🔵 عنوان مقاله
pgexporter 0.7: Prometheus Exporter for Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
pgexporter 0.7 یک Prometheus Exporter برای Postgres است که با بهبودهای مهم در متریک‌های هسته و اضافه‌شدن متریک‌های جدید برای autovacuum منتشر شده است. این نسخه همچنین از افزونه‌های PostGIS، pg_stat_statements، pgvector و Timescale پشتیبانی می‌کند تا مشاهده‌پذیری دقیق‌تری بر بارهای کاری مکانی، کارایی پرس‌وجوها، جست‌وجوی برداری و سناریوهای سری‌زمانی فراهم شود. این به‌روزرسانی‌ها رصدپذیری، عیب‌یابی و برنامه‌ریزی ظرفیت را در کلاسترهای Postgres ساده‌تر می‌کند. برای جزئیات بیشتر به صفحهٔ اصلی پروژه مراجعه کنید.
#pgexporter #Postgres #Prometheus #Monitoring #PostGIS #pg_stat_statements #pgvector #Timescale
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/174767/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
pgexporter 0.7: Prometheus Exporter for Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
pgexporter 0.7 یک Prometheus Exporter برای Postgres است که با بهبودهای مهم در متریک‌های هسته و اضافه‌شدن متریک‌های جدید برای autovacuum منتشر شده است. این نسخه همچنین از افزونه‌های PostGIS، pg_stat_statements، pgvector و Timescale پشتیبانی می‌کند تا مشاهده‌پذیری دقیق‌تری بر بارهای کاری مکانی، کارایی پرس‌وجوها، جست‌وجوی برداری و سناریوهای سری‌زمانی فراهم شود. این به‌روزرسانی‌ها رصدپذیری، عیب‌یابی و برنامه‌ریزی ظرفیت را در کلاسترهای Postgres ساده‌تر می‌کند. برای جزئیات بیشتر به صفحهٔ اصلی پروژه مراجعه کنید.
#pgexporter #Postgres #Prometheus #Monitoring #PostGIS #pg_stat_statements #pgvector #Timescale
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/174767/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
pgexporter.github.io
pgexporter 0.7.0 | pgexporter
Documentation website for pgexporter
🔵 عنوان مقاله
PostGIS Performance: pg_stat_statements and Postgres Tuning
🟢 خلاصه مقاله:
**این مقاله نشان می‌دهد چطور با استفاده از PostGIS روی Postgres می‌توان کارایی پرس‌وجوهای مکانی را بهبود داد. محور اصلی کار، اندازه‌گیری دقیق با pg_stat_statements برای شناسایی پرهزینه‌ترین پرس‌وجوها و سپس تحلیل آن‌ها با EXPLAIN/ANALYZE است. توصیه‌های کلیدی شامل انتخاب درست geometry یا geography، ساخت ایندکس‌های GiST/SP-GiST، نوشتن شرط‌های قابل استفاده توسط ایندکس (مثل ST_Intersects و محدوده‌های جعبه‌ای)، و اجرای VACUUM/ANALYZE پس از بارگذاری‌های حجیم است. در بخش تنظیمات Postgres هم به shared_buffers، effective_cache_size، work_mem، موازی‌سازی، تنظیمات autovacuum و در صورت نیاز پارتیشن‌بندی اشاره می‌شود. برای سرویس‌های Go (به نقل از Golang Weekly)، استفاده از pooling مناسب، جلوگیری از الگوهای N+1، Batch کردن عملیات، بهره‌گیری از COPY و تعیین statement_timeout توصیه شده است. رویکرد کلی: اندازه‌گیری، اعمال تغییرات هدفمند، و اعتبارسنجی مداوم برای رسیدن به کارایی پایدار و سریع‌تر.
#PostGIS #PostgreSQL #pg_stat_statements #DatabaseTuning #Geospatial #Golang #Performance #SQL
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/176025/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
PostGIS Performance: pg_stat_statements and Postgres Tuning
🟢 خلاصه مقاله:
**این مقاله نشان می‌دهد چطور با استفاده از PostGIS روی Postgres می‌توان کارایی پرس‌وجوهای مکانی را بهبود داد. محور اصلی کار، اندازه‌گیری دقیق با pg_stat_statements برای شناسایی پرهزینه‌ترین پرس‌وجوها و سپس تحلیل آن‌ها با EXPLAIN/ANALYZE است. توصیه‌های کلیدی شامل انتخاب درست geometry یا geography، ساخت ایندکس‌های GiST/SP-GiST، نوشتن شرط‌های قابل استفاده توسط ایندکس (مثل ST_Intersects و محدوده‌های جعبه‌ای)، و اجرای VACUUM/ANALYZE پس از بارگذاری‌های حجیم است. در بخش تنظیمات Postgres هم به shared_buffers، effective_cache_size، work_mem، موازی‌سازی، تنظیمات autovacuum و در صورت نیاز پارتیشن‌بندی اشاره می‌شود. برای سرویس‌های Go (به نقل از Golang Weekly)، استفاده از pooling مناسب، جلوگیری از الگوهای N+1، Batch کردن عملیات، بهره‌گیری از COPY و تعیین statement_timeout توصیه شده است. رویکرد کلی: اندازه‌گیری، اعمال تغییرات هدفمند، و اعتبارسنجی مداوم برای رسیدن به کارایی پایدار و سریع‌تر.
#PostGIS #PostgreSQL #pg_stat_statements #DatabaseTuning #Geospatial #Golang #Performance #SQL
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/176025/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Crunchy Data
PostGIS Performance: pg_stat_statements and Postgres tuning | Crunchy Data Blog
PostGIS performance basics. Second post in a series covering pg_stat_statements, shared buffers, work_mem, and parallel queries.