Aurora PostgreSQL の一般的な PostgreSQL パフォーマンス問題の初期トラブルシューティング

このガイドでは、Aurora PostgreSQL データベースに影響する 4 つの最も一般的なパフォーマンスの問題について説明します。テーブルとインデックスの肥大化、並列クエリのリソースの枯渇、接続と認証の負荷増大、autovacuum の調整です。パフォーマンスの低下が発生した場合、より詳細な調査を開始する前に、このガイドを初期診断チェックリストとして活用してください。

各セクションでは、観察される可能性のある症状について説明し、根本原因を確認するための診断クエリを提供し、特定の修復手順を推奨します。

クイック診断チェックリスト

パフォーマンスの問題を最初に調査するときは、次の順序付けられたトリアージステップを使用します。

テーブルとインデックスの肥大化

テーブルとインデックスの肥大化は、autovacuum がテーブルを再利用できるよりも速いペースで、デッドタプルがテーブルに蓄積されたときに発生します。これにより、時間の経過とともに、クエリのパフォーマンスが徐々に低下し、ストレージ使用量が増加し、最適ではないクエリプランが発生します。

症状

診断

システムカタログをクエリすることで、すべてのテーブルにおける肥大化を推定できます。このアプローチでは、拡張機能は必要ありません。

SELECT schemaname, relname,
       n_dead_tup,
       n_live_tup,
       ROUND(n_dead_tup::numeric / GREATEST(n_live_tup, 1) * 100, 2) AS dead_pct,
       last_autovacuum,
       last_autoanalyze
FROM pg_stat_user_tables
WHERE n_dead_tup > 10000
ORDER BY n_dead_tup DESC
LIMIT 20;

肥大化に対処するには、pg_repack 拡張機能を使用して、最小限のロックでテーブルとインデックスを再編成できます。詳細については、「pg_repack を使用したテーブルからの肥大化の削除」および「pg_repack を使用した Amazon Aurora および RDS for PostgreSQL からの肥大化の削除」を参照してください。

並列クエリのリソースの枯渇

PostgreSQL はクエリを並行して実行し、大規模なシーケンシャルスキャンと集約のパフォーマンスを向上させることができます。ただし、各並列ワーカーは、max_worker_processes (およびサブ制限 max_parallel_workers) に対してカウントされ、独自の work_mem を割り当てる完全なバックエンドプロセスです。4 つの並列ワーカーを含む 1 つのクエリは、数百メガバイトのメモリと大量の CPU を消費する可能性があります。同時実行性が高い場合、過剰な並列処理により CPU とメモリが急速に枯渇する可能性があります。

一般的な症状には、突然の CPU スパイク、クエリあたりのメモリ使用量の増加、アプリケーションの変更がないにもかかわらず CloudWatch で DatabaseConnections が上昇することなどがあります。また、IPC:BgWorkerStartup、IPC:ExecuteGather、IPC:ParallelFinish などの待機イベントが発生することもあります。これらの待機イベントの詳細については、「IPC:parallel 待機イベント」を参照してください。

ほとんどの OLTP および高同時実行の本稼働ワークロードでは、DB パラメータグループで max_parallel_workers_per_gather = 0 に設定して自動並列処理を無効にします。その後、セッションごとまたはロールごとにパラメータを設定することで、特定の分析セッションまたはレポートセッションの並列処理を選択的に有効にできます。

並列クエリの動作の診断と制御に関する詳細なガイダンスについては、「Aurora PostgreSQL での並列クエリのベストプラクティス」を参照してください。

接続および認証の高負荷

接続チャーン (プーリングを行わずにデータベース接続を頻繁に開閉すること) は、認証オーバーヘッドを発生させ、使用可能な接続スロットを枯渇させる可能性があります。アイドル状態のまま開いたままになっている接続も、有用な作業を実行せずにスロットを消費します。

症状

診断

次のクエリを実行して、現在の接続状態を確認します。

SELECT
  setting::int AS max_connections,
  (SELECT count(*) FROM pg_stat_activity) AS current_connections,
  (SELECT count(*) FROM pg_stat_activity WHERE state = 'idle') AS idle_connections,
  (SELECT count(*) FROM pg_stat_activity WHERE state = 'idle in transaction') AS idle_in_txn
FROM pg_settings
WHERE name = 'max_connections';

max_connections に対する idle または idle in transaction 接続の数が多い場合は、接続が適切に解放されていないことを示しています。アイドル状態のトランザクション接続は、ロックを保持し、autovacuum によるデッドタプルの再利用を妨げるため、特に問題があります。

修正

Performance Insights の待機イベントを使用したトラブルシューティング

Performance Insights は、データベースが時間を費やしている場所を示す待機イベントをキャプチャします。パフォーマンスの問題を調査する場合、待機イベントは、ボトルネックが CPU、I/O、ロック、ネットワーク、またはプロセス間通信のいずれであるかを特定するのに役立ちます。このガイドで説明されている問題発生時の一般的な待機イベントカテゴリは次のとおりです。

パフォーマンスの問題を示す一般的な待機イベントとその推奨される是正措置の完全なリファレンスについては、「Aurora PostgreSQL 待機イベント」を参照してください。

autovacuum 調整

autovacuum は、デッドタプルの再利用、テーブルとインデックスの肥大化の防止、プランナー統計の更新、トランザクション ID の循環に対する保護を行うバックグラウンドプロセスです。デフォルトの autovacuum 設定は保守的で、小規模なデータベース用に設計されています。書き込みの多い本稼働ワークロードでは、ほとんどの場合、チューニングが必要です。

autovacuum が書き込みワークロードに対応できない場合、肥大化し、プランナー統計が古くなり、トランザクション ID の循環のリスクが高まります。age(relfrozenxid) が 20 億に近づくと、データベースはデータ破損を防ぐためにシャットダウンします。

autovacuum のパラメータの調整、バキュームアクティビティのモニタリング、テーブルごとのオーバーライドの設定に関する詳細なガイダンスについては、「Aurora PostgreSQL での PostgreSQL autovacuum の使用」を参照してください。

関連情報