PostgreSQL 慢查询分析器

解决什么问题

PostgreSQL 慢查询排查常陷入「日志零散、方向模糊」的困境：pg_stat_statements 记录语句执行统计，pg_stat_activity 反映当前运行状态，但手动关联两者需记忆复杂字段；面对 Top 慢查询，仅看总耗时难区分「高频轻量」与「低频重负载」，优化时易靠经验猜测索引或改写方向，漏掉关键问题。

核心工作逻辑

技能通过两步拆解慢查询定位与优化：

• 聚合统计信息：从 pg_stat_statements 提取语句的 total_exec_time、mean_exec_time 和 calls 字段，从 pg_stat_activity 补充实时执行上下文，按总耗时、平均延迟、调用频率排序，输出 Top 慢查询清单。
• 针对性优化建议：对排名靠前的语句运行 EXPLAIN ANALYZE，结合执行计划分析瓶颈——若计划显示全表扫描，建议补充索引；若存在冗余逻辑，标记为改写候选；若涉及大量 dead tuples，提示触发 vacuum。

适用边界

• 依赖 pg_stat_statements 扩展：需提前启用并完成统计采集（如配置 shared_preload_libraries），否则无法获取语句级统计。
• 统计信息时效性：仅反映采集周期内的执行情况，若负载波动大，需结合历史数据交叉验证。
• 托管环境适配：在 AWS RDS 和 Supabase 中可直接使用，但需确认实例已开启 pg_stat_statements，且具备查询系统表权限。