# Amazon Aurora PostgreSQL を使用する際のベストプラクティス
Amazon Aurora PostgreSQL DB クラスターを管理するためのベストプラクティス例を以下に示します。基本的なメンテナンスタスクも確認してください。詳細については、「[Amazon Aurora PostgreSQL のパフォーマンスとスケーリング](AuroraPostgreSQL.Managing.md)」を参照してください。
**Topics**
+ [Aurora PostgreSQL DB インスタンスのパフォーマンスの低下、自動再起動、フェイルオーバーの回避](#AuroraPostgreSQL.BestPractices.Avoiding)
+ [診断テーブルとインデックスの肥大化](AuroraPostgreSQL.diag-table-ind-bloat.md)
+ [Amazon Aurora PostgreSQL での高いオブジェクト数の管理](PostgreSQL.HighObjectCount.md)
+ [Aurora PostgreSQL のメモリ管理が改善されました](AuroraPostgreSQL.BestPractices.memory.management.md)
+ [Amazon Aurora PostgreSQL による高速フェイルオーバー](AuroraPostgreSQL.BestPractices.FastFailover.md)
+ [Aurora PostgreSQL のクラスターキャッシュ管理によるフェイルオーバー後の高速リカバリ](AuroraPostgreSQL.cluster-cache-mgmt.md)
+ [管理する Aurora PostgreSQL 接続チャーンとプーリング](AuroraPostgreSQL.BestPractices.connection_pooling.md)
+ [PostgreSQL でのデッド接続の処理](Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.DeadConnectionHandling.md)
+ [Aurora PostgreSQL のメモリパラメータの調整](AuroraPostgreSQL.BestPractices.Tuning-memory-parameters.md)
+ [Amazon CloudWatch メトリクスを使用して Aurora PostgreSQL のリソース使用状況を分析する](AuroraPostgreSQL_AnayzeResourceUsage.md)
+ [論理レプリケーションを使用して Aurora PostgreSQL のメジャーバージョンアップグレードを実行する](AuroraPostgreSQL.MajorVersionUpgrade.md)
+ [Aurora PostgreSQL でのカスタムキャストの管理](PostgreSQL.CustomCasts.md)
+ [Aurora PostgreSQL での並列クエリのベストプラクティス](PostgreSQL.ParallelQueries.md)
+ [Aurora PostgreSQL でのストレージの問題のトラブルシューティング](AuroraPostgreSQL.BestPractices.TroubleshootingStorage.md)
## Aurora PostgreSQL DB インスタンスのパフォーマンスの低下、自動再起動、フェイルオーバーの回避
負荷の高いワークロードや、DB インスタンスに割り当てられたリソースを超えて急増するワークロードを実行している場合、アプリケーションと Aurora データベースを実行しているリソースを使い果たしてしまう可能性があります。CPU 使用率、メモリ使用量、使用されているデータベース接続数など、データベースインスタンスに関するメトリクスを取得するには、Amazon CloudWatch、パフォーマンスインサイト、および拡張モニタリングが提供するメトリクスを参照できます。DB インスタンスのモニタリングについては、「[Amazon Aurora クラスターでのメトリクスのモニタリング](MonitoringAurora.md)」を参照してください。
ワークロードが使用しているリソースを使い果たした場合、DB インスタンスは遅くなったり、再起動したり、別の DB インスタンスにフェイルオーバーしたりする可能性があります。これを避けるには、リソースの使用状況を監視し、DB インスタンスで実行されているワークロードを調べ、必要に応じて最適化を行います。最適化を行ってもインスタンスのメトリクスが改善されず、リソースの枯渇も緩和されない場合は、上限に達する前に DB インスタンスをスケールアップすることを検討してください。利用可能な DB インスタンスクラスとその仕様の詳細については、「[Amazon Aurora DB インスタンスクラス](Concepts.DBInstanceClass.md)」を参照してください。