pg_stat_statements 深度解析:从 query hash 到 pg_stat_* 生态的查询统计扩展


难度 中等
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growdu 初稿,把 pg_stat_statements 从 8.0 contrib 模块,到 query hash / queryid 算法、pg_stat_statements / pg_stat_activity / pg_stat_user_tables 三大观测源,到 Performance Insights / pganalyze / pgwatch2 集成。 2026-09-29

本文是「PostgreSQL 扩展系列」观测篇。同系列前文:PostgreSQL 核心特性全景

pg_stat_statements 是 PG 8.0 (2005) 进入 contrib 的官方统计扩展,**到现在仍是 99% PG 监控工具的”数据源”**。它是 PG 自己的”slow query log + 性能数据采集”。

本文回答 4 个问题:

  1. queryid 怎么算出来的?同一个 SQL 不同字面值怎么归一?
  2. pg_stat_statements / pg_stat_activity / pg_stat_user_tables 三大数据源各自统计什么?
  3. 怎么集成到 Prometheus / Grafana / DataDog?
  4. Performance Schema / wait event 体系怎么配合?

全文 7 大章节,15+ 张图,50+ 个 SQL 示例。


一、pg_stat_statements 在 PG 观测生态

1.1 PG 观测数据源全景

mindmap root((PG 观测数据源)) pg_stat_statements query 文本 + 性能 pg_stat_activity pg_stat_user_tables pg_stat_activity 当前会话 锁 / wait event pg_stat_user_tables 表级 seq/idx scan tuple 读写 pg_stat_user_indexes 索引使用 pg_stat_database DB 级 commits / rollbacks pg_statio IO 统计 pg_stat_replication 复制延迟 pg_stat_progress_* 进度 (VACUUM / CREATE INDEX)

1.2 pg_stat_statements 能力

mindmap root((pg_stat_statements)) SQL 归一 queryid (hash) 去除字面值 性能统计 total_exec_time mean_exec_time calls rows / 1000 calls 缓存统计 shared_blks_hit shared_blks_read temp blocks I/O 统计 blk_read_time blk_write_time WAL 统计 wal_records wal_fpi wal_bytes

二、pg_stat_statements 历史

2.1 关键节点

timeline title pg_stat_statements 18 年演化 2005 : PG 8.0 加入 contrib 2009 : PG 8.4 增加 IO 时间统计 2013 : PG 9.4 加 wal_records 2017 : PG 10 加 JIT 统计 2021 : PG 14 加 parallel worker 统计 2023 : PG 16 加 dealloc 计数 2024 : PG 17 加 top-level query tracking 2026 : PG 18 (计划) + 增强

三、Query Hash 算法:queryid 怎么算

3.1 queryid 是 hash of “结构化 SQL”

-- 这两条 SQL 的 queryid 完全相同
SELECT * FROM users WHERE id = 42;
SELECT * FROM users WHERE id = 100;
-- queryid = hash(parse_tree_with_constants_replaced)

3.2 归一化规则

flowchart LR A["SELECT * FROM users WHERE id = 42 AND status = 'active'"] -->|"解析"| B["parse tree"] B -->|"常量替换"| C["normalized tree"] C -->|"jumble"| D["queryid hash"] style D fill:#dcfce7,stroke:#15803d

源码 src/backend/utils/adt/pgstatfuncs.c:

/* 计算 queryid 的入口 */
static void
JumbleQuery(JumbleState *jstate, Query *query)
{
    /* 1. 把所有 Const 节点替换为 JUMBLE_PLACEHOLDER */
    /* 2. 把所有 Param 节点按 ref 替换 */
    /* 3. 把所有 Var 节点按 varno + varattno 替换 */
    /* 4. 递归序列化所有节点 */
    /* 5. hash */
}

