PostgreSQL 開啟慢SQL捕獲在排查問題時是個很有效的手段。根據慢SQL讓我在工作中真正解決了實際問題，很有幫助。
PostgreSQL 日志支持的輸出格式有 stderr（默認）、csvlog 、syslog
一般的錯誤跟蹤，只需在配置文件 【postgresql.conf】簡單設置幾個參數，當然還有錯誤級別等要設置。
logging_collector = on
log_destination = 'stderr'
log_directory = 'log'
log_filename = 'postgresql-%Y-%m-%d_%H%M%S.log'
SELECT
name,
setting,
vartype,
boot_val,
reset_val
FROM pg_settings
where name in('logging_collector','log_destination','log_directory','log_filename');
默認的跟蹤日志記錄在 pgdate/log 中，如 /usr/local/pgsql/data/log 。
其他幾個重要參數說明：
log_rotation_age = 1440 #minute,多長時間創建新的文件記錄日志。0 表示禁擴展。
log_rotation_size = 10240 #kb,文件多大后創建新的文件記錄日志。0 表示禁擴展。
log_truncate_on_rotation = on #可重用同名日志文件
當需要跟蹤SQL語句或者慢語句，得需要設置以下參數：
log_statement = all #需設置跟蹤所有語句，否則只能跟蹤出錯信息
log_min_duration_statement = 5000 #milliseconds,記錄執行5秒及以上的語句
log_statement：
設置跟蹤的語句類型，有4種類型：none(默認), ddl, mod, all。跟蹤所有語句時可設置為 "all"。
log_min_duration_statement：
跟蹤慢查詢語句，單位為毫秒。如設置 5000，表示日志將記錄執行5秒以上的SQL語句。
當 log_statement=all 和 log_min_duration_statement 同時設置時，將跟蹤所有語句，忽略log_min_duration_statement 設置。所以需按情況設置其中一個或兩個值。
加載配置
select pg_reload_conf();
show log_min_duration_statement;
針對某個用戶或者某數據庫進行設置
alter database test set log_min_duration_statement=5000;
捕獲正在查詢的慢SQL
select * from pg_stat_activity where state>'idle' and now()-query_start > interval '5 s' order by query_start ;
補充：PostgreSQL CPU占用100%性能分析及慢sql優化
查看連接數變化
CPU利用率到達100%，首先懷疑，是不是業務高峰活躍連接陡增，而數據庫預留的資源不足造成的結果。我們需要查看下，問題發生時，活躍的連接數是否比平時多很多。
對于RDS for PG，數據庫上的連接數變化，可以從控制臺的監控信息中看到。而當前活躍的連接數>可以直接連接數據庫，使用下列查詢語句得到：
select count( * ) from pg_stat_activity where state not like '%idle';
追蹤慢SQL
如果活躍連接數的變化處于正常范圍，則很大概率可能是當時有性能很差的SQL被大量執行導致。由于RDS有慢SQL日志，我們可以通過這個日志，定位到當時比較耗時的SQL來進一步做分析。但通常問題發生時，整個系統都處于停滯狀態，所有SQL都慢下來，當時記錄的>慢SQL可能非常多，并不容易排查罪魁禍首。這里我們介紹幾種在問題發生時，即介入追查慢SQL的方法。
1、第一種方法是使用pg_stat_statements插件定位慢SQL，步驟如下。
1.1 如果沒有創建這個插件，需要手動創建。我們要利用插件和數據庫系統里面的計數信息（如SQL執行時間累積等），而這些信息是不斷累積的，包含了歷史信息。為了更方便的排查當前的CPU滿問題，我們要先重置計數器。
create extension pg_stat_statements;
select pg_stat_reset();
select pg_stat_statements_reset();
1.2 等待一段時間（例如1分鐘），使計數器積累足夠的信息。
1.3 查詢最耗時的SQL（一般就是導致問題的直接原因）。
select * from pg_stat_statements order by total_time desc limit 5;
1.4 查詢讀取Buffer次數最多的SQL，這些SQL可能由于所查詢的數據沒有索引，而導致了過多的Buffer讀，也同時大量消耗了CPU。
select * from pg_stat_statements order by shared_blks_hit+shared_blks_read desc limit 5;
2、第二種方法是，直接通過pg_stat_activity視圖，利用下面的查詢，查看當前長時間執行，一直不結束的SQL。這些SQL對應造成CPU滿，也有直接嫌疑。
select datname, usename, client_addr, application_name, state, backend_start, xact_start, xact_stay, query_start, query_stay, replace(query, chr(10), ' ') as query from (select pgsa.datname as datname, pgsa.usename as usename, pgsa.client_addr client_addr, pgsa.application_name as application_name, pgsa.state as state, pgsa.backend_start as backend_start, pgsa.xact_start as xact_start, extract(epoch from (now() - pgsa.xact_start)) as xact_stay, pgsa.query_start as query_start, extract(epoch from (now() - pgsa.query_start)) as query_stay , pgsa.query as query from pg_stat_activity as pgsa where pgsa.state != 'idle' and pgsa.state != 'idle in transaction' and pgsa.state != 'idle in transaction (aborted)') idleconnections order by query_stay desc limit 5;
datname | usename | client_addr | application_name | state | backend_start | xact_start | xact_stay | query_start | query_stay |
query
---------+-------------+---------------+--------------------------+--------+-------------------------------+-------------------------------+---------------+-------------------------------+---------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
denali | denaliadmin | 10.222.16.45 | pgAdmin III - Query Tool | active | 2018-02-26 22:36:05.603781+00 | 2018-02-26 22:36:13.054396+00 | 187614.245395 | 2018-02-26 22:36:13.054396+00 | 187614.245395 | select * from gen3_search_eu_17q2_20171115_epl.place_name \r where place_id not in (select place_id from gen3_search_eu_17q1_20170308_epl.place_name ) \r and name not in (select name from gen3_search_eu_17q1_20170308_epl.place_name)\r and lang = 'ENG'\r limit 50
