postgresql-optimization
PostgreSQL-Leistung optimieren
PostgreSQL-Datenbanken können ohne ordnungsgemäße Optimierung unter langsamen Abfragen und schlechter Leistung leiden. Diese Skill bietet einen systematischen Workflow für Abfrage-Tuning, Indizierung und Konfigurationsmanagement.
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正在使用“postgresql-optimization”。 Optimize PostgreSQL queries on our orders table
预期结果:
- Performance Assessment Results:
- - Database version: PostgreSQL 15.3
- - Identified 3 slow queries with execution time > 500ms
- - Missing indexes detected on orders.customer_id and orders.status
- Recommended Actions:
- 1. Create B-tree index on orders(customer_id)
- 2. Create partial index for active orders
- 3. Add composite index for frequent query pattern
- Configuration Suggestions:
- - Increase work_mem to 64MB for sort operations
- - Set effective_cache_size to 6GB (75% of available memory)
正在使用“postgresql-optimization”。 Design indexing strategy for analytics queries
预期结果:
- Index Strategy for Analytics Dashboard:
- Primary Indexes:
- - B-tree on events(user_id, created_at) for user activity
- - B-tree on events(event_type, created_at) for event filtering
- Composite Indexes:
- - (product_id, category_id, price) for product searches
- Partial Indexes:
- - Index on orders WHERE status = 'pending' for processing queue
- Maintenance Plan:
- - Weekly ANALYZE after bulk loads
- - Monitor index usage with pg_stat_user_indexes
安全审计
安全Static analysis detected 36 potential issues (external_commands, weak cryptographic algorithm) but all are FALSE POSITIVES. The skill file contains only markdown documentation with skill references and prompts. No actual code execution, cryptographic operations, or security risks exist. The detected patterns are markdown code blocks and skill name references misinterpreted by the scanner.
质量评分
你能构建什么
Langsame Abfrageleistung beheben
Systematische Analyse und Optimierung von langsam ausgeführten Abfragen in Produktions-PostgreSQL-Datenbanken mit EXPLAIN ANALYZE und Indizierungsstrategien.
Indizierungsstrategie entwerfen
Erstellen umfassender Indizierungspläne einschließlich B-Tree-, Composite- und Partial-Indizes zur Verbesserung der Abfrageleistung über mehrere Tabellen hinweg.
PostgreSQL-Konfiguration optimieren
Optimieren von PostgreSQL-Servereinstellungen wie shared_buffers, work_mem und effective_cache_size für eine bessere Ressourcennutzung.
试试这些提示
Verwenden Sie @database-optimizer, um die PostgreSQL-Leistung meiner Datenbank zu bewerten. Überprüfen Sie die Version, prüfen Sie die Konfiguration und identifizieren Sie langsame Abfragen.
Verwenden Sie @sql-optimization-patterns, um die folgenden Abfragen zu analysieren und zu optimieren. Führen Sie EXPLAIN ANALYZE aus und schlagen Sie Verbesserungen vor: ```sql SELECT * FROM orders WHERE created_at > '2024-01-01'; ```
Verwenden Sie @database-design, um eine PostgreSQL-Indizierungsstrategie für unsere E-Commerce-Datenbank mit Tabellen für Benutzer, Bestellungen, Produkte und Bewertungen zu entwerfen.
Verwenden Sie @postgres-best-practices, um die PostgreSQL-Konfiguration für einen Datenbankserver mit 8 GB RAM und 500 gleichzeitigen Benutzern zu optimieren.
最佳实践
- Führen Sie immer EXPLAIN ANALYZE vor und nach der Abfrageoptimierung durch, um die tatsächlichen Verbesserungen zu messen
- Erstellen Sie Indizes während zeitarmer Zeiten, da die Indexerstellung Tabellen sperrt
- Überwachen Sie die Abfrageleistung über die Zeit mit pg_stat_statements, um Regressionen zu identifizieren
避免
- Zu viele Indizes erstellen - jeder Index erhöht den Schreibaufwand und verbraucht Speicher
- Sequenzielle Scans verwenden, wenn Indizes aufgrund von Fehlkonfiguration verfügbar sind
- Tabellen-Bloat und Vacuum-Einstellungen ignorieren - führt zu Leistungsverschlechterung über die Zeit