PostgreSQL 性能优化工具集
已完成一套用于诊断与解决高流量 PostgreSQL 集群慢查询问题的工具集,涵盖 SQL 脚本、pgBadger 看板与 Python 自动化脚本。
技术栈
PostgreSQLPythonpgBadgerpganalyzeBash
这套工具集沉淀自多年的值班故障响应经验,汇集了对 PostgreSQL 性能工程最有效的诊断手段。它面向 ≥500 TPS 的集群——在这种场景下,现成的监控往往捕捉不到应用特有的模式。
工具集包含:一个慢查询分析器,将 pg_stat_statements 数据与 EXPLAIN ANALYZE 输出关联并给出候选索引;一个针对表和索引的膨胀(bloat)估算器,并自动给出 VACUUM 调度建议;以及一个 Python CLI,每周生成 Markdown 格式的性能报告,便于工程评审。
已用于处理高达 2 TB 数据库的生产环境。仅索引推荐模块一项,就在高峰时段将竞争最激烈的表的平均查询延迟降低了 40%。
其他项目
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基于 dbt + Databricks 的数据管道,采用 Medallion(Bronze→Silver→Gold→Mart)分层架构,将原始 ERP 数据转化为可直接用于分析的模型,支撑制造运营、库存、销售与人力效率报表。
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面向澳大利亚签证申请的无服务器预约名额监控器——一旦放出新名额即实时推送提醒,基于 Playwright、Vercel Cron 与 Supabase 构建。
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连接 NetSuite ERP 与 Boomi AtomSphere 的企业级双向数据管道,每天处理 5 万+ 笔交易,端到端延迟低于 3 秒。
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