:: banjarlab.com ::

Caching adalah salah satu teknik penting untuk meningkatkan performa aplikasi, terutama ketika berhadapan dengan data yang sering diakses. PostgreSQL, meskipun merupakan database yang andal, dapat mengalami penurunan performa jika query terhadap data yang sama dilakukan berulang kali tanpa menggunakan mekanisme caching. Redis, sebagai sistem caching eksternal yang cepat, dapat menjadi solusi untuk mengatasi masalah ini. Artikel ini menjelaskan dampak tidak menggunakan Redis untuk caching dan langkah-langkah mengintegrasikan Redis dengan PostgreSQL. Mengapa Redis Penting untuk Caching? Akses Cepat ke Data: Redis menyimpan data dalam memori, memungkinkan pengambilan data lebih cepat dibandingkan query langsung ke database. Mengurangi Beban Database: Dengan menyimpan hasil query di Redis, jumlah query ke PostgreSQL dapat diminimalkan. Efisiensi untuk Data yang Sering Diakses: Data seperti daftar produk, statistik pengguna, atau konfigurasi aplikasi yang sering digunakan dapat disimpan di ...

PostgreSQL adalah salah satu sistem manajemen basis data relasional yang populer karena kemampuannya yang andal dan fleksibel. Namun, jika Anda tidak rutin menjalankan perintah VACUUM, performa database Anda dapat menurun drastis akibat akumulasi data mati (dead tuples). Artikel ini menjelaskan bagaimana mengatasi overhead tinggi dengan penggunaan VACUUM secara teratur, disertai contoh dan langkah implementasinya. Mengapa VACUUM Penting? Data Mati (Dead Tuples): Saat Anda melakukan operasi UPDATE atau DELETE, PostgreSQL tidak langsung menghapus data lama. Data lama tetap ada di tabel sebagai "dead tuples" hingga proses VACUUM dijalankan. Fragmentasi Tabel: Dead tuples yang tidak dihapus dapat menyebabkan fragmentasi, memperbesar ukuran tabel, dan memperlambat kinerja query. Statistik Tidak Akurat: Dead tuples dapat memengaruhi statistik pengoptimalan query, yang mengakibatkan rencana eksekusi yang kurang optimal. Jenis-jenis VACUUM VACUUM : Menghapus dead tuples untuk melepas...

Deadlock adalah situasi di mana dua atau lebih transaksi menunggu satu sama lain untuk melepaskan kunci pada sumber daya tertentu, sehingga tidak ada yang dapat melanjutkan. Dalam PostgreSQL, deadlock dapat terjadi jika transaksi paralel tidak dirancang atau dikelola dengan hati-hati. Contoh Masalah Deadlock Skema Tabel Misalkan kita memiliki dua tabel: CREATE TABLE accounts (     account_id SERIAL PRIMARY KEY,     balance NUMERIC(10, 2) NOT NULL ); Table lainnya adalah CREATE TABLE transactions (     transaction_id SERIAL PRIMARY KEY,     account_id INT REFERENCES accounts(account_id),     amount NUMERIC(10, 2) NOT NULL,     transaction_date TIMESTAMP DEFAULT now() ); Contoh Skenario Deadlock Transaksi 1: BEGIN; UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE account_id = 1; UPDATE transactions SET amount = 100 WHERE transaction_id = 10; -- Menunggu Transaksi 2 selesai Transaksi 2: BEGIN; UPDATE transactions SET amount = 200...

Salah satu masalah yang sering ditemukan dalam pengelolaan PostgreSQL adalah terjadinya Full Table Scan. Full table scan terjadi ketika PostgreSQL membaca seluruh baris dalam tabel untuk memenuhi sebuah query. Meskipun ini terkadang diperlukan, tetapi dalam tabel besar, ini bisa menyebabkan performa lambat. Contoh Masalah Full Table Scan Skema Tabel Misalkan kita memiliki tabel berikut: CREATE TABLE orders (     order_id SERIAL PRIMARY KEY,     customer_id INT NOT NULL,     order_date DATE NOT NULL,     total_amount DECIMAL(10, 2) NOT NULL ); Query Tidak Dioptimalkan Query berikut menyebabkan full table scan: SELECT * FROM orders WHERE customer_id = 1001; Penyebab Full Table Scan Indeks Tidak Ada: PostgreSQL tidak memiliki indeks untuk kolom yang digunakan dalam filter. Fungsi atau Operator Tidak Didukung: Query menggunakan fungsi yang membuat indeks tidak bisa digunakan (misalnya UPPER(customer_name) jika customer_name diindeks). Penggunaan Opera...

