Introduction

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Vous travaillez en tant qu’ingénieur base de données en charge des bases de données cloud dans Azure. Votre organisation a récemment déployé Azure Database pour PostgreSQL et vous devez comprendre comment afficher les informations système dans les bases de données Azure Database pour PostgreSQL.

Les bases de données relationnelles peuvent stocker de grandes quantités de données, mais elles doivent également contenir des informations sur la structure de ces données. Pour un système de gestion de base de données (SGBD), des informations sur la structure des tables et tous les autres objets, la sécurité et la concurrence, parmi de nombreux autres paramètres et métriques, sont requises. Ces informations sont appelées métadonnées et stockées dans les catalogues système dans Azure Database pour PostgreSQL. En plus d’accéder directement aux catalogues système, vous pouvez accéder aux vues système qui présentent les données des catalogues système de manière plus compréhensible ou utile.

Chaque fois qu’une opération d’insertion ou de suppression est effectuée dans la base de données, l’ancienne ligne n’est pas supprimée physiquement, mais marquée pour suppression. Marquer ces lignes peut entraîner un « ballonnement » de la base de données, avec les anciennes lignes qui occupent de l’espace disque. PostgreSQL inclut un processus serveur appelé nettoyage pour récupérer l’espace perdu.

Dans ce module, nous examinons comment nous pouvons optimiser notre administration des systèmes de base de données PostgreSQL par le biais de l’utilisation efficace des vues système et du processus vacuum.

Objectifs d’apprentissage

À l’issue de ce module, vous pourrez :

  • Décrire les catalogues système et les vues système dans Azure Database pour PostgreSQL.
  • Examiner les métadonnées dans Azure Database pour PostgreSQL.
  • Expliquez l’objectif du processus de nettoyage.
  • Configurez les paramètres du serveur de nettoyage.

Prérequis

  • Faire preuve d’une bonne compréhension des bases de données relationnelles.
  • Avoir une connaissance de base de SQL.