בדף הזה מתואר התכונות המתקדמות של תובנות לגבי שאילתות ב-AlloyDB ל-PostgreSQL. מידע על הגדרה ושימוש בתכונות המתקדמות של תובנות לגבי שאילתות זמין במאמר שיפור הביצועים של שאילתות באמצעות תכונות מתקדמות של תובנות לגבי שאילתות.
התכונות המתקדמות של התובנות לגבי שאילתות מציעות אבחון של ביצועי השאילתות, וגם את כל התכונות שזמינות בתובנות רגילות לגבי שאילתות.
תכונות מתקדמות של תובנות לגבי שאילתות מאפשרות לכם לזהות ולפתור בעיות בביצועים של מסדי נתונים ושאילתות, ולמנוע אותן כמעט בזמן אמת. על סמך נתונים מ-7 הימים האחרונים של התובנות לגבי שאילתות, אתם יכולים לעקוב אחרי ביצועי השאילתות ברמת האפליקציה ולזהות את המקור של שאילתות בעייתיות במערך האפליקציות לפי פעולה, בקר, מסגרת, נתיב, אפליקציה ומנהל התקן של מסד הנתונים. תכונות מתקדמות של תובנות לגבי שאילתות מתעדות תוכניות של כל השאילתות ודוגמאות של עד 20 תוכניות של שאילתות בדקה.
כדי לעזור לכם לזהות באופן יזום את הסיבות העיקריות לבעיות בביצועים של שאילתות ולפתור אותן, התכונות המתקדמות של תובנות לגבי שאילתות מאפשרות לכם:
- ביצוע ניתוח אד-הוק כדי לאבחן בעיות מורכבות באמצעות נתונים סטטיסטיים של שאילתות כמעט בזמן אמת וניתוח קורלציה בכמה מימדים, כמו משתמשים, מארחים ומסדי נתונים.
- אפשר לראות את תוכנית ההרצה של השאילתה באמצעות הצהרות SQL מלאות, יחד עם הערות נלוות. במקרים הרלוונטיים, אתם יכולים להפעיל את האפשרות להצגת תגובות שמשויכות לשאילתה.
- פתרון בעיות מורכבות בביצועים באמצעות ניתוח טלמטריה, כמו אירועי המתנה. אירוע המתנה הוא רכיב שגורם לעיכוב בעיבוד של פעולה שקשורה לשאילתה. מדדים של אירועי המתנה, שמופעלים כברירת מחדל, עוזרים לכם לאבחן ולנפות באגים בבעיות בביצועים של שאילתות שפועלות במשך זמן רב וזמני ההמתנה שמשויכים אליהן.
- המלצות של הכלי לייעוץ בנושא אינדקסים בנוגע ליצירת אינדקסים
- קובעים את ההגדרות של תובנות לגבי שאילתות. לדוגמה, אפשר להתאים אישית את אורכי השאילתות, להפעיל ניתוח של אירועי המתנה ולאחסן הערות לשאילתות ותגי אפליקציות. אתם יכולים לגשת לנתונים היסטוריים ולנתונים כמעט בזמן אמת.
- כדי לקבל תצוגה של הביצועים לטווח ארוך, אפשר לנתח נתונים לתקופה של עד 30 ימים.
היתרונות של התכונות המתקדמות של תובנות לגבי שאילתות
התכונות המתקדמות הבאות של תובנות לגבי שאילתות זמינות כדי לעזור לכם לזהות ולתקן בעיות בביצועים של שאילתות:
- לוחות בקרה מוכנים מראש שעוזרים לכם לזהות בעיות בביצועי השאילתות בשלב מוקדם, ומאפשרים לכם לזהות, לאבחן ולפתור בעיות בדף אחד במסוף Google Cloud .
- תוכניות חזותיות של שאילתות שעוזרות לזהות את שורש הבעיות ולפתור אותן. אתם יכולים לעקוב אחרי המקור של שאילתה בעייתית באמצעות מעקב אחרי אפליקציה מקצה לקצה בהקשר.
- תובנות שמבוססות על Google Cloudההצעות של Google בנושא אבטחה, פרטיות ותאימות לארגונים, שעשויות להפחית את התקורה התפעולית.
- ניטור ממוקד באפליקציות ואבחון פשוט של ביצועי אפליקציות שנבנו באמצעות מיפויים יחסיים של אובייקטים (ORM). אפשר לעקוב אחרי הביצועים של מסד הנתונים באמצעות תצוגה שמתמקדת באפליקציה, על ידי תיוג של שאילתות עם לוגיקה עסקית. Sqlcommenter, ספרייה בקוד פתוח, מבצעת אוטומטית אינסטרומנטציה של ORM כדי לעזור לזהות את קוד האפליקציה שגורם לבעיות בביצועים.