Masalah "batas koneksi tercapai" terjadi saat jumlah koneksi ke PostgreSQL melebihi nilai yang ditentukan oleh parameter max_connections. Artikel ini akan membahas penyebab, langkah pengecekan, dan solusi untuk memperbesar kapasitas koneksi. Contoh Kasus Saat aplikasi mencoba terhubung ke PostgreSQL, muncul pesan kesalahan seperti berikut: FATAL: sorry, too many clients already Pesan ini menunjukkan bahwa jumlah koneksi ke server telah mencapai batas maksimal (max_connections). Penyebab Umum Parameter max_connections terlalu kecil: Nilai default PostgreSQL adalah 100 koneksi. Koneksi Tidak Dikelola dengan Baik: Koneksi tidak ditutup setelah digunakan. Tidak Menggunakan Connection Pooling: Semua koneksi dibuat langsung tanpa pooling. Lonjakan Beban Aplikasi: Aplikasi tiba-tiba meningkatkan jumlah permintaan koneksi. Langkah-langkah Perbaikan 1. Periksa Nilai max_connections Login ke PostgreSQL sebagai user admin: sudo -u postgres psql Lihat nilai max_connections saat ini: SHOW...

Kesalahan autentikasi pada PostgreSQL sering terjadi saat koneksi gagal karena username atau password yang salah. Artikel ini akan membahas penyebab, langkah pengecekan, dan solusi untuk memperbaiki masalah ini. Contoh Kasus Anda mencoba mengakses PostgreSQL menggunakan perintah berikut: psql -U username -d database_name -h localhost -W Kemudian, sistem menampilkan pesan kesalahan: psql: error: connection to server at "localhost" (127.0.0.1), port 5432 failed: FATAL: password authentication failed for user "username" Penyebab Umum : Username atau Password Salah: Anda salah memasukkan kredensial. User Tidak Terdaftar: User tidak ada di PostgreSQL. Metode Autentikasi Tidak Cocok: Konfigurasi pg_hba.conf menggunakan metode autentikasi berbeda. File Password Hilang atau Salah: File .pgpass atau kredensial yang disimpan tidak valid. Langkah-langkah Perbaikan 1. Periksa Kredensial Pastikan Anda menggunakan username dan password yang benar. Coba login melalui command promp...

Query yang berjalan lambat sering kali disebabkan oleh tidak adanya indeks pada kolom yang digunakan dalam klausa seperti WHERE, JOIN, atau ORDER BY. Indeks adalah struktur data yang mempercepat pencarian data dalam tabel, sehingga tanpa indeks, PostgreSQL harus melakukan sequential scan pada seluruh tabel, yang memakan waktu. Dalam tutorial ini, kita akan membahas cara mengidentifikasi query lambat yang disebabkan oleh indeks yang hilang, cara membuat indeks, dan meningkatkan performa query. Langkah 1: Identifikasi Query Lambat Gunakan pg_stat_activity Untuk menemukan query yang berjalan lambat: SELECT pid, state, query, now() - query_start AS duration FROM pg_stat_activity WHERE state = 'active' ORDER BY duration DESC; Aktifkan Logging Query Lambat Edit file konfigurasi postgresql.conf untuk mengaktifkan log query lambat: log_min_duration_statement = 1000  # Log query yang berjalan lebih dari 1000 ms Restart PostgreSQL untuk menerapkan perubahan: sudo systemctl restart postgr...

Ketika menggunakan PostgreSQL, koneksi yang tidak memiliki pengaturan keepalive dapat menyebabkan koneksi idle tetap menggantung. Hal ini dapat membebani server dengan koneksi yang tidak digunakan, menyebabkan konsumsi sumber daya yang tidak perlu, atau bahkan mencegah klien baru terhubung karena batas koneksi tercapai. Artikel ini akan membahas cara mengatasi masalah tersebut dengan mengaktifkan pengaturan keepalive di PostgreSQL. Apa Itu Keepalive di PostgreSQL? Keepalive adalah mekanisme untuk memastikan bahwa koneksi antara klien dan server tetap aktif. Dengan mengaktifkan keepalive, server dapat mendeteksi jika koneksi tidak lagi aktif dan menutupnya untuk membebaskan sumber daya. Langkah-Langkah Mengaktifkan Keepalive di PostgreSQL Langkah 1: Identifikasi Masalah Periksa Koneksi Idle Gunakan perintah berikut untuk memeriksa koneksi idle yang menggantung di PostgreSQL: SELECT pid, state, query_start, state_change, client_addr  FROM pg_stat_activity  WHERE state = 'idle'; ...

Bloat dalam tabel atau indeks terjadi ketika terdapat ruang yang tidak efisien di database akibat penghapusan, pembaruan, atau penyisipan data yang berulang. Masalah ini dapat memperlambat kinerja query karena ukuran tabel atau indeks yang membengkak tanpa alasan yang jelas. Tutorial ini akan membahas cara mengidentifikasi dan mengatasi bloat dengan contoh pada PostgreSQL. Langkah-Langkah Mengatasi Bloat Identifikasi Bloat Untuk memeriksa apakah tabel atau indeks mengalami bloat, gunakan skrip berikut pada PostgreSQL: SELECT      schemaname,      tablename,      reltuples::BIGINT AS live_tuples,      relpages::BIGINT AS pages,      pg_size_pretty(pg_table_size(oid)) AS table_size  FROM pg_class c JOIN pg_namespace n ON n.oid = c.relnamespace WHERE relkind = 'r' AND nspname NOT IN ('pg_catalog', 'information_schema'); Skrip ini akan menampilkan informasi ukuran tabel. Rasio antara jumlah halaman (relpages) de...