Как увидеть фрагментацию таблиц?

Часто производительность падает из-за накопления устаревших (dead) кортежей, которые остаются после UPDATE/DELETE до следующего VACUUM.

Посмотреть их реальный объём можно напрямую из системной статистики:

SELECT relname,
       n_dead_tup,
       n_live_tup
FROM pg_stat_all_tables
WHERE relname = 'orders';

n_dead_tup — количество устаревших кортежей, n_live_tup — актуальные строки.

Чтобы быстро найти самые “раздутые” таблицы, отсортируем по dead-tup:

SELECT relname, n_dead_tup
FROM pg_stat_all_tables
ORDER BY n_dead_tup DESC
LIMIT 10;

Хотите оценить степень фрагментации? Сравните dead/live в процентах:

SELECT relname,
       n_dead_tup,
       n_live_tup,
       round(100.0 * n_dead_tup / (n_live_tup + 1), 2) AS dead_ratio
FROM pg_stat_all_tables;

🔥 Это позволяет быстро увидеть, где появляются накладные расходы на I/O и почему планы запроса деградируют.

➡️ SQL Ready | #совет

QUALIFY: фильтрация после оконных функций!

Иногда нужно фильтровать строки после вычисления оконных функций. В большинстве диалектов SQL для этого нужен подзапрос, но в ряде СУБД (Snowflake, BigQuery, Teradata, Oracle 23c) есть конструкция QUALIFY, позволяющая делать это напрямую.

Отбираем строки только с первым местом внутри категории:

SELECT id, category, score,
       RANK() OVER (
           PARTITION BY category
           ORDER BY score DESC
       ) AS rnk
FROM results
QUALIFY rnk = 1;

Фильтруем строки, где разница с предыдущим значением больше 50:

SELECT id, value,
       value - LAG(value) OVER (
           ORDER BY id
       ) AS diff_prev
FROM metrics
QUALIFY diff_prev > 50;

Оставляем топ-3 самых больших заказов каждого клиента:

SELECT customer_id, order_id, amount,
       ROW_NUMBER() OVER (
           PARTITION BY customer_id
           ORDER BY amount DESC
       ) AS rn
FROM orders
QUALIFY rn <= 3;

🔥 QUALIFY помогает писать чище и короче, избавляя от лишних подзапросов. Особенно полезен в аналитических задачах с большим числом оконных функций.

➡️ SQL Ready | #практика