリを最適化します：
- インデックスの追加
- クエリプランの確認および見直し (EXPLAINを使用)
- テーブル構造の見直し（例：正規化の適用）

## 5. ポストグレス特有の注意点

### 5-1. Aurora特有の設定
Aurora特有の設定（例：クラスタ構成やリーダーノードとライターノードの適切な利用）により、パフォーマンスが影響を受ける場合があります。AWSのドキュメントを基に調整を行います。

### 5-2. Postgresのバージョンによる違い
PostgreSQLのバージョンが異なると、pg_stat_statementsの機能も進化していることがあります。バージョンに応じた機能と最適な設定を確認することが重要です。

## 6. パフォーマンスチューニング

### 6-1. パラメータ設定の最適化
- `work_mem`: 大量データの処理時にメモリを有効に使うためには適切に設定。
- `maintenance_work_mem`: インデックス作成時の性能向上に重要。

### 6-2. 自動チューニングツールの活用
- **AWS Performance Insights**: Auroraのパフォーマンスをビジュアルに分析可能。
- **pgTune**: PostgreSQLの設定ファイルをチューニングするためのオープンソースツール。

## 7. まとめ
pg_stat_statementsは、Aurora PostgreSQLにおけるクエリパフォーマンス改善の強力なツールです。ボトルネックの特定から最適化まで、一貫したアプローチで効率的な改善が可能です。日々のSQLチューニングに活用することで、PostgreSQLの性能を最大限に引き出しましょう。

pg_stat_statementsを活用し、定期的なパフォーマンスレビューとチューニングを行うことで、データベースの効率的な運用を実現し続けましょう。 [cv:issue_marketplace_engineer]


# Aurora PostgreSQLでpg_stat_statementsを活用した性能分析

## 目次
1. はじめに
   1-1. 背景
   1-2. 本記事の目的
2. pg_stat_statementsの概要
   2-1. pg_stat_statementsとは？
   2-2. インストールとセットアップ
3. pg_stat_statementsの利用方法
   3-1. 基本的なコマンド
   3-2. 統計情報の確認
4. 性能分析の実践
   4-1. ボトルネックの特定
   4-2. クエリ最適化の手法
5. ポストグレス特有の注意点
   5-1. Aurora特有の設定
   5-2. Postgresのバージョンによる違い
6. パフォーマンスチューニング
   6-1. パラメータ設定の最適化
   6-2. 自動チューニングツールの活用
7. まとめ

## 1. はじめに

### 1-1. 背景
Aurora PostgreSQLは、Amazon Web Services (AWS) が提供するクラウドベースのデータベースサービスであり、PostgreSQLの互換性を持ちつつ、高パフォーマンスとスケーラビリティを提供します。本記事では、このAurora PostgreSQL上でpg_stat_statementsという強力な拡張機能を使用し、データベースの性能を分析する方法を解説します。

### 1-2. 本記事の目的
pg_stat_statementsを活用することで、PostgreSQLのクエリパフォーマンスを具体的に把握し、改善する手助けをします。本記事を通して、データベースのボトルネックを特定し、効率的に解決できることを目指します。

## 2. pg_stat_statementsの概要

### 2-1. pg_stat_statementsとは？
pg_stat_statementsは、PostgreSQLにおけるSQLクエリの性能情報を追跡し、集計する為の拡張モジュールです。このモジュールを使用することで、クエリの実行時間や回数、呼び出された頻度、消費したリソースなどを測定できます。

### 2-2. インストールとセットアップ
pg_stat_statementsは、PostgreSQLの標準拡張として提供されており、すぐに利用を開始できます。Aurora PostgreSQLでの使用も同様です。

1. **拡張機能を有効化**:  
   `CREATE EXTENSION pg_stat_statements;`

2. **postgresql.confの設定**:
   `shared_preload_libraries = 'pg_stat_statements'`

3. **パラメータの設定**:
   - `pg_stat_statements.max`: 保存するクエリの数（推奨: 5000）
   - `pg_stat_statements.track`: 追跡対象 (all / topなど)

変更後、Auroraの再起動が必要になることがあります。

## 3. pg_stat_statementsの利用方法

### 3-1. 基本的なコマンド
pg_stat_statementsビューにアクセスすることで、SQLクエリの詳細なパフォーマンス情報を確認できます。

```sql
SELECT * FROM pg_stat_statements
ORDER BY total_time DESC
LIMIT 10;
```

### 3-2. 統計情報の確認
以下のような統計を確認することができます:
- `calls`: クエリの呼び出し回数
- `total_time`: クエリが費やした合計時間
- `rows`: 影響を受けた行数

## 4. 性能分析の実践

### 4-1. ボトルネックの特定
pg_stat_statementsは、最も時間のかかるクエリや頻度の高いクエリを特定するための有用なツールです。以下のSQLは、最も負荷の高いクエリを探す一例です。

```sql
SELECT query,
       calls,
       total_time,
       mean_time,
       rows
FROM pg_stat_statements
ORDER BY total_time DESC
LIMIT 5;
```

### 4-2. クエリ最適化の手法
ボトルネックが特定できたら、以下のような手法を用いてクエリを最適化します：
- インデックスの追加
- クエリプランの確認および見直し (EXPLAINを使用)
- テーブル構造の見直し（例：正規化の適用）

## 5. ポストグレス特有の注意点

### 5-1. Aurora特有の設定
Aurora特有の設定（例：クラスタ構成やリーダーノードとライターノードの適切な利用）により、パフォーマンスが影響を受ける場合があります。AWSのドキュメントを基に調整を行います。

### 5-2. Postgresのバージョンによる違い
PostgreSQLのバージョンが異なると、pg_stat_statementsの機能も進化していることがあります。バージョンに応じた機能と最適な設定を確認することが重要です。

## 6. パフォーマンスチューニング

### 6-1. パラメータ設定の最適化
- `work_mem`: 大量データの処理時にメモリを有効に使うためには適切に設定。
- `maintenance_work_mem`: インデックス作成時の性能向上に重要。

### 6-2. 自動チューニングツールの活用
- **AWS Performance Insights**: Auroraのパフォーマンスをビジュアルに分析可能。
- **pgTune**: PostgreSQLの設定ファイルをチューニングするためのオープンソースツール。

## 7. まとめ
pg_stat_statementsは、Aurora PostgreSQLにおけるクエリパフォーマンス改善の強力なツールです。ボトルネックの特定から最適化まで、一貫したアプローチで効率的な改善が可能です。日々のSQLチューニングに活用することで、PostgreSQLの性能を最大限に引き出しましょう。

pg_stat_statementsを活用し、定期的なパフォーマンスレビューとチューニングを行うことで、データベースの効率的な運用を実現し続けましょう。 

Aurora PostgreSQLでpg_stat_statementsを活用した性能分析

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