איך פועלות התכונות המתקדמות של התובנות לגבי שאילתות
התכונות המתקדמות של תובנות לגבי שאילתות מנוהלות באופן מלא, כך שלא צריך להתקין או לנהל באופן פעיל את התכונה.
תכונות מתקדמות של תובנות לגבי שאילתות טוענות תוסף שמתעד מדדי שאילתות ותוכניות ביצוע שמיושמות באמצעות hooks. המדדים מאוחסנים בטבלאות של AlloyDB, ותוכניות ביצוע מנורמלות מאוחסנות ב-Cloud Trace.
אפשר לגשת למדדים האלה בדף תובנות של AlloyDB Query במסוף Google Cloud . המדדים צפויים להיות זמינים בתכונות המתקדמות של תובנות לגבי שאילתות תוך 30 שניות מסיום השאילתה. המדדים מוצפנים במצב לא פעיל באותו אופן שבו מוצפנים נתונים באחסון במסד נתונים.
תכונות מתקדמות של תובנות לגבי שאילתות מאחסנות ומציגות רק שאילתות שעברו נרמול. כל הערכים הקבועים ממחרוזת השאילתה מוסרים. הערות לשאילתות נשמרות רק לפי דרישה, וזוהי תכונה אופציונלית. במעקב אחר תוכנית שאילתה לא נאספים ערכים קבועים ולא נשמרים.
אחסון
תכונות מתקדמות של תובנות לגבי שאילתות מאחסנות ומציגות רק שאילתות שעברו נרמול. כל הערכים הקבועים ממחרוזת השאילתה מוסרים. במעקב אחר תוכנית שאילתה לא נאספים ולא נשמרים ערכים קבועים. כברירת מחדל, התכונות המתקדמות של תובנות לגבי שאילתות לא אוספות מידע על תגים. אם מפעילים אותם בשלב מאוחר יותר, אפשר להשבית אותם בהגדרות של כל מופע בנפרד בתכונות המתקדמות של תובנות לגבי שאילתות.
לוח הבקרה Query insights מספק נתונים של ארבעה שבועות. נפח האחסון הנדרש לנתונים של שבעה ימים הוא בערך 36GB. התכונות המתקדמות של Query insights משתמשות בעד 10MB של RAM (זיכרון משותף). המדדים צפויים להיות זמינים ב-Query insights תוך 30 שניות מסיום השאילתה. בנוסף, מדדים רגילים של Query insights זמינים במדדי המערכת ב-Cloud Monitoring כדי לשמור על הפונקציונליות של Query insights הרגיל. למידע נוסף על מדיניות שמירת הנתונים של מדדי המערכת ב-Cloud Monitoring, אפשר לעיין במאמר שמירת נתונים.
עקבות מתכונות מתקדמות של תובנות לגבי שאילתות מאוחסנות ב-Cloud Trace, ותקופת השמירה שלהן היא 30 יום. מידע נוסף על מדיניות שמירת הנתונים ב-Cloud Trace זמין במאמר מכסות ומגבלות.
מגבלות
- המדדים שמוצגים על ידי התכונות המתקדמות של תובנות לגבי שאילתות לא זמינים באמצעות Cloud Monitoring API.
- אין תמיכה בכתובות IP של לקוחות.
- אי אפשר להפעיל את התכונות המתקדמות של תובנות לגבי שאילתות באשכולות משניים.
- ב-AlloyDB, נתוני תובנות לגבי שאילתות נשמרים במופעים הראשיים ובמאגר הקריאה למשך 30 יום. אחסון נתונים במופעים ראשיים צורך כ-180GB, והנפח הזה עשוי לגדול בהתאם למספר הצמתים במאגר הקריאה שנמצאים באשכול. גודל האחסון המקסימלי שנצרך הוא 700GB.
- כדי להפעיל את התכונות המתקדמות של תובנות לגבי שאילתות במופע של מאגר לקריאה, צריך קודם להפעיל אותן במופע ראשי.
- מרכז הבקרה של תובנות לגבי שאילתות מתאפס אחרי שמפעילים תכונות מתקדמות של תובנות לגבי שאילתות. עם זאת, עדיין אפשר לגשת למדדים הרגילים של תובנות לגבי שאילתות באמצעות ממשק המשתמש של הכלי לבחירת מדדים.