Uma implementação de referência licenciada em MIT: failover automático com Patroni, RPO zero entre dois nós, um witness que desempata, um laboratório Docker que sobe em cinco minutos e scripts Ubuntu para três VMs.
Clone, rode o laboratório Docker e quebre o cluster de propósito. Dúvidas? Fale com a gente.
O que vem no repositório
Um método prático para diagnosticar e melhorar PostgreSQL em produção: memória, WAL, checkpoints, queries, índices, autovacuum, conexões, RDS e validação segura.
Read MoreUm script de backup com pg_dump pronto para produção no Ubuntu: dumps em formato custom por banco, globals do cluster, verificação de integridade, retenção segura, lock, cron e um procedimento de restore de verdade testado.
Read MoreUm script de diagnóstico somente leitura para Ubuntu que roda 27 verificações de memória, autovacuum, índices, conexões, replicação, backup e segurança — e mostra o comando exato que corrige cada achado.
Read MoreConfigure arquivamento contínuo de WAL e um script protegido de pg_basebackup no Ubuntu, e execute um point-in-time recovery de verdade: restore_command, alvos de recuperação, replication slots, verificação e as falhas que quebram o PITR em silêncio.
Read MoreMude o PGDATA no Debian ou Ubuntu com rsync em duas passagens, downtime controlado, rollback automático da configuração e um script Bash funcional para baixar.
Read MoreO VACUUM FULL precisa de espaço para uma segunda cópia da tabela. Veja como usar um tablespace auxiliar em outro volume, considerar índices e WAL e devolver a relação compactada com segurança.
Read MoreMigrar não é copiar um servidor. Veja como mapear dependências, escolher entre EC2, RDS e Aurora, preparar a landing zone, ensaiar o cutover e provar o rollback.
Read MoreUma abordagem prática de adequação LGPD para bancos: localizar dados pessoais, mapear acessos e fluxos, identificar exposição e construir um plano de remediação com evidências.
Read MoreUm ambiente AWS pronto para produção começa por identidade, múltiplas contas, trilha de auditoria, controles, budgets e tags — não pela primeira instância EC2.
Read MoreComo implementar menor privilégio, criptografia, masking, trilha de auditoria, proteção de backup e evidências operacionais para dados sensíveis.
Read MoreA plataforma certa depende de controle operacional, compatibilidade, disponibilidade, escala de leitura e custo. Use este framework antes de dimensionar.
Read MoreUma abordagem operacional para retenção, exclusão, anonimização, backups, réplicas e evidências de solicitações dos titulares.
Read MoreUm ciclo prático de FinOps para alocação, rightsizing, storage, compromissos e tuning — ordenado por evidência e risco operacional.
Read MoreMonte um monitoramento que conecte infraestrutura AWS, internals do PostgreSQL, planos e impacto na aplicação — e transforme alertas em ações.
Read Moregenerate_series transforma o PostgreSQL em uma ferramenta prática de séries temporais. Use para revelar dados faltantes, criar relatórios com dias zerados, montar buckets de tempo e gerar dados de teste confiáveis.
Read Moredate_trunc simplifica relatórios semanais e mensais, mas usá-lo no lugar errado pode transformar uma busca indexada em full scan. Veja agrupamentos seguros, fuso horário e filtros amigáveis a índice.
Read MoreJSONB é flexível, mas um filtro JSONB sem índice rapidamente vira table scan. Aprenda operadores, caminhos aninhados, índices GIN, expression indexes e quando uma coluna comum é o melhor desenho.
Read MoreToda ferramenta de monitoramento PostgreSQL te mostra um gráfico. Bem poucas te dizem por que uma query ficou lenta, abrem um incidente automaticamente, e explicam a correção em linguagem simples. Aqui vai uma comparação honesta, feature por feature.
Read MoreO autovacuum com configurações padrão foi calibrado para uma carga genérica de 2005. Em uma tabela de produção com muita escrita, esses padrões deixam o bloat ganhar a corrida sempre. Veja como realmente ajustar, tabela por tabela.
Read MorePARALLEL SAFE não é sinônimo de STABLE ou IMMUTABLE — é uma declaração separada e ortogonal. Erre isso e o PostgreSQL roda sua query silenciosamente em um único núcleo, mesmo quando um plano paralelo seria quatro vezes mais rápido.
Read MoreA maioria dos problemas de performance de query não são bugs — são padrões. SELECT *, índices faltantes, OR no WHERE, cast implícito de tipo, funções em colunas indexadas. Aqui estão as regras que previnem 90% deles, e um walkthrough completo de EXPLAIN.
Read MoreO PostgreSQL acumula dead tuples silenciosamente após cada UPDATE e DELETE. O autovacuum deveria limpar, mas quando não acompanha, o disco cresce, as queries ficam lentas e nada dá erro. Veja como enxergar isso antes que doa.
Read MoreA maioria das ferramentas de monitoramento mostra um gráfico e manda um email. O PG Monitoring abre um incidente rastreado, deduplica, roteia por severidade, transmite por WebSocket, e auto-resolve quando a métrica volta ao normal. Veja o ciclo completo.