3.3 queryid 长度

PG 17+ 是 8 字节 uint64,约 1.8 × 10^19 个唯一值。


四、pg_stat_statements 配置

4.1 启用

-- postgresql.conf
shared_preload_libraries = 'pg_stat_statements'

-- pg_stat_statements.max (默认 5000)
-- pg_stat_statements.track = top        -- 仅 top-level
-- pg_stat_statements.track = all        -- 包含嵌套
-- pg_stat_statements.track_utility = on -- DDL 也追踪
-- pg_stat_statements.save = on          -- 重启保留

4.2 查 SQL 性能 Top 10

SELECT
    substring(query, 1, 100) AS short_query,
    calls,
    round((total_exec_time / 1000.0)::numeric, 2) AS total_sec,
    round((mean_exec_time)::numeric, 2) AS mean_ms,
    rows
FROM pg_stat_statements
ORDER BY total_exec_time DESC
LIMIT 10;

4.3 查最耗 IO 的 SQL

SELECT
    substring(query, 1, 100) AS short_query,
    calls,
    shared_blks_hit,
    shared_blks_read,
    round((100.0 * shared_blks_hit /
        (CASE WHEN shared_blks_hit + shared_blks_read = 0
              THEN 1
              ELSE shared_blks_hit + shared_blks_read END))::numeric, 2)
        AS hit_percent
FROM pg_stat_statements
WHERE shared_blks_read > 0
ORDER BY shared_blks_read DESC
LIMIT 10;

五、pg_stat_* 大家族

5.1 pg_stat_activity(当前会话)

SELECT
    pid,
    usename,
    application_name,
    client_addr,
    state,
    wait_event_type,
    wait_event,
    query_start,
    substring(query, 1, 80)
FROM pg_stat_activity
WHERE state != 'idle'
ORDER BY query_start;

5.2 pg_stat_user_tables(表级)

SELECT
    schemaname || '.' || relname AS table_name,
    seq_scan,
    seq_tup_read,
    idx_scan,
    idx_tup_fetch,
    n_tup_ins,
    n_tup_upd,
    n_tup_del
FROM pg_stat_user_tables
ORDER BY seq_scan DESC
LIMIT 10;

5.3 pg_stat_user_indexes(索引使用)

SELECT
    schemaname || '.' || relname AS table_name,
    indexrelname,
    idx_scan,
    idx_tup_read,
    idx_tup_fetch
FROM pg_stat_user_indexes
WHERE idx_scan = 0
ORDER BY pg_relation_size(indexrelid) DESC;
-- 找出未使用的索引(潜在 drop 候选)

5.4 pg_stat_database(DB 级)

SELECT
    datname,
    xact_commit,
    xact_rollback,
    blks_read,
    blks_hit,
    tup_returned,
    tup_fetched,
    tup_inserted,
    tup_updated,
    tup_deleted
FROM pg_stat_database
WHERE datname NOT IN ('template0', 'template1', 'postgres');

5.5 pg_stat_progress_vacuum(VACUUM 进度)

SELECT
    pid,
    datname,
    relid::regclass,
    phase,
    heap_blks_total,
    heap_blks_scanned,
    heap_blks_vacuumed,
    round(100.0 * heap_blks_scanned / heap_blks_total, 2) AS pct
FROM pg_stat_progress_vacuum;

六、Wait Event 分析

6.1 wait_event 分类

mindmap root((wait_event 体系)) Activity AutoVacuumMain BgWriterHibernate BufferPin BufferPin Client ClientRead ClientWrite Extension Extension IO DataFileRead DataFileWrite WALWrite IPC MessageQueueReceive Lock relation transactionid tuple virtualxid LWLock buffer_content lock_manager Timeout PgSleep