denali | denaliadmin | 10.222.16.45 | pgAdmin III - Query Tool | active | 2018-02-26 23:46:24.442846+00 | 2018-02-26 23:46:34.920261+00 | 183392.37953 | 2018-02-26 23:46:34.920261+00 | 183392.37953 | select * from gen3_search_eu_17q2_20171115_epl.place_name \r where place_id not in (select place_id from gen3_search_eu_17q1_20170308_epl.place_name ) \r and name not in (select name from gen3_search_eu_17q1_20170308_epl.place_name)\r and lang = 'ENG'\r limit 50\r
denali | denaliadmin | 10.222.16.45 | pgAdmin III - Query Tool | active | 2018-02-27 01:19:53.83589+00 | 2018-02-27 01:20:01.519778+00 | 177785.780013 | 2018-02-27 01:20:01.519778+00 | 177785.780013 | select * from gen3_search_eu_17q2_20171115_epl.place_name \r where place_id not in (select place_id from gen3_search_eu_17q1_20170308_epl.place_name ) \r and name not in (select name from gen3_search_eu_17q1_20170308_epl.place_name)\r limit 50
denali | denaliadmin | 10.222.16.45 | pgAdmin III - Query Tool | active | 2018-02-27 01:46:05.207888+00 | 2018-02-27 01:47:52.039779+00 | 176115.260012 | 2018-02-27 01:47:52.039779+00 | 176115.260012 | select a.place_id, a.metadata_dictionary_id,a.value, a.lang, b.place_id, b.metadata_dictionary_id, b.value, b.lang\r from gen3_search_eu_17q1_20170308_epl.place_address a \r inner join gen3_search_eu_17q2_20171115_epl.place_address b\r on a.place_id = b.place_id \r where a.metadata_dictionary_id = b.metadata_dictionary_id and a.lang = b.lang and a.value!=b.value and b.place_id not in (select poi_id from gen3_search_eu_17q2_20171115_epl.place_embeded_ids)\r limit 100\r
denali | denaliadmin | 10.224.14.148 | pgAdmin III - Query Tool | active | 2018-02-27 05:05:39.903885+00 | 2018-02-27 05:05:48.827779+00 | 164238.472012 | 2018-02-27 05:05:48.827779+00 | 164238.472012 | select a.place_id, a.metadata_dictionary_id,a.value, a.lang, b.place_id, b.metadata_dictionary_id, b.value, b.lang\r from gen3_search_eu_17q1_20170308_epl.place_address a \r inner join gen3_search_eu_17q2_20171115_epl.place_address b\r on a.place_id = b.place_id \r where a.metadata_dictionary_id = b.metadata_dictionary_id and a.lang = b.lang and a.value!=b.value and b.place_id not in (select poi_id from gen3_search_eu_17q2_20171115_epl.place_embeded_ids)\r limit 100\r
(5 rows)
3、第3種方法，是從數據表上表掃描（Table Scan）的信息開始查起，查找缺失索引的表。數據表如果缺失索引，大部分熱數據又都在內存時（例如內存8G，熱數據6G），此時數據庫只能使用表掃描，并需要處理已在內存中的大量的無關記錄，而耗費大量CPU。特別是對于表記錄數超100的表，一次表掃描占用大量CPU（基本把一個CPU占滿），多個連接并發（例如上百連接），把所有CPU占滿。
3.1 通過下面的查詢，查出使用表掃描最多的表：
select * from pg_stat_user_tables where n_live_tup > 100000 and seq_scan > 0 order by seq_tup_read desc limit 10;
3.2 查詢當前正在運行的訪問到上述表的慢查詢：
select * from pg_stat_activity where query ilike '%table name>%' and query_start - now() > interval '10 seconds';
3.3 也可以通過pg_stat_statements插件定位涉及到這些表的查詢：
select * from pg_stat_statements where query ilike '%table>%'order by shared_blks_hit+shared_blks_read desc limit 3;
處理慢SQL
對于上面的方法查出來的慢SQL，首先需要做的可能是Cancel或Kill掉他們，使業務先恢復：
select pg_cancel_backend(pid) from pg_stat_activity where query like '%query text>%' and pid != pg_backend_pid();
select pg_terminate_backend(pid) from pg_stat_activity where query like '%query text>%' and pid != pg_backend_pid();
如果這些SQL確實是業務上必需的，則需要對他們做優化。這方面有“三板斧”：
1、對查詢涉及的表，執行ANALYZE table>或VACUUM ANZLYZE table>，更新表的統計信息，使查詢計劃更準確。注意，為避免對業務影響，最好在業務低峰執行。
2、執行explain (query text)或explain (buffers true, analyze true, verbose true) (query text)命令，查看SQL的執行計劃（注意，前者不會實際執行SQL，后者會實際執行而且能得到詳細的執行信息），對其中的Table Scan涉及的表，建立索引。
3、重新編寫SQL，去除掉不必要的子查詢、改寫UNION ALL、使用JOIN CLAUSE固定連接順序等到，都是進一步深度優化SQL的手段，這里不再深入說明。
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。
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