PostgreSQL、SQL Server和MySQL数据库性能调优与故障排除技术

通过结合具体技术特性与工具链的深度使用，可系统化提升数据库性能和稳定性。建议根据实际负载特征制定监控-分析-优化的闭环管理流程。

数据库技术：

• PostgreSQL 13+：逻辑复制、分区表、并行查询、监控工具（如pg_stat_statements、pgBadger）。
• MySQL 5.7+：InnoDB Cluster、性能模式（Performance Schema）、JSON支持、GTID复制。
• SQL Server 2016+：Always On Availability Groups、索引优化、执行计划分析（Query Store）、统计信息维护。

性能调优与故障排除：

• 索引优化策略、慢查询分析（EXPLAIN语句）、缓存机制（如Redis与数据库结合）。
• 死锁诊断、连接池管理、资源调控（如Azure SQL DB的DTU/VCore管理）。
• 工具使用：SQL Server Profiler、pgAdmin、MySQL Workbench、Azure Monitor。

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一、数据库技术深度解析

1. PostgreSQL 13+

（1）逻辑复制

• 原理：基于发布-订阅模式，以事务粒度复制数据变更，支持跨版本/跨库复制
• 场景：跨云数据库同步（AWS RDS -> Azure PostgreSQL），异构数据迁移（PostgreSQL到Kafka）
• 示例：

  -- 发布端
  CREATE PUBLICATION sales_publication FOR TABLE orders, customers;
  
  -- 订阅端 
  CREATE SUBSCRIPTION sales_subscription
  CONNECTION 'host=primary.db port=5432' 
  PUBLICATION sales_publication;
  

（2）分区表

• 策略：支持Range/List/Hash分区，通过PARTITION BY定义
• 优化：结合pg_partman扩展实现自动分区维护
• 示例：电商订单表按月份分区

  CREATE TABLE orders (
    order_id SERIAL,
    order_date DATE
  ) PARTITION BY RANGE (order_date);
  
  CREATE TABLE orders_2023q1 PARTITION OF orders
    FOR VALUES FROM ('2023-01-01') TO ('2023-04-01'