1、pg_stat_database

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yzs=# select *from pg_stat_database;
-[ RECORD 1 ]--+------------------------------
datid          | 13156                            #数据库的oid
datname        | postgres                         #数据库名
numbackends    | 0                                #访问当前数据库的连接数量
xact_commit    | 2357                             #该数据库事务提交总量：和下面的rollback和作为TPS统计
xact_rollback  | 17                               #该数据库事务rollback总量，如果特别多，需要看业务是否有问题了
blks_read      | 1946                             #总磁盘物理读的块数，这里的read可能是从 cache中读取，如果很高需要结合blk_read_time看是否真的存在从磁盘读取的情况
blks_hit       | 103625                           #从shared buffer命中块数
tup_returned   | 1413113                          #对于表来说，是全表扫描的行数；对于索引是通过索引返回的索引行数，如果这个值明显大于tup_fetched，说明当前数据库存在大量的全表扫描。查看执行计划，这个是databas全局级别的
tup_fetched    | 36041                            #指通过索引返回的行数
tup_inserted   | 104                              #插入的行数
tup_updated    | 0                                #更新的行数
tup_deleted    | 19                               #删除的行数
conflicts      | 0                                #与恢复冲突取消的查询次数，只会在备机上发生
temp_files     | 0                                #产生临时文件的数量，如果这个值很高，需要调大work_mem
temp_bytes     | 0                                #临时文件的大小
deadlocks      | 0                                #死锁的数量，如果这个值很大说明业务逻辑有问题
blk_read_time  | 0                                #数据库中花费在读取文件的时间，这个值很高说明内存较小，需要频繁从磁盘读入数据文件
blk_write_time | 0                                #数据库中花费在写数据文件的时间，pg中脏页一般写入page cache，如果这个值较高，则说明cache较小，操作系统的cache需要更积极的写入
stats_reset    | 2019-02-11 23:42:37.526743-08    #统计信息重置的时间

通过pg_stat_database可以大概了解数据库的历史情况。
比如tup_returned值明显大于tup_fetched，历史SQL语句很多是全表扫描，存在没有使用索引的SQL，可结合pg_stat_statments查找慢SQL，也可结合pg_stat_user_table找全表扫描次数和行数最多的表；
通过看tup_updated很高，可以说明数据库有频繁的更新，这个时候需要关注vaccum相关的指标和长事务，如果没有及时进行垃圾回收，会引起表膨胀；
temp_files较高说明存在很多排序，hash,或者聚合这种操作，可以增大work_mem减少临时文件的产生，并且同时这些操作的性能也会有较大的提升。

2、pg_stat_user_tables

yzs=# select *from pg_stat_user_tables;
-[ RECORD 1 ]-------+------------------------------
relid               | 16440        #表oid
schemaname          | public       #模式名
relname             | t1           #表名
seq_scan            | 50           #这个表进行全表扫描的次数
seq_tup_read        | 1867763      #全表扫描的数据行数，如果这个值很大说明操作这个表的SQL语句很可能是全表扫描，需要结合执行计划分析
idx_scan            |              #索引扫描的次数
idx_tup_fetch       |              #通过索引扫描返回的行数
n_tup_ins           | 1130502      #插入的数据行数
n_tup_upd           | 0            #更新的数据行数
n_tup_del           | 81920        #删除的数据行数
n_tup_hot_upd       | 0            #hot update的数据行数，这个值与n_tup_upd接近说明更新性能较好，不需要更新索引
n_live_tup          | 655366       #活的行数量
n_dead_tup          | 0            #死记录个数
n_mod_since_analyze | 6            #上次analyze的实际
last_vacuum         | 2019-04-07 00:22:00.955542-07 #上次手动vacuum的实际
last_autovacuum     |              #上次autovacuum的实际
last_analyze        |              #上次analyze时间
last_autoanalyze    | 2019-04-07 00:26:07.668391-07 #上次自动analyze时间
vacuum_count        | 2            #vacuum次数
autovacuum_count    | 0            #自动vacuum次数
analyze_count       | 0            #analyze次数
autoanalyze_count   | 10           #自动analyze次数

通过查询pg_stat_user_tables，可以基本清除哪些表的全表扫描次数较多，表中DML哪种操作多，也可以了解垃圾数据的数量。

3、pg_stat_user_indexes

yzs=# select *from pg_stat_user_indexes;
-[ RECORD 1 ]-+----------
relid         | 16447      #相关表的oid
indexrelid    | 16450      #索引的oid
schemaname    | public     #模式名
relname       | t3         #表名
indexrelname  | t3_id_idx  #索引名
idx_scan      | 0          #通过索引扫描的次数，如果该值很小，说明该索引很少被用到，可以考虑删除
idx_tup_read  | 0          #通过任意索引方法返回的索引行数
idx_tup_fetch | 0          #通过索引方法返回的数据行数

可以知道当前哪些索引频繁使用，哪些是无效索引。无效索引可以删除掉，减少磁盘空间的使用和提升insert、delete、update的性能。

4、pg_statio_user_tables

yzs=# select *from pg_statio_user_tables;
-[ RECORD 1 ]---+--------
relid           | 16447    
schemaname      | public
relname         | t3
heap_blks_read  | 1    #从page cache或磁盘读取表的块数
heap_blks_hit   | 1    #从shared buffer命中的块数
idx_blks_read   | 0    #从page cache或磁盘读取的索引的块数
idx_blks_hit    | 0    #从shared buffer命中的索引块数
toast_blks_read |      #从page cache或磁盘读取的toast表的块数
toast_blks_hit  |      #在shared buffer中命中toast表的块数
tidx_blks_read  |      #从page cache或者磁盘中读入的toast表索引的块数
tidx_blks_hit   |      #在shared buffer中命中toast表索引的块数

如果heap_blks_read、idx_blks_read很高，说明shared buffer较小，存在频繁从磁盘或者page cache读取到shared buffer中命中toast表的块数。

5、 pg_stat_bgwriter

yzs=# select *from pg_stat_bgwriter;
-[ RECORD 1 ]---------+------------------------------
checkpoints_timed     | 206     #指超过checkpoint_timeout的时间后触发的检查点次数
checkpoints_req       | 8       #手动触发checkpoint或者因为WAL文件数量达到max_wal_size时也会增加，如果这个值大于checkpoints_req说明checkpoint_timeout设置的不合理
checkpoint_write_time | 306582  #从shared buffer 中write到page cache花费的时间
checkpoint_sync_time  | 367     #checkpoint调用fsync将脏数据刷到磁盘花费的时间，如果这个值很长，容易造成IO抖动，需要增加checkpoint_timeout或者checkpoint_completion_target
buffers_checkpoint    | 6671    #通过checkpoint写入脏块的数量
buffers_clean         | 0       #通过bgwriter写入块的数量
maxwritten_clean      | 0       #bgwriter超过bgwriter_lru_maxpages时停止的次数，如果这个值很高，需要增加bgwriter_lru_maxpages
buffers_backend       | 7953    #通过backend写入的块数量
buffers_backend_fsync | 0       #backend需要fsync的次数
buffers_alloc         | 11613   #被分配的缓冲区数量
stats_reset           | 2019-02-11 23:42:35.273758-08

通过这个视图，可以判断checkpoint以及max_wal_size是否合理

当前文章：PostgreSQL统计信息的几个重要视图
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