默认的跟踪日志记录在 pgdate/log 中，如 /usr/local/pgsql/data/log 。
其他几个重要参数说明：当需要跟踪SQL语句或者慢语句，得需要设置以下参数：
log_statement：
设置跟踪的语句类型，有4种类型：none(默认), ddl, mod, all。跟踪所有语句时可设置为 "all"。
log_min_duration_statement：
跟踪慢查询语句，单位为毫秒。如设置 5000，表示日志将记录执行5秒以上的SQL语句。
当 log_statement=all 和 log_min_duration_statement 同时设置时，将跟踪所有语句，忽略log_min_duration_statement 设置。所以需按情况设置其中一个或两个值。
加载配置
针对某个用户或者某数据库进行设置
捕获正在查询的慢SQL
补充：PostgreSQL CPU占用100%性能分析及慢sql优化
查看连接数变化CPU利用率到达100%，首先怀疑，是不是业务高峰活跃连接陡增，而数据库预留的资源不足造成的结果。我们需要查看下，问题发生时，活跃的连接数是否比平时多很多。
对于RDS for PG，数据库上的连接数变化，可以从控制台的监控信息中看到。而当前活跃的连接数>可以直接连接数据库，使用下列查询语句得到：
追踪慢SQL如果活跃连接数的变化处于正常范围，则很大概率可能是当时有性能很差的SQL被大量执行导致。由于RDS有慢SQL日志，我们可以通过这个日志，定位到当时比较耗时的SQL来进一步做分析。但通常问题发生时，整个系统都处于停滞状态，所有SQL都慢下来，当时记录的>慢SQL可能非常多，并不容易排查罪魁祸首。这里我们介绍几种在问题发生时，即介入追查慢SQL的方法。
1、第一种方法是使用pg_stat_statements插件定位慢SQL，步骤如下。
1.1 如果没有创建这个插件，需要手动创建。我们要利用插件和数据库系统里面的计数信息（如SQL执行时间累积等），而这些信息是不断累积的，包含了历史信息。为了更方便的排查当前的CPU满问题，我们要先重置计数器。
1.2 等待一段时间（例如1分钟），使计数器积累足够的信息。
1.3 查询最耗时的SQL（一般就是导致问题的直接原因）。
1.4 查询读取Buffer次数最多的SQL，这些SQL可能由于所查询的数据没有索引，而导致了过多的Buffer读，也同时大量消耗了CPU。
2、第二种方法是，直接通过pg_stat_activity视图，利用下面的查询，查看当前长时间执行，一直不结束的SQL。这些SQL对应造成CPU满，也有直接嫌疑。
3、第3种方法，是从数据表上表扫描（Table Scan）的信息开始查起，查找缺失索引的表。数据表如果缺失索引，大部分热数据又都在内存时（例如内存8G，热数据6G），此时数据库只能使用表扫描，并需要处理已在内存中的大量的无关记录，而耗费大量CPU。特别是对于表记录数超100的表，一次表扫描占用大量CPU（基本把一个CPU占满），多个连接并发（例如上百连接），把所有CPU占满。
3.1 通过下面的查询，查出使用表扫描最多的表：
3.2 查询当前正在运行的访问到上述表的慢查询：
3.3 也可以通过pg_stat_statements插件定位涉及到这些表的查询：
处理慢SQL对于上面的方法查出来的慢SQL，首先需要做的可能是Cancel或Kill掉他们，使业务先恢复：
如果这些SQL确实是业务上必需的，则需要对他们做优化。这方面有“三板斧”：
1、对查询涉及的表，执行ANALYZE <table>或VACUUM ANZLYZE <table>，更新表的统计信息，使查询计划更准确。注意，为避免对业务影响，最好在业务低峰执行。
2、执行explain (query text)或explain (buffers true, analyze true, verbose true) (query text)命令，查看SQL的执行计划（注意，前者不会实际执行SQL，后者会实际执行而且能得到详细的执行信息），对其中的Table Scan涉及的表，建立索引。
3、重新编写SQL，去除掉不必要的子查询、改写UNION ALL、使用JOIN CLAUSE固定连接顺序等到，都是进一步深度优化SQL的手段，这里不再深入说明。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持七叶笔记。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
