Оптимизация PostgreSQL и медленных запросов

Когда это полезно

Страницы открываются медленно, база упирается в CPU или соединения, а расширение сервера дает временный эффект. Начинаем с конкретной операции: что выполняется, сколько занимает и чего ждет запрос

Как устроена наша инфраструктура

• КластерKubernetes, GitLab CI и Argo CD
• НаблюдаемостьOpenTelemetry, VictoriaMetrics, Grafana, Loki и Sentry
• ДанныеPostgreSQL, Redis и Kafka в проде Neurolove Studio

Инфраструктура и наблюдаемость в кейсе →

Как устроим работу

1. Зафиксируем симптомы

   Соберем обезличенные запросы, планы и метрики. Выберем операции для сравнения

2. Проверим причины

   Разберем индексы, чтение, блокировки и пул подключений. Для pgx, Gorm и PgBouncer учтем особенности приложения

3. Проверим изменения

   Испытаем их в согласованной среде, подготовим миграции и откат. После внедрения повторим измерение

Что получаете

• Перечень проблемных операций и причин задержки
• Рекомендации по запросам, индексам и соединениям
• Согласованные миграции и изменения приложения
• Сравнение задержек, нагрузки и ошибок до и после

Как проверим результат

• Сравниваем один набор операций на сопоставимых данных и нагрузке
• Проверяем не только время одного запроса, но и хвост задержек, ошибки и влияние на запись

От чего зависят стоимость и сроки

Оценка зависит от числа сценариев, объема данных и возможности воспроизвести нагрузку. Изменение бизнес-логики и схемы согласуем до внедрения

Диагностика с фиксированной ценой, смета этапа после нее, демо после каждого спринта. После любого этапа можно остановиться — результат остается у вас. Подробнее в «Анатомии цены»

Перед началом

Связанные задачи

Обсудить задачу