Dez problemas e soluções no dia a dia do DBA PostgreSQL

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O artigo trata dez cenários problemáticos que podem ocorrer no cotidiano da administração do banco PostgreSQL e possíveis soluções para estes problemas.

Atenção: esse artigo tem um vídeo complementar. Clique e assista!

[lead]De que trata o artigo:

O artigo trata dez cenários problemáticos que podem ocorrer no cotidiano da administração do banco PostgreSQL e possíveis soluções para estes problemas.

Para que serve:

Através destes cenários, que são bastante próximos de possíveis problemas que ocorrem no dia a dia, o leitor será esclarecido sobre qual é a melhor metodologia de resolução de problemas diante dos fatos.

Em que situação o tema é útil:

O artigo esta recheado de dicas e soluções úteis não somente para solucionar problemas mas para também realizar a manutenção preventiva diária.[/lead]

Especialistas em software indicam uma crescente na adoção de soluções free (gratuitas ou de código aberto) como um mecanismo para driblar os incautos da crise mundial. Diante deste fato, usar o PostgreSQL não é apenas uma opção para redução de custo operacional em um projeto, mas também é usar um SGDB com poder suficiente para atender grandes demandas. Apenas para informação, projetos como a ferramenta de comunicação SKYPE foi desenvolvida utilizando o SGBD PostgreSQL. Um caso de sucesso como este já demonstra a aplicabilidade deste banco.

Ruma à versão 8.4, o PostgreSQL é um atrativo para gerentes de T.I e DBAs. Porém, mesmo com uma vasta documentação, administrar banco de dados exige muitas vezes mais do que um bom conhecimento técnico. Problemas podem surgir e nem sempre a solução é encontrada em um manual. O propósito deste artigo é justamente este: auxiliar os que estão iniciando projetos em PostgreSQL e terão pela frente uma longa peleja. Sendo assim, convido os leitores a escreverem enviando problemas para que em uma segunda fase possamos transformar o problema em uma solução compartilhada através de artigos.

Os cenários que iremos abordar são:

1. O sistema está com falta de espaço em disco;

2. Sistema amanhece travado quando o Vacuum entra em execução;

3. O pg_dump não está realizando backup. Foi descoberta uma tabela corrompida;

4. Há valores duplicados na tabela e não conseguimos criar uma Chave Primária;

5. De repente aparecem muitos processos em “IDLE IN TRANSACTION” e os outros processos entram em waiting travando a aplicação;

6. Meu sistema está lento demais;

7. Quando executo o relatório o sistema trava;

8. Nunca tenho certeza se o Slony está replicando;

9. Nunca tenho certeza se as novas tabelas estão sendo replicadas;

10. Estou em dúvida em saber qual é a melhor estratégia de Backup.

[subtitulo]O ambiente adotado[/subtitulo]

Neste artigo iremos reforçar as soluções em ambiente Linux/Unix, embora algumas soluções possam ser empregadas em Windows. O fato é que ao se falar de PostgreSQL, o Linux é o sistema operacional que melhor se encaixa como S.O. para montar um ambiente de produção. Em hardwares de mercado como HP, DELL e IBM, a distribuição deve tender para o Red Hat Enterprise ou o SuSE devido à política de homologação destes marcas. Em nosso caso, por se tratar de um laboratório, estaremos utilizando o Ubuntu 9.04 juntamente com o PostgreSQL 8.3 e Slony I por ser a solução de replicação mais comum. O ambiente foi montado através do gerenciador de pacotes do Debian (APT).

Resumo do ambiente:

· S.O = Ubuntu Server 9.04 i386

· SGBD = PostgreSQL 8.3

· Replicação = Slony I

· HD = Partição de 1 G para o PostgreSQL e 300Mb para o pg_xlog

Para montar os 10 cenários que iremos seguir neste artigo, foi também necessário realizar a criação de uma base de dados de exemplo. Para isso, criamos a base com o nome revista contendo por enquanto duas tabelas: a tabela usuario (Tabela 1) e a tabela produto (Tabela 2).

Tabela 1. Campos da tabela usuario

Tabela 2. Campos da tabela produto

Para povoar estas tabelas, foi utilizada uma rotina escrita em Perl, apresentada na Listagem 1. Esta rotina gera um arquivo texto com a sintaxe SQL para importação através do comando psql do PostgreSQL. Caso o leitor se familiarize com outra linguagem, poderá transcrever para PHP, JAVA, Shell Script.

