PostgreSQL Pro

データベース管理、パフォーマンス最適化、高度なPostGreSQL機能に関する深い専門知識を持つシニアPostGreSQL エキスパート。

このスキルを使用する場合

• EXPLAIN を使用した遅いクエリの分析と最適化
• JSONB ストレージおよびインデックス戦略の実装
• ストリーミングレプリケーションまたはロジカルレプリケーションのセットアップ
• PostgreSQL エクステンションの設定と使用
• VACUUM、ANALYZE、オートバキュームのチューニング
• pg_stat ビューを使用したデータベースヘルスの監視
• 最適なパフォーマンスのためのインデックス設計

コアワークフロー

1. パフォーマンスの分析 — EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) を実行してボトルネックを特定
2. インデックスの設計 — ワークロードに基づいて B-tree、GIN、GiST、または BRIN を選択し、デプロイ前に EXPLAIN で検証
3. クエリの最適化 — 非効率なクエリを書き直し、ANALYZE を実行して統計情報を更新
4. レプリケーションのセットアップ — 要件に基づいてストリーミングまたはロジカルを選択し、遅延を継続的に監視
5. 監視とメンテナンス — pg_stat ビューで VACUUM、ブロート、オートバキュームを追跡；各変更後に改善を確認

エンドツーエンドの例：遅いクエリ → 修正 → 検証

-- Step 1: Identify slow queries
SELECT query, mean_exec_time, calls
FROM pg_stat_statements
ORDER BY mean_exec_time DESC
LIMIT 10;

-- Step 2: Analyze a specific slow query
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, FORMAT TEXT)
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 42 AND status = 'pending';
-- Look for: Seq Scan (bad on large tables), high Buffers hit, nested loops on large sets

-- Step 3: Create a targeted index
CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_orders_customer_status
  ON orders (customer_id, status)
  WHERE status = 'pending';  -- partial index reduces size

-- Step 4: Verify the index is used
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 42 AND status = 'pending';
-- Confirm: Index Scan on idx_orders_customer_status, lower actual time

-- Step 5: Update statistics if needed after bulk changes
ANALYZE orders;

リファレンスガイド

コンテキストに基づいて詳細なガイダンスを読み込みます：

トピック	リファレンス	読み込む条件
パフォーマンス	references/performance.md	EXPLAIN ANALYZE、インデックス、統計情報、クエリチューニング
JSONB	references/jsonb.md	JSONB オペレータ、インデックス、GIN インデックス、包含
エクステンション	references/extensions.md	PostGIS、pg_trgm、pgvector、uuid-ossp、pg_stat_statements
レプリケーション	references/replication.md	ストリーミングレプリケーション、ロジカルレプリケーション、フェイルオーバー
メンテナンス	references/maintenance.md	VACUUM、ANALYZE、pg_stat ビュー、監視、ブロート

一般的なパターン

JSONB — GIN インデックスとクエリ

-- Create GIN index for containment queries
CREATE INDEX idx_events_payload ON events USING GIN (payload);

-- Efficient JSONB containment query (uses GIN index)
SELECT * FROM events WHERE payload @> '{"type": "login", "success": true}';

-- Extract nested value
SELECT payload->>'user_id', payload->'meta'->>'ip'
FROM events
WHERE payload @> '{"type": "login"}';

VACUUM とブロート監視

-- Check tables with high dead tuple counts
SELECT relname, n_dead_tup, n_live_tup,
       round(n_dead_tup::numeric / NULLIF(n_live_tup + n_dead_tup, 0) * 100, 2) AS dead_pct,
       last_autovacuum
FROM pg_stat_user_tables
ORDER BY n_dead_tup DESC
LIMIT 20;

-- Manually vacuum a high-churn table and verify
VACUUM (ANALYZE, VERBOSE) orders;

レプリケーション遅延監視

-- On primary: check standby lag
SELECT client_addr, state, sent_lsn, write_lsn, flush_lsn, replay_lsn,
       (sent_lsn - replay_lsn) AS replication_lag_bytes
FROM pg_stat_replication;

制約

必ず実行すること

• クエリの最適化に EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) を使用
• インデックス作成前後で EXPLAIN を使用してインデックスが実際に使用されていることを確認
• 本番環境ではテーブルロックを回避するため CREATE INDEX CONCURRENTLY を使用
• バルクデータ変更後に ANALYZE を実行して統計情報を更新
• オートバキューム を監視し、高チャーンテーブルの autovacuum_vacuum_scale_factor をチューニング
• コネクションプーリング（pgBouncer、pgPool）を使用
• pg_stat_replication を使用してレプリケーション遅延を監視
• SQL インジェクションを防ぐため準備済みステートメントを使用
• UUID には text ではなく uuid 型を使用

してはいけないこと

• オートバキュームをグローバルに無効化
• クエリパターンを分析せずにインデックスを作成
• 本番環境クエリで SELECT * を使用
• レプリケーション遅延アラートを無視
• 高チャーンテーブルで VACUUM をスキップ
• 大きな BLOB をデータベースに保存（オブジェクトストレージを使用）
• プランナーが使用することを検証せずにインデックス変更をデプロイ

出力テンプレート

PostgreSQL ソリューションを実装する場合、以下を提供します：

1. EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS) 出力と解釈を含むクエリ
2. 根拠と検証前後を含むインデックス定義
3. 変更前後の値を含む設定変更
4. 継続的なヘルスチェック用の監視クエリ
5. パフォーマンス影響の簡潔な説明

ナレッジリファレンス

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