19、PostgreSQL监控与分析:从日志到可视化

PostgreSQL监控与分析:从日志到可视化

1. 安装和使用pg_stat_kcache

pg_stat_kcache是一个有用的工具,可用于分析PostgreSQL服务器的性能。如果已经配置了PGDG存储库,可以使用yum或apt来安装它。安装完成后,需要进行以下操作:
1. 配置shared_preload_libraries :将 shared_preload_libraries 设置为 pg_stat_statements pg_stat_kcache ,确保 pg_stat_statements 排在前面,因为 pg_stat_kcache 依赖于它。修改 shared_preload_libraries 后,需要重启PostgreSQL服务器。
2. 创建扩展 :在需要分析查询的数据库中创建这些扩展。
3. 查看查询信息 :可以使用示例SQL语句查看SQL查询列表,以及查询在内存中命中的页面数与从磁盘读取或写入磁盘的页面数,同时还能看到每个查询花费的CPU用户时间和系统时间。

pg_stat_kcache 视图包含多个列,通过这些列可以获取特定的信息,如下所示:

percdb=# \d pg_stat_kcache()
View "public.
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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