🔧 Основные функции
- Анализ поведения БД: разбирает использование pg_stat_statements и выявляет «горячие» запросы
- Оптимизация схемы: помогает исправлять проблемы структуры таблиц и индексов
- Библиотека запросов: хранит часто используемые SQL-запросы в JSON‑файле (например myqueries.json)
Linting SQL: встроенный Python‑Sqlfluff для проверки стиля и синтаксиса
- OpenAI/LLM‑помощь: при наличии API-ключа к OpenAI, Ollama или другому LLM вы можете автоматически улучшать запросы и планы выполнения
- Экспорт DDL: получает DDL через pg_dump для анализа через LLM
- Автоматизация параметров: использует pgtune и Docker‑compose для настройки ALTER SYSTEM и генерации конфигураций
github.com
.- Запуск через Docker или Flask: легко стартовать локально или в контейнере .
💡 Как начать?
- Убедитесь, что установлен модуль pg_stat_statements.
- Вы можете сразу запустить готовым Docker-образом.
- Вариант без Docker — через Python/Flask.
- При наличии LLM‑ключа — подключите OpenAI, Ollama и т.д.
- Настройте свою коллекцию запросов в myqueries.json.
- Используйте анализ, lint, советы по индексам и конфигам!
pgAssistant — мощный инструмент для анализа и оптимизации PostgreSQL. Он сочетает детерминированные проверки и интеллектуальные подсказки LLM, и отлично подойдёт как разработчикам, так и начинающим администраторам баз данных. Если нужно — могу помочь с примерами использования, настройкой LLM или запуском через Docker/Flask.
Репозиторий на GitHub насчитывает более 1 300+ ⭐ и активно развивается .
📌 Github
@sqlhub
>>Click here to continue<<
