我已经阅读了@Mike 对如何判断数据库调整是否富有成效（PostgreSQL）的回答，这就是我正在考虑的用于监控我的数据库（Web 应用程序、许多连接、大量写入和一直在读取，非常动态的数据）。
该方法总结如下：我想知道我的数据库是否能够跟上工作负载，随着时间的推移它是否具有相同的准备状态，以及最终我的调整和清理是否有用。因此，对于一般的健康指标，监控查询时间（对于 Web 应用程序和数据流使用的代表性查询）对我来说是明智和紧凑的（查询时间增加而没有实质性变化 => 性能正在下降）。但我的问题是，是吗？除了链接的问题之外，我还没有找到这种方法的其他来源，而且我在如何实现所有这些方面还有一些漏洞，因此从其他示例/经验或手册中了解更多信息将非常有用。即使知道这种方法不值得做也会很有趣。
仅供参考，我读过pgbench，但它对我来说似乎很无菌，我的意思是，它确实提供了一个参考点，但它对我的表、我的索引、关于我的数据库的活动环境说了什么？（我希望你能理解我的意思）也许我pgbench看错了，但这正是我想知道的！
注意：我与 Postgres 一起工作，所以我对 Postgres 的特定答案会很棒......但不是必需的！
总的来说，我有点同意：如果客户满意，就不要开始调整。
但是，在为时已晚之前，您肯定会在没有注意到的情况下出现问题。以下是应引起警报的随机列表，但不保证完整性：
pgbench比您想象的更有用：您可以将它与自定义脚本一起使用，甚至支持简单的脚本语言来模拟不同的工作负载。但当然，它本质上是一种生成人工负载的工具，以测试某些更改对性能的影响，并确保您没有错误配置 PostgreSQL 或操作系统。