PGLens анализирует производительность PostgreSQL в исторической динамике: планы выполнения запросов, статистику использования индексов, активность сессий и блокировки. Вы видите не только то, что замедляло работу, но и почему это произошло.
PGLens — продукт компании ЦТИТП
Мы упаковываем экспертизу в удобные инструменты с быстрым стартом и сопровождением на всём жизненном цикле.
Сертифицированная команда
Поддержка и консультации специалистов по PostgreSQL
Единая платформа
Все метрики производительности в одном месте
Гибкость
On-premise или PaaS — настройка под вашу инфраструктуру
Полный цикл
От внедрения и обучения до поддержки 24/7
Инструменты анализа PostgreSQL
в одном интерфейсе
PGLens накапливает историю состояний кластера и структурирует её в аналитику, которая помогает найти первопричину деградации производительности — без необходимости вручную сопоставлять логи и системные представления.
Интеллектуальный подбор индексов
PGLens анализирует предикаты конкретного запроса и предлагает варианты индексов с разными методами доступа. Для каждого варианта система рассчитывает выигрыш в стоимости выполнения и формирует готовую команду CREATE INDEX. Администратор видит ожидаемый эффект до того, как что-либо изменено в базе.
Визуализация планов выполнения (EXPLAIN)
Наглядное представление структуры запроса с разбивкой по узлам плана: стоимость, тип сканирования, количество строк. Позволяет находить узкие места в логике выполнения без дополнительной нагрузки на продакшн.
Аннотации изменений и рестартов
PGLens автоматически фиксирует каждое изменение параметров конфигурации PostgreSQL (shared_buffers, work_mem, max_connections и другие) — отображает эти события прямо на временной шкале графиков. Перезапуски сервера также фиксируются как аннотации. Вы мгновенно видите, что именно изменилось и как это повлияло на производительность.
Анализ WAL и репликации
Детальная картина интенсивности записи в журнал предзаписи (WAL): объём генерируемых записей, время синхронизации, активность архиватора. Для кластеров — контроль лага репликации в байтах и секундах с обеих сторон: мастера и реплики. Помогает предотвращать каскадные отказы до того, как реплики начнут отставать критически.
Диагностика кэша и I/O
Графики соотношения попаданий в кэш PostgreSQL и чтений с диска. Если доля дискового чтения резко растёт — это сигнал о недостаточном размере shared_buffers или аномальном запросе, обходящем кэш. PGLens показывает эту динамику в исторической перспективе, позволяя связать всплеск I/O с конкретным запросом или событием.
Контроль долгоживущих транзакций
Мониторинг возраста активных бэкендов: oldest query, oldest transaction, oldest backend. Долгоживущие транзакции удерживают блокировки и препятствуют работе автовакуума, накапливая мёртвые строки. График Backend Age позволяет выявить «зависшие» процессы до того, как они приведут к деградации всей базы.
Когда нужен анализ работы PostgreSQL
Анализ PostgreSQL востребован не только в момент аварии. Три типичных сценария, когда исторические данные PGLens оказываются решающими.
Стандартные системные представления PostgreSQL уже не содержат информации о завершённых блокировках и снятых транзакциях. PGLens сохранил снэпшоты состояний в нужный период — вы видите, какие запросы выполнялись, какие блокировки удерживались и как менялась нагрузка в динамике. Картина инцидента восстанавливается без подключения к продакшну.
Прежде чем менять конфигурацию или добавлять индексы, важно зафиксировать текущее состояние: как ведут себя ключевые запросы, какие индексы используются, а какие нет. PGLens формирует эту базовую картину, с которой затем можно сравнить результат после оптимизации.
Аннотации изменений конфигурации фиксируют каждый деплой на временной шкале. После обновления вы сразу видите, как изменилось поведение ключевых запросов и как это отразилось на нагрузке. Анализ производительности PostgreSQL после деплоя занимает минуты, а не часы ручного сопоставления метрик.
Оцените возможности оперативного контроля и визуализации нагрузки на кластер с помощью мониторинга PostgreSQL.