Read MoreO CloudWatch diz que a CPU está em 90%. O Performance Insights mostra o top SQL. Nenhum dos dois diz por que o replication lag está prestes a disparar ou qual índice resolve isso. Veja o que as ferramentas nativas da AWS deixam passar — e como o PG Monitoring fecha essa lacuna.
Read MoreUma chamada de função em um WHERE ou em um LATERAL join pode ser praticamente grátis — ou pode virar um loop linha a linha escondido que o planner não enxerga. A diferença está na LANGUAGE, na volatilidade e se o Postgres consegue fazer inline do corpo.
Read MoreROW_NUMBER() atribui um número sequencial único a cada linha dentro de uma partição. Veja como usá-lo para paginação, remover duplicatas e buscar o registro mais recente de cada grupo.
Read MoreParecem intercambiáveis até aparecerem empates. RANK() deixa lacunas, DENSE_RANK() não, e ROW_NUMBER() nunca empata. Veja exatamente quando usar cada um.
Read MoreComparar cada linha com a anterior ou a próxima exigia self-joins horríveis. LAG() e LEAD() fazem isso em uma passada limpa — ideal para taxas de crescimento, lacunas e deltas de séries temporais.
Read MoreO EXPLAIN mostra o plano; o EXPLAIN ANALYZE executa e mostra a realidade. Aprenda a identificar os quatro problemas que respondem pela maioria das consultas lentas: estimativas erradas, índices faltando, sorts em disco e estouro de nested loop.
Read MoreO B-tree é o padrão por um motivo, mas é a ferramenta errada para busca textual, JSONB e tabelas enormes append-only. Veja como escolher — e dimensionar — o tipo de índice certo.
Read MoreUm passo a passo prático para montar uma réplica física por streaming: configuração do primário, pg_basebackup, replication slots e como verificar se o standby realmente está em dia.
Read MoreDiferente da replicação física, a replicação lógica copia tabelas individuais e funciona entre versões major — sendo a ferramenta padrão para upgrades sem downtime e distribuição seletiva de dados.
Read MoreReplication slots impedem o primário de descartar WAL que um standby ainda precisa. Eles evitam réplicas quebradas — e, quando esquecidos, são a causa mais comum de uma partição pg_wal cheia.
Read MoreQuando o banco está lento, a resposta muitas vezes está fora dele. Um kit enxuto de comandos Linux para diagnosticar CPU, memória, I/O de disco e conexões num servidor de banco.
Read MoreBackups lógicos vs físicos, por que o mysqldump não basta em escala, e como subir replicação baseada em GTID — o essencial que todo operador de MySQL precisa.
Read MoreA performance do Netezza depende de uma decisão: a chave de distribuição. Além de como os zone maps substituem índices, por que o GROOM importa e a forma mais rápida de carregar dados com nzload.
Read MoreUma abordagem prática para depurar jobs paralelos do IBM DataStage: como ler o log do Director, achar o stage lento, corrigir skew de particionamento e impedir que warnings escondam erros reais.
Read MoreMost PostgreSQL monitoring tools only show "replication is working." PG Monitoring identifies lag bottlenecks, predicts failures, and tells you exactly which standby needs attention.
Read MoreFind missing, redundant, and high-risk PostgreSQL indexes from real workload evidence. PG Monitoring quantifies impact, considers write overhead, and keeps DDL reviewable.
Read MoreRecomendações estáticas ignoram concorrência e padrão de uso. Veja como classificar workloads OLTP, OLAP e híbridos antes de ajustar memória, paralelismo e conexões.
Read MoreSlow query logs are too late. pg_stat_statements is incomplete. PG Monitoring captures every query pattern, tracks evolution over time, and alerts before users complain.
Read MoreOther tools alert when your database is already on fire. PG Monitoring predicts issues hours in advance using ML-powered trend analysis on your actual metrics.
Read MoreGeneric AI knows SQL syntax. PG Monitoring Copilot knows YOUR database - schema, query patterns, historical issues, and suggests fixes based on your actual workload.
Read MoreTable bloat silently kills performance. PG Monitoring tracks bloat per table, identifies vacuum inefficiencies, and provides targeted autovacuum tuning.
Read MoreConnection errors are a symptom, not the cause. PG Monitoring tracks pool exhaustion patterns, identifies which queries hold connections longest, and suggests optimal pool sizing.
Read MoreManual security audits are error-prone. PG Monitoring continuously checks 50+ security parameters, tracks configuration drift, and generates compliance reports automatically.
Read MoreManaging multiple PostgreSQL instances is chaos. PG Monitoring provides unified dashboards, cross-instance correlation, and organization-level insights that scale.
Read MoreTraditional PostgreSQL monitoring tools like pg_stat_statements, pgBadger, and pgWatch2 provide basic visibility but miss the bigger picture. They show you what happened, but not why. They alert when problems occur, but can't predict them.
PG Monitoring combines real-time metrics, AI-powered analysis, and predictive anomaly detection to give you complete database intelligence. From replication lag prediction to automated index recommendations, we solve the problems that keep DBAs awake at night.
Our blog explores real-world PostgreSQL challenges and demonstrates how PG Monitoring outperforms traditional tools in replication monitoring, query performance optimization, security auditing, and multi-instance management.