PostgreSQLの統計テーブルを利用して、テーブル内のタプルとも呼ばれるライブ行とデッド行の数を監視できます。ライブ行は、現在使用されているテーブル内の行であり、データを参照および分析するためにChartioでクエリを実行できます。デッド行は、データが削除された削除済みの行であり、INSERTやUPDATEなどの書き込みコマンドを使用したときにデータソースによって再利用される予定です。
注 -データソースへの悪意のある、または意図しない書き込みを防ぐために、Chartioのデータソースへの接続は読み取り専用である必要があります。また、Chartioのクエリビルダーでは、これらのコマンドがChartioによってソースに送信されないようにするために、特定のコマンドが許可されていません。
ここで、使用する統計クエリに使用します。 Postgresの状態ユーザーテーブル（pg_stat_user_tables）にクエリを送信します。これは、Postgresがソースに保持する診断統計テーブルです（適切な構成設定がある場合）。ソースで使用できる統計は無数にあります。
ここでの目的のために、次のクエリを使用して、ライブタプルとデッドタプルを分析します。
select relname, n_live_tup, n_dead_tup
from pg_stat_user_tables
group by 1, 2, 3
order by 2, 3 desc
列を分解してみましょう：
relname=問題のテーブルの名前
n_live_tup=ライブ行のおおよその数
n_dead_tup=デッド行のおおよその数
では、実際に見てみましょう。
探索モードでChartioDataExplorerに移動し、分析するデータソースを選択できます。以下の例では、Chartioにサインアップしたときに組織がリンクされていたChartioデモソースを使用しています。次に、上記のSQLクエリをコピーして貼り付け、データソースに対して実行します。結果の棒グラフから、これらのテーブルにデッド行がなく、ビジターテーブルに最もライブの行があることがわかります。
この診断クエリを使用すると、ソースとその統計を定期的に監視できます。このクエリやその他のクエリを使用して、ソースとその統計を一目で監視できる監視ダッシュボードを作成したり、毎朝送信できるレポートを設定して監視を続けたりすることをお勧めします。あなたの情報源。