PostgreSQL performance को tune करना query optimization (सबसे बड़ा प्रभाव), configuration tuning (memory settings), उचित indexing और maintenance (vacuum), और monitoring तक फैला हुआ है। हमेशा की तरह, वास्तविक bottleneck खोजने के लिए पहले measure करें — आमतौर पर धीमी queries।
query, calls, mean_exec_time pg_stat_statements mean_exec_time ;
EXPLAIN ANALYZE ...;
✓ Fix slow queries: add indexes (turn Seq Scans into Index Scans), fix N+1, rewrite
✓ Keep statistics fresh (ANALYZE) so the planner picks good plans
→ Most performance problems are slow queries / missing indexes, not config.
shared_buffers → memory for caching data (~25% of RAM is a common start)
work_mem → memory per sort/hash operation (too low → disk sorts; tune carefully —
it's PER operation, so high values × many connections = a lot)
effective_cache_size → tells the planner how much OS cache is available (~50-75% of RAM)
maintenance_work_mem → memory for VACUUM, index creation (higher = faster maintenance)
max_connections → and use a connection pooler (PgBouncer) rather than many connections
memory settings को अपने hardware के अनुसार tune करना मदद करता है, लेकिन query/index fixes आमतौर पर अधिक मायने रखते हैं।
✓ Ensure VACUUM/autovacuum keeps up (prevent bloat → degraded performance)
✓ Use CONNECTION POOLING (PgBouncer) — Postgres connections are expensive
✓ Add appropriate indexes (and the right index types: GIN for JSONB, etc.)
✓ Partition very large tables; archive old data
1. MONITOR: pg_stat_statements (slow queries), pg_stat_user_tables (bloat, scans),
and OS metrics (CPU, memory, disk I/O)
2. FIND the actual bottleneck (usually a few slow queries / missing indexes)
3. FIX it specifically (index, query rewrite, config); verify with EXPLAIN ANALYZE
→ Don't blindly tune config — profile and fix what's actually slow.
PostgreSQL performance tuning वास्तविक load के तहत databases को तेज़ रखने के लिए मूल्यवान senior-स्तरीय ज्ञान है, और सही दृष्टिकोण को समझना — खासकर कि यह measurement-संचालित है और query optimization आमतौर पर सबसे अधिक मायने रखता है — प्रभावी tuning के लिए महत्वपूर्ण है।
मुख्य अंतर्दृष्टि यह है कि अधिकांश performance समस्याएँ धीमी queries और missing indexes हैं, configuration नहीं — इसलिए सबसे अधिक प्रभाव वाला काम धीमी queries की पहचान करना (pg_stat_statements के साथ, सबसे धीमी/सबसे बार-बार चलने वाली queries खोजने के लिए आवश्यक) और उन्हें ठीक करना है (full table scans समाप्त करने के लिए indexes जोड़ना, N+1 समस्याओं को ठीक करना, queries को rewrite करना — EXPLAIN ANALYZE से सत्यापित), जो आमतौर पर config tweaks की तुलना में कहीं बड़े लाभ देता है।
मुख्य configuration settings (data caching के लिए shared_buffers, sorts/hashes के लिए work_mem — इस महत्वपूर्ण चेतावनी के साथ कि यह प्रति operation है, इसलिए कई connections में उच्च मान जुड़ जाते हैं, effective_cache_size, maintenance_work_mem) को समझना Postgres को hardware के अनुसार tune करने में मदद करता है, हालाँकि यह query/index fixes के लिए गौण है।
maintenance और connection अनिवार्यताओं को जानना — यह सुनिश्चित करना कि VACUUM/autovacuum बना रहे (bloat को रोकना जो performance घटाता है), connection pooling का उपयोग करना (चूँकि Postgres connections महँगे हैं), उचित indexing, और बड़ी tables को partition करना — परिचालन पक्ष को कवर करता है।
सबसे महत्वपूर्ण है measurement-संचालित अनुशासन: monitor करना (pg_stat_statements, pg_stat_user_tables, OS metrics), वास्तविक bottleneck खोजना, इसे विशेष रूप से ठीक करना, और सत्यापित करना — बजाय आँख मूँदकर config tweak करने के।
चूँकि database performance महत्वपूर्ण है और Postgres tuning एक वास्तविक परिचालन कौशल है, और चूँकि अनुशासित दृष्टिकोण (पहले profile करें, वास्तविक bottleneck को ठीक करें — आमतौर पर धीमी queries/missing indexes, फिर उचित config और maintenance) वही है जो Postgres को बड़े पैमाने पर तेज़ रखता है, PostgreSQL performance tuning को समझना performant databases को संचालित करने के लिए मूल्यवान senior-स्तरीय ज्ञान है, एक अक्सर-महत्वपूर्ण ज़िम्मेदारी और एक विषय जो PostgreSQL systems को व्यवस्थित रूप से diagnose और optimize करने की क्षमता दर्शाता है।