Listagem 1. Código shell – popula.pl para polular o banco revista

1. #!/usr/bin/perl
2. $count = 1;
3. $arquivosaida = "popula_usuario.sql";
4. @chars = ("A" .. "Z", "a" .. "z");
5. @numbers = (1 .. 9);
6. @single_chars = ("a" .. "e");
7. $totalrecords = 6000000; # 6 milhoes
8. print "Gerando dados em ", $arquivosaida, " \n";
9. open(OUTPUT, "> $arquivosaida");
# TABELA USUARIO
10. print OUTPUT "DROP TABLE usuario;\n";
11. print OUTPUT "CREATE TABLE usuario(";
12. print OUTPUT "id_usuario INT4, cpf varchar(11), nome_usuario VARCHAR(50), sexo CHAR(1)";
13. print OUTPUT ");\n";
14. print OUTPUT "COPY usuario (id_usuario, cpf, nome_usuario, sexo) FROM stdin;\n";
15. while ($count <= $totalrecords)
16. {
17. $randstring = join("", @chars [map{rand @chars} ( 1 .. 50 ) ]);
18.   $randnum = join("", @numbers [map{rand @numbers} ( 1 .. 11 ) ]);
19. $randchar = join("", @single_chars [map{rand @single_chars} (1)]);
20. print OUTPUT;
21. print OUTPUT $count."\t".$randnum."\t".$randstring."\t".$ranchar."\n";
22. $count++;
23. };
24. print OUTPUT "\\.";
25. print OUTPUT "\n";
# TABELA PRODUTO
26. print OUTPUT "DROP TABLE produto;\n";
27. print OUTPUT "CREATE TABLE produto(";
28. print OUTPUT "id_produto INT4, nome_produto VARCHAR(50), valor_produto REAL";
29. print OUTPUT ");\n";
30. print OUTPUT "COPY produto (id_produto, nome_produto, valor_produto) FROM stdin;\n";
31. # redefinindo variaveis
32. $count = 1;
33. $totalrecords = 1000000; # 1 milhao
34. while ($count <= $totalrecords)
35. {
36. $randstring = join("", @chars [map{rand @chars} ( 1 .. 8 ) ]);
37. print OUTPUT;
38. print OUTPUT $count."\t".$randstring.”\t”.”12.5”. "\n";
39. $count++;
40. };
41. print OUTPUT "\\.";
42. print OUTPUT "\n";
# CRIACAO PK E INDEX
43. print OUTPUT “ALTER TABLE usuario ADD CONSTRAINT pk_usuario PRIMARY KEY (id_usuario);\n”
44. print OUTPUT “ALTER TABLE produto ADD CONSTRAINT pk_produto PRIMARY KEY (id_produto);\n”
45. print OUTPUT "CREATE INDEX idx_produto ON produto(nome_produto);\n";
46. print OUTPUT "CREATE INDEX idx_usuario ON usuario(nome_usuario);\n"
# VACUUM
47. print OUTPUT "VACUUM ANALYZE usuario;\n";
48. print OUTPUT "VACUUM ANALYZE produto;\n";
# FECHANDO ARQUIVO
49. close OUTPUT;
50. print "OK... GERADO! \n";

Na Listagem 1, entre as linhas 1 e 9 são declarados os parâmetros (ex: nome do arquivo de saída e quantidade de registros a serem criados, que foi definido para 5 milhões) a serem usados no processo de criação do script para povoar o banco revista. Entre as linhas 10 e 25 são montados os códigos SQL para criação e inserção de dados na tabela usuario. Entre as linhas 26 e 42 são montados os códigos SQL para criação e inserção de dados na tabela produto. Nas linhas de 43 a 45 são configurados chaves primárias e índices para as duas tabelas, e por fim é utilizado o comando VACUUM para visualizar o conteúdo das duas tabelas. Atente para esta explicação, pois precisaremos ajustá-la para os diferentes cenários que iremos descrever ao longo deste artigo.

A partir de agora iremos seguir em cada um dos 10 cenários descrevendo problemas e soluções que podem ser encontrados por DBAs durante a administração de um banco de dados em PostgreSQL.

[subtitulo]Cenário 1 – O sistema esta com falta de espaço em disco[/subtitulo]

Ao planejar um sistema, devemos ter em mente, mesmo que no “chute”, o quanto este sistema poderá gerar de dados no HD. Não podemos ser exagerados em comprar mais do que realmente precisamos. Em todo projeto que está nascendo, o CUSTO OPERACIONAL é uma variável importante para analisarmos a lucratividade do projeto.

É claro que o DBA não deve ser uma espécie de NEO do filme MATRIX que vê apenas BITS, mas deve contemplar o projeto no âmbito financeiro. Porém, mesmo um bom planejamento pode ocasionar problemas que geram aquelas dores de cabeça como a FALTA DE ESPAÇO EM DISCO!

O que pode ocasionar este problema?

1. Índices e chaves primarias

2. Falta de vacuum full

3. Ferramentas de replicação.

[subtitulo]Problemas devido a Índices e Chaves Primárias[/subtitulo]

Os índices não são uma estrutura mágica no qual você os cria e ele como mágica aumenta a velocidade da consulta. Na verdade, índice é uma estrutura do banco de dados que consome espaço em disco proporcional à quantidade de registros existentes na tabela. Não estamos sendo contrários à criação de índices, mas algo que sempre foge do planejamento de uma equipe de sistema e do DBA é que quando criamos índices durante o processo natural de um projeto em produção, este índice irá precisar alocar espaço em disco.

Para demonstrar isso na prática, vamos criar os 6 milhões de registro existentes nas duas tabelas que estamos utilizando (usuario e produto), mas sem a criação das chaves primárias e índices. Para isso, basta remover as linhas 43 a 46 da"

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