Mission DBA & Tuning – Stabilisation et accélération d’une plateforme critique

Type d’entreprise : acteur majeur de la distribution / plateforme e-commerce / SaaS B2B avec un volume important de transactions quotidiennes (commandes, paiements, mises à jour de stock).

Problématique principale : la plateforme subit depuis plusieurs mois des lenteurs importantes en journée et des incidents récurrents lors des pics (soldes, campagnes marketing, clôtures mensuelles). Les métiers parlent de « site lent », de paniers abandonnés, et la DSI constate une hausse continue des coûts cloud.

Situation à l’arrivée :

• Temps de réponse moyens de 1.5 à 3 secondes sur les pages cœur de parcours (recherche, panier, paiement).
• Erreurs 5xx fréquentes lors des campagnes, avec nécessité de “rebooter” certaines instances DB.
• Alertes de saturation CPU et I/O sur les bases principales.
• Réplication parfois en retard, impossible d’utiliser les replicas pour certains usages.

Objectifs de la mission :

• Stabiliser la plateforme en production (réduire incidents et temps de réponse).
• Identifier les vrais goulots d’étranglement côté base de données.
• Définir et exécuter un plan de tuning réaliste, sans réécriture complète de l’application.
• Mettre en place une supervision solide et transférer la compétence aux équipes internes.

Rôle : DBA lead & tuning, en interaction avec les équipes dev, ops, produit et métiers.

Première phase : observer avant de toucher. L’objectif est de comprendre d’où viennent réellement les lenteurs et les incidents.

📌 Approche

• Analyse des métriques existantes (APM, monitoring DB, logs applicatifs).
• Activation / consolidation des logs SQL lents (slow query log, pg_stat_statements…).
• Cartographie des schémas principaux (tables “chaudes”, index existants, volumétrie).
• Observation de la charge sur plusieurs jours, incluant au moins un pic d’activité.

🔍 Principaux constats

• 10–15 requêtes concentrent la majorité du temps CPU côté base.
• Plusieurs tables de plusieurs dizaines de millions de lignes non partitionnées, index partiellement adaptés aux filtres principaux.
• Transactions longues (verrous) liées à certaines opérations batch et à un ORM mal configuré.
• Paramétrage SGBD “par défaut” (buffers, work_mem, autovacuum) non adapté à la charge réelle.
• Réplication sous-dimensionnée : les replicas peinent à suivre lors des pics d’écriture.

Ce diagnostic sert de base à un plan d’action priorisé, en privilégiant les chantiers à fort impact et faible risque au début.

À partir des constats, un plan d’action est défini avec les équipes : quelles requêtes on retouche, quels index on crée, quelles tables on re-partitionne, et dans quel ordre.

🎯 Axe 1 – Requêtes critiques & index

• Réécriture de requêtes avec jointures inutiles ou cartesésiennes cachées.
• Création d’index composites sur les colonnes réellement filtrantes.
• Ajout d’index partiels pour certains cas d’usage spécifiques.
• Revue des index redondants, pour limiter le coût d’écriture.

🧩 Axe 2 – Modèle & partitionnement

• Partitionnement temporel de tables historiques (logs, commandes, événements).
• Séparation de certaines références “froides” dans des tables dédiées.
• Nettoyage des données obsolètes selon les règles métiers (archivage).

⚙ Axe 3 – Paramétrage SGBD & maintenance

• Ajustement de la mémoire (buffers, work_mem, maintenance_work_mem…).
• Reconfiguration d’autovacuum (seuils, agressivité, fenêtres de maintenance).
• Planification de REINDEX/VACUUM sur les index les plus sollicités.

Le tout est réalisé par itérations courtes, en mesurant l’impact après chaque changement et en conservant une capacité de rollback rapide.

En parallèle du tuning, il est nécessaire de s’assurer que l’architecture supporte la charge et les besoins de disponibilité.

🏛️ Revue de l’architecture existante

• Topologie maître / replicas, latence entre nœuds, capacité I/O.
• Utilisation (ou non) des replicas pour les lectures non critiques.
• Stratégies de bascule manuelle ou automatique en cas d’incident.

🔁 Évolutions proposées

• Mise en place ou amélioration de la réplication (physique/logique selon le SGBD).
• Isolation de certains workloads analytiques sur des replicas dédiés.
• Documentation et tests réguliers des scénarios de bascule (DR drill).
• Alignement PRA / RPO / RTO avec les attentes métiers réelles.

Objectif : une architecture qui absorbe les pics, limite l’impact des incidents et reste compréhensible par les équipes d’exploitation.

Pour qu’une mission de tuning soit durable, il faut industrialiser les pratiques et donner aux équipes internes les bons outils.

📊 Observabilité

• Création de dashboards dédiés DB (latence, throughput, erreurs, verrous, bloat…).
• Réglage d’alertes pertinentes (seuils pensés pour éviter le bruit).
• Exposition de certains indicateurs clés aux équipes produit / métiers.

🧪 Scripts & automatisation

• Scripts de diagnostic rapide (top requêtes, bloat, verrous en cours).
• Procédures standardisées pour les opérations courantes (indexation, purge…).
• Intégration avec Ansible / Terraform pour figer les bons paramètres.

👥 Transfert de compétences

• Sessions de formation ciblées pour les devs (bonnes pratiques SQL / ORM).
• Runbooks d’incident pour les équipes d’exploitation.
• Documentation synthétique “avant / après” pour ancrer les changements.

L’objectif n’est pas seulement de “réparer” la base, mais d’élever durablement le niveau de maîtrise interne.

Exemple de résultats typiques obtenus après 3 à 6 mois de mission (à adapter avec tes chiffres réels).

Côté métiers :

• Parcours client plus fluide (moins d’abandon de panier, meilleure conversion).
• Clôtures mensuelles plus fiables et plus rapides.
• Moins de réunions “crise” autour de la production.

Ces résultats sont au cœur du message PostFolio : montrer que le travail de DBA ne se limite pas à des paramètres, mais à des impacts business concrets.

Mettre en avant les difficultés et la façon dont tu les as gérées donne une dimension très crédible à la mission.

🧱 Difficultés typiques

• Réticence initiale à modifier certaines requêtes “historiques”.
• Fenêtres de maintenance très contraintes (24/7, trafic international).
• Dépendance forte à un ORM ou à un framework “magique”.
• Dette technique accumulée sur le schéma et les index.

✅ Réponses apportées

• Travail pédagogique avec les devs pour expliquer l’impact des changements.
• Planification de changements progressifs avec rollback possible.
• Priorisation : 20% de requêtes retouchées pour 80% du gain.
• Documentation claire pour chaque décision de tuning majeure.

Enseignement clé : un bon tuning est autant une affaire de communication et de priorisation qu’une affaire de technique pure.

Pitch 60–90 secondes :

Utilisation :

• En entretien, comme exemple concret de mission DBA & tuning.
• Sur ton site, dans une rubrique “Projets / PostFolio DBA & Tuning”.
• Comme base pour générer une version plus courte (LinkedIn, résumé CV, etc.).