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# Bonnes pratiques avec Amazon Aurora PostgreSQL
Vous trouverez ci-dessous plusieurs bonnes pratiques pour gérer votre cluster de bases de données Amazon Aurora PostgreSQL. Veillez également à passer en revue les tâches d’entretien de base. Pour plus d’informations, consultez [Performance et mise à l’échelle d’Amazon Aurora PostgreSQL](AuroraPostgreSQL.Managing.md).
**Topics**
+ [Contournement des performances lentes, du redémarrage automatique et du basculement pour les instances de base de données Aurora PostgreSQL](#AuroraPostgreSQL.BestPractices.Avoiding)
+ [Diagnostic du gonflement de la table et de l'index](AuroraPostgreSQL.diag-table-ind-bloat.md)
+ [Gestion d'un nombre élevé d'objets dans PostgreSQL](PostgreSQL.HighObjectCount.md)
+ [Gestion de mémoire améliorée dans Aurora PostgreSQL](AuroraPostgreSQL.BestPractices.memory.management.md)
+ [Basculement rapide avec Amazon Aurora PostgreSQL](AuroraPostgreSQL.BestPractices.FastFailover.md)
+ [Récupération rapide après basculement avec la gestion des caches de clusters pour Aurora PostgreSQL](AuroraPostgreSQL.cluster-cache-mgmt.md)
+ [Gestion du taux de désabonnement des connexions Aurora PostgreSQL avec mise en pool](AuroraPostgreSQL.BestPractices.connection_pooling.md)
+ [Gestion des connexions inactives dans PostgreSQL](Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.DeadConnectionHandling.md)
+ [Réglage des paramètres de mémoire pour Aurora PostgreSQL](AuroraPostgreSQL.BestPractices.Tuning-memory-parameters.md)
+ [Utilisation des CloudWatch métriques Amazon pour analyser l'utilisation des ressources pour Aurora PostgreSQL](AuroraPostgreSQL_AnayzeResourceUsage.md)
+ [Utilisation de la réplication logique pour effectuer une mise à niveau de version majeure pour Aurora PostgreSQL](AuroraPostgreSQL.MajorVersionUpgrade.md)
+ [Gestion des conversions personnalisées dans](PostgreSQL.CustomCasts.md)
+ [Meilleures pratiques pour les requêtes parallèles dans Aurora PostgreSQL RDS pour](PostgreSQL.ParallelQueries.md)
+ [Résolution des problèmes de stockage dans Aurora PostgreSQL](AuroraPostgreSQL.BestPractices.TroubleshootingStorage.md)
## Contournement des performances lentes, du redémarrage automatique et du basculement pour les instances de base de données Aurora PostgreSQL
Si vous exécutez une charge de travail importante ou des charges de travail qui dépassent les ressources allouées à votre instance de base de données, vous pouvez épuiser les ressources sur lesquelles vous exécutez votre application et votre base de données Aurora. Pour obtenir des statistiques sur votre instance de base de données, telles que l'utilisation du processeur, l'utilisation de la mémoire et le nombre de connexions de base de données utilisées, vous pouvez vous référer aux métriques fournies par Amazon CloudWatch, Performance Insights et Enhanced Monitoring. Pour plus d’informations sur la surveillance de votre instance de base de données, consultez [Surveillance des métriques d’un cluster de bases de données Amazon Aurora](MonitoringAurora.md).
Si votre charge de travail épuise les ressources que vous utilisez, votre instance de base de données peut ralentir, redémarrer ou même basculer vers une autre instance de base de données. Pour éviter cela, surveillez l’utilisation de vos ressources, examinez la charge de travail exécutée sur votre instance de base de données et effectuez des optimisations si nécessaire. Si les optimisations n’améliorent pas les métriques de l’instance et n’atténuent pas l’épuisement des ressources, envisagez d’augmenter votre instance de base de données avant d’atteindre ses limites. Pour plus d’informations sur les classes d’instance de base de données disponibles et leurs spécifications, consultez [Classes d'instances de base de données Amazon Aurora](Concepts.DBInstanceClass.md).