Пошаговый план профилирования и оптимизации запроса
1) Воспроизведение и сбор метрик
- Собрать список самых медленных запросов (slow query log, pt-query-digest, pg_stat_statements) — например, top $10$.
- Собрать EXPLAIN/EXPLAIN ANALYZE для проблемного запроса, посмотреть реальные времена, планы и число строк.
- Проверить системные метрики I/O/CPU/память (iostat, vmstat, top) и блокировки (pg_locks, INFORMATION_SCHEMA.PROCESSLIST или performance_schema).
2) Анализ плана
- Определить алгоритмы соединений (nested loop / hash join / merge join) и какие шаги занимают больше времени.
- Сравнить оценки планировщика (estimates) и истинные значения (actual rows) — искать большие расхождения.
- Найти операторы, приводящие к сортировкам и использованию temp-файлов (spills).
3) Быстрые исправления на уровне запроса
- Убрать SELECT * — выбирать только нужные столбцы.
- Перенести фильтры (WHERE) как можно раньше, уменьшить размер входов в JOIN.
- Заменить коррелированные подзапросы на JOIN или EXISTS, если они повторяются.
- Использовать EXISTS вместо IN при необходимости (вариативно по СУБД).
- Переписать тяжёлые CTE (WITH) в инлайн-запросы или временные таблицы, если CTE материализуется и это плохо.
- Проверить приведения типов в условиях JOIN/WHERE — избегать функций по индексируемым столбцам.
4) Индексы и статистика
- Убедиться, что колонки, участвующие в JOIN/WHERE/ORDER BY, проиндексированы; использовать составные индексы для часто встречающихся комбинаций.
- Рассмотреть покрывающие индексы (index-only scan) и частичные/вычисляемые индексы для часто встречающихся фильтров.
- Обновить статистику (ANALYZE), настроить частоту и параметры автоматического сбора статистики.
- Проверить selectivity: если cardinality низкая, индекс может быть неэффективен.
5) Тюнинг СУБД
- Настроить параметры памяти для сортировок и объединений (например, work_mem) и кэширования (shared_buffers / buffer_pool).
- Включить/настроить параллельное выполнение запросов (max_parallel_workers_per_gather и т.п.).
- Следить за autovacuum/GC, долгими транзакциями, которые мешают очистке и статистике.
6) Структурные/логические оптимизации
- Материализованные представления или предагрегированные таблицы для дорогих вычислений (с переиндексацией/обновлением по расписанию).
- Временные таблицы/ETL-джобы для разбиения тяжёлых вычислений на этапы.
- Денормализация там, где JOINы слишком дорогие и данные часто читаются.
Архитектурные изменения для масштабирования
1) Горизонтальное и вертикальное масштабирование
- Вертикально: увеличить CPU/IO/память для узкого места.
- Горизонтально для чтения: read replicas / follower nodes (асинхронная репликация), маршрутизация чтений на реплики.
- Горизонтально для записи: шардинг (range/hash) по ключу; требует логики маршрутизации запросов и изменения схемы.
2) Кэширование и уровень приложений
- Внедрить кеширование на уровне приложения (Redis/Memcached) для часто читаемых данных.
- Использовать CDN для статических данных; кеширование результатов тяжёлых запросов с TTL.
- Ввести слой CQRS: разделение чтения и записи (read models).
3) Хранилища по назначению
- Для аналитики — отделить OLAP/BI в колоннарные хранилища (ClickHouse, Redshift, BigQuery) или использовать реплики для аналитики.
- Для горячих/холодных данных — tiered storage, архивация старых данных в менее дорогие хранилища.
4) Управление соединениями и инфраструктурой
- Connection pooling (PgBouncer, ProxySQL) чтобы избежать перегрузки соединениями.
- Балансировщики и управление нагрузкой: направлять тяжёлые запросы/долгие джобы на отдельные кластеры.
5) Сложные сценарии
- Partitioning (range/hash/list) для уменьшения сканируемого объёма; важно правильно выбирать ключ партиционирования.
- Re-sharding/Resharding при росте данных — заранее продумать стратегии миграции.
- Использовать асинхронные очереди (Kafka/RabbitMQ) для отложенной обработки и уменьшения пиковых нагрузок.
Практический рабочий цикл (рекомендация)
- Измерить → локализовать узкое место в плане → простые правки запроса/индексов → тестировать EXPLAIN ANALYZE → тюнить конфигурацию → при необходимости вводить материализацию/партиционирование → масштабировать инфраструктуру (реплики/шардинг/кэш) → мониторить.
Полезные инструменты
- PostgreSQL: EXPLAIN ANALYZE, pg_stat_statements, pg_locks, auto_explain.
- MySQL: EXPLAIN, slow query log, performance_schema.
- Внешние: pt-query-digest, Percona Monitoring, Prometheus + Grafana, APM (New Relic, Datadog).
Если нужно, могу дать чек-лист конкретных EXPLAIN-паттернов (например, как читать nested loops с большим количеством строк) или пример переписывания конкретного запроса — пришлите текст запроса и план.