Noções Básicas de Stakeholder

SELECT pg_size_pretty(pg_database_size(current_database())) AS db_size;
SELECT pg_size_pretty(sum(pg_total_relation_size(relid))) FROM pg_stat_user_tables;

SELECT date_trunc('month', now()) AS month,
       pg_size_pretty(pg_database_size('app')) AS size;
-- Compare com a exportação do mês passado em planilha

p95 do Checkout subiu de 120ms para 800ms (fatia do banco de dados 600ms).
Conversão caiu 0.4% = ~$220k/mês de receita modelada.
Correção: indexação + ajuste de pool, 2 dias de engenharia, sem quebra de esquema.

SELECT query, mean_exec_time, calls
FROM pg_stat_statements
WHERE query LIKE '%orders%'
ORDER BY mean_exec_time * calls DESC
LIMIT 5;

## Opção A: Janela de Domingo às 03:00 UTC
- Impacto no usuário: até 45s de atraso na escrita na API de faturamento
- Benefício: validar FK em 80M de pagamentos (correção)
- Risco de pular: linhas órfãs contínuas em reembolsos
 
## Opção B: Adiar 6 semanas
- Impacto no usuário: nenhum agora
- Risco: erros de reconciliação financeira se acumulam

SELECT application_name,
       pg_size_pretty(pg_wal_lsn_diff(pg_current_wal_lsn(), replay_lsn)) AS lag_bytes
FROM pg_stat_replication;

"Precisamos de pgaudit no esquema de pagamentos" →
"Reguladores esperam logs de acesso de pagamento imutáveis; a lacuna é uma descoberta de auditoria de gravidade Alta."

# Saúde do Banco de Dados - Julho de 2026
**Status:** Amarelo (crescimento de disco)
**Impacto no usuário no mês passado:** Degradação de checkout de 12 min (Sev-2)
**Gasto:** $48k/mês RDS + $6k observabilidade
**Solicitação:** Aprovar projeto de arquivamento Q3 ($40k eng, economiza $8k/mês de armazenamento)

EOL: O suporte comunitário do PostgreSQL 17 termina em 2029; fornecedor estendeu por 1 ano.
Risco de adiar: exposição a CVEs não corrigidos + atrito de contratação.
Proposta: upgrade na semana 2 após a alta temporada; 4h de gasto orçamentário planejado.

## Resumo seguro para o cliente (Sev-2)
Entre 14:22-14:48 UTC alguns clientes viram checkout lento.
Nenhum dado foi perdido. Causa raiz: transação longa no banco de dados devido ao deploy.
Prevenção: política de timeout + treinamento (em andamento).