WITH max_age AS (
  SELECT
    2000000000 AS max_old_xid,
    setting AS autovacuum_freeze_max_age
  FROM pg_catalog.pg_settings
  WHERE name = 'autovacuum_freeze_max_age'
),
per_database_stats AS (
  SELECT
    datname,
    m.max_old_xid::int,
    m.autovacuum_freeze_max_age::int,
    age(d.datfrozenxid) AS oldest_current_xid
  FROM pg_catalog.pg_database d
  JOIN max_age m ON (true)
  WHERE d.datallowconn
)
SELECT
  MAX(oldest_current_xid) AS oldest_current_xid,
  MAX(ROUND(100 * (oldest_current_xid / max_old_xid::float))) AS percent_towards_wraparound,
  MAX(ROUND(100 * (oldest_current_xid / autovacuum_freeze_max_age::float))) AS percent_towards_emergency_autovac
FROM per_database_stats;

• Грамотно используйте индексы:
Индексируйте критически важные столбцы, используемые в WHERE, JOIN, ORDER BY и GROUP BY.

• Избегайте SELECT *:
Выбирайте только необходимые столбцы, чтобы сократить объём передаваемых данных и время обработки.

• Реализуйте пагинацию корректно:
Используйте OFFSET и FETCH NEXT или пагинацию методом поиска (seek method) для эффективного постраничного вывода.

• Ограничивайте количество строк как можно раньше:
Применяйте фильтрацию на ранних этапах, чтобы максимально сократить размер выборки.

• Избегайте функций в WHERE:
Функции над столбцами блокируют использование индексов — переписывайте условия, используя «сырые» столбцы.

• Упрощайте JOIN:
Минимизируйте количество соединений и избегайте избыточных JOIN-ов.

• Выбирайте правильные типы JOIN:
Используйте INNER JOIN, LEFT JOIN или EXISTS там, где это уместно, чтобы избежать лишней обработки данных.

• Используйте корректные типы данных:
Сопоставляйте типы данных в JOIN и WHERE, чтобы обеспечить эффективное использование индексов.

• Запрашивайте только изменённые данные:
Реализуйте инкрементальную обработку, а не полный повторный запрос таблиц.

• Группируйте операции:
Пакетная вставка, обновление или удаление снижают накладные расходы на транзакции.

• Исключайте избыточные подзапросы:
Используйте JOIN или CTE вместо повторяющихся подзапросов.

• Используйте EXISTS вместо IN:
EXISTS часто работает быстрее, чем IN, особенно на больших объёмах данных.

• Нормализуйте с умом:
Балансируйте между нормализацией и денормализацией в производительно критичных запросах.

• Применяйте материализованные представления:
Предварительно рассчитывайте сложные агрегации и запросы для ускорения чтения.

• Анализируйте планы выполнения:
Регулярно проверяйте execution plan, чтобы находить и устранять ресурсоёмкие операции.

• Избегайте подстановок с начальным %:
LIKE '%abc' не использует индексы эффективно.

• Делайте транзакции короткими:
Сокращайте время выполнения транзакций, чтобы уменьшить блокировки и конфликты.

• Регулярно обновляйте статистику:
Актуальные статистики обеспечивают точное планирование запросов СУБД.

• Используйте подсказки (query hints) с осторожностью:
Применяйте только после тестирования и при необходимости конкретной оптимизации.

• Постоянно отслеживайте и настраивайте:
Регулярно анализируйте производительность запросов и проактивно оптимизируйте медленные запросы.

log_temp_files = '4096'

2024-05-16 14:23:05.123 UTC [12345] user@database LOG:  temporary file: path "base/pgsql_tmp/pgsql_tmp1234.0", size 245760
2024-05-16 14:23:05.123 UTC [12345] user@database DETAIL:  Sort operation used temporary file because work_mem was exceeded

SELECT name, age FROM users WHERE city = 'San Francisco'

ALTER DATABASE dbname SET statement_timeout = '60s';