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PostgreSQL introspection, from information to insight!
对于系统管理来说，最重要到问题之一就是可观测性（Observability），下图展示了Postgres的可观测性。
原图地址：https://pgstats.dev/
PostgreSQL 提供了丰富的观测接口，包括系统目录，统计视图，辅助函数。 这些都是用户可以观测的信息。这里列出的信息全部为Pigsty所收录。Pigsty通过精心的设计，将晦涩的指标数据，转换成了人类可以轻松理解的洞察。
可观测性
经典的监控模型中，有三类重要信息：
Pigsty重点关注 指标 信息，也会在后续加入对 日志 的采集、处理与展示，但Pigsty不会收集数据库的 追踪 信息。
指标
下面让以一个具体的例子来介绍指标的获取及其加工产物。
pg_stat_statements是Postgres官方提供的统计插件，可以暴露出数据库中执行的每一类查询的详细统计指标。
图：
pg_stat_statements原始数据视图
这里pg_stat_statements提供的原始指标数据以表格的形式呈现。每一类查询都分配有一个查询ID，紧接着是调用次数，总耗时，最大、最小、平均单次耗时，响应时间都标准差，每次调用平均返回的行数，用于块IO的时间这些指标，（如果是PG13，还有更为细化的计划时间、执行时间、产生的WAL记录数量等新指标）。
这些系统视图与系统信息函数，就是Pigsty中指标数据的原始来源。直接查阅这种数据表很容易让人眼花缭乱，失去焦点。需要将这种指标转换为洞察，也就是以直观图表的方式呈现。
图：加工后的相关监控面板，PG Cluster Query看板部分截图
这里的表格数据经过一系列的加工处理，最终呈现为若干监控面板。最基本的数据加工是对表格中的原始数据进行标红上色，但也足以提供相当实用的改进：慢查询一览无余，但这不过是雕虫小技。重要的是，原始数据视图只能呈现当前时刻的快照；而通过Pigsty，用户可以回溯任意时刻或任意时间段。获取更深刻的性能洞察。
上图是集群视角下的查询看板 （PG Cluster Query），用户可以看到整个集群中所有查询的概览，包括每一类查询的QPS与RT，平均响应时间排名，以及耗费的总时间占比。
当用户对某一类具体查询感兴趣时，就可以点击查询ID，跳转到查询详情页（PG Query Detail）中。如下图所示。这里会显示查询的语句，以及一些核心指标。
图：呈现单类查询的详细信息，PG Query Detail 看板截图
上图是实际生产环境中的一次慢查询优化记录，用户可以从右侧中间的Realtime Response Time 面板中发现一个突变。该查询的平均响应时间从七八秒突降到了七八毫秒。我们定位到了这个慢查询并添加了适当的索引，那么优化的效果就立刻在图表上以直观的形式展现出来，给出实时的反馈。
这就是Pigsty需要解决的核心问题：From observability to insight。
日志
除了指标外，还有一类重要的观测数据：日志（Log），日志是对离散事件的记录与描述。
如果说指标是对数据库系统的被动观测，那么日志就是数据库系统及其周边组件主动上报的信息。
Pigsty目前尚未对数据库日志进行挖掘，但在后续的版本中将集成pgbadger与mtail，引入日志统一收集、分析、处理的基础设施。并添加数据库日志相关的监控指标。
用户可以自行使用开源组件对PostgreSQL日志进行分析。
追踪
PostgreSQL提供了对DTrace的支持，用户也可以使用采样探针分析PostgreSQL查询执行时的性能瓶颈。但此类数据仅在某些特定场景会用到，实用性一般，因此Pigsty不会针对数据库收集Trace数据。
接下来？
只有指标并不够，我们还需要将这些信息组织起来，才能构建出体系来。阅读 监控层级 了解更多信息
Last modified 2022-06-04: fill en docs (5a858d3)