Как работает анализ PostgreSQL в PGLens
Три шага от подключения до первых результатов. Данные для анализа накапливаются автоматически — вы начинаете работать с историей с момента первого запуска.
Накопление истории
PGLens непрерывно собирает снэпшоты состояний кластера, накапливая статистику работы вашей СУБД. Статистика запросов, структура их выполнения, использование индексов, параметры конфигурации — всё сохраняется с привязкой к временной шкале для последующего анализа.
Исследование в интерфейсе
Вы выбираете запрос, период или событие — система показывает детальную картину в динамике. Сравните логику выполнения до и после изменений, изучите историю блокировок или посмотрите, как менялась нагрузка на кластер в конкретный промежуток времени.
Автоматические отчёты
Планы выполнения, топы запросов по нагрузке и рекомендации по индексам формируются системой автоматически. Отчёты доступны в интерфейсе PGLens без прямого подключения к работающей базе — это важно для команд, где доступ к продакшну ограничен политиками безопасности.
Данные остаются
в вашей инфраструктуре
Анализ PostgreSQL через PGLens затрагивает только технические метрики производительности. Содержимое таблиц и бизнес-данные не читаются.
Без доступа к содержимому БД
Читаются только системные представления PostgreSQL — никаких данных из таблиц.
Изолированная архитектура
On-premise: система разворачивается внутри вашего периметра, данные не покидают контур.
Без нагрузки на продакшн
Сбор данных для анализа не создает значимой нагрузки на рабочие транзакции и оказывает минимальное влияние на кластер.
Симуляция без риска
Проверка эффекта от нового индекса — в памяти сессии, без реальных изменений в базе.
Выберите формат,
который подходит вашей инфраструктуре
Специалист поможет определиться с архитектурой на бесплатной консультации.
Коробочное решение
Устанавливается на ваших серверах. Данные не покидают периметр. Подходит для компаний с требованиями к изоляции инфраструктуры.
- Полный контроль над данными и инфраструктурой
- Docker-контейнер, установка из нескольких команд
- Работает в изолированном периметре
- Подходит для госсектора и финансов
Готовая инфраструктура
PGLens разворачивается как сервис — без управления собственным сервером анализа. Быстрый старт без дополнительных ресурсов.
- Быстрый запуск без DevOps-ресурсов
- Инфраструктура обслуживается командой PGLens
- Масштабируется под рост кластеров
- Подходит для продуктовых команд
Отвечаем на вопросы
об анализе PostgreSQL
Анализ PostgreSQL: что важно знать
Анализ PostgreSQL решает задачу, с которой не справляется стандартный мониторинг — восстановление картины прошлого. Когда инцидент уже завершился, системные представления pg_stat_activity и pg_locks больше не содержат нужных данных: блокировки сняты, транзакции завершены. Инструменты анализа работы PostgreSQL, накапливающие историю состояний кластера, позволяют восстановить хронологию событий и найти первопричину деградации даже спустя часы после инцидента.
Анализ производительности PostgreSQL включает несколько взаимосвязанных направлений: исследование планов выполнения запросов (EXPLAIN), оценку эффективности индексного покрытия, контроль активности WAL и репликации, диагностику соотношения кэш/диск и мониторинг долгоживущих транзакций. PGLens объединяет эти направления в единый интерфейс и добавляет временну́ю шкалу с аннотациями изменений конфигурации — вы видите не просто метрики, а их динамику в контексте реальных событий в кластере.
Ключевое отличие полноценного анализа PostgreSQL от ситуативной диагностики — работа с накопленной историей. Когда данные хранятся непрерывно, становится возможным сравнение «до и после»: как изменилось поведение запросов после деплоя, насколько вырос лаг репликации после пиковой нагрузки, как параметры конфигурации повлияли на поведение конкретных запросов. Это переводит работу с базой данных из режима «тушения пожаров» в режим осознанной, управляемой оптимизации.
Проведём анализ вашей текущей PostgreSQL-инфраструктуры и предложим формат аудита под ваши задачи.