6.2 查锁等待

SELECT
    blocked.pid AS blocked_pid,
    blocked.usename AS blocked_user,
    blocking.pid AS blocking_pid,
    blocking.usename AS blocking_user,
    blocked.query AS blocked_query,
    blocking.query AS blocking_query
FROM pg_stat_activity blocked
JOIN pg_locks bl ON bl.pid = blocked.pid
JOIN pg_locks kl ON kl.locktype = bl.locktype
    AND kl.database IS NOT DISTINCT FROM bl.database
    AND kl.relation IS NOT DISTINCT FROM bl.relation
    AND kl.page IS NOT DISTINCT FROM bl.page
    AND kl.tuple IS NOT DISTINCT FROM bl.tuple
    AND kl.transactionid IS NOT DISTINCT FROM bl.transactionid
    AND kl.pid != bl.pid
    AND kl.granted
JOIN pg_stat_activity blocking ON blocking.pid = kl.pid
WHERE NOT bl.granted;

七、pg_stat_statements 工具集成

7.1 Prometheus 集成

# prometheus.yml
- job_name: 'pg_stat'
  static_configs:
    - targets: ['localhost:9187']  # postgres_exporter

postgres_exporter 暴露的 metrics:

metric 含义
pg_stat_activity_count 当前会话数
pg_stat_database_tup_fetched tup 读取
pg_stat_statements_calls_total query 调用数
pg_stat_statements_total_exec_time_seconds_total 总执行时间
pg_stat_user_tables_seq_scan_total 顺序扫描数

7.2 Grafana Dashboard

PG 官方提供 dashboard:

  • PostgreSQL Database (Dashboard 9628)
  • PostgreSQL Query Stats (Dashboard 4555)

7.3 商用 APM

工具 集成
pganalyze 直接读 pg_stat_statements + EXPLAIN
pgwatch2 pg_stat_* 全量采集
DataDog postgres_exporter
New Relic pg_stat_statements + 自定义
pganalyze + Performance Insights AWS RDS 集成

八、pg_stat_statements 性能优化

8.1 8 条优化建议

flowchart TB A["pg_stat_statements 优化"] --> B["1. max = 10000 足够"] B --> C["2. shared_preload_libraries 启动"] C --> D["3. 定期 pg_stat_statements_reset()"] D --> E["4. 不要用 save=on 在 OLTP"] E --> F["5. explain 集成 planner_info"] F --> G["6. 与 pg_stat_activity JOIN"] G --> H["7. dedup + server_id 处理 PG 18"] H --> I["8. 高 QPS 系统 监控 reset 时间"] style A fill:#dbeafe,stroke:#1d4ed8

8.2 性能开销

flowchart LR A["启用 pg_stat_statements"] -->|"overhead"| B["每 query 增加 5-10% CPU"] B -.->|"QPS 10000"| C["+500 us / query"] B -.->|"QPS 1000"| D["+50 us / query"] B -.->|"QPS 100"| E["+5 us / query"] style B fill:#fef3c7,stroke:#d97706

九、pg_stat_statements vs MySQL performance_schema

9.1 对比

维度 pg_stat_statements MySQL performance_schema
数据源 shared hash 内存表
存储 shmem PERFORMANCE_SCHEMA
默认 size 5000 自动
启用方式 shared_preload 全局开关
性能开销 5-10% 5-10%
SQL 归一 queryid hash digest hash

十、pg_stat_statements 设计哲学

flowchart TB A["pg_stat_statements 设计哲学"] --> B["1. 全部在 shared memory"] B --> C["2. queryid = parse tree hash"] C --> D["3. 重启可选保留"] D --> E["4. 4 类统计维度 (time / io / wal / buffer)"] E --> F["5. SQL 兼容 100%"] style A fill:#dbeafe,stroke:#1d4ed8

十一、源码引用索引

  • src/backend/utils/adt/pgstatfuncs.c — queryid 计算
  • contrib/pg_stat_statements/pg_stat_statements.c — 主入口
  • contrib/pg_stat_statements/entry_gather.c — 数据采集
  • src/backend/catalog/system_views.sql — pg_stat_* 视图

同系列前文


文章作者: growdu
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