Esta página apresenta uma vista geral da ferramenta Estatísticas de consultas. Para começar a usar a ferramenta agora, consulte o artigo Melhore o desempenho das consultas com as estatísticas de consultas.
As estatísticas de consultas ajudam a detetar, diagnosticar e evitar problemas de desempenho de consultas para bases de dados do AlloyDB. Oferecem monitorização intuitiva de autosserviço e informações de diagnóstico que vão além da deteção para ajudar a identificar a causa principal dos problemas de desempenho.
Com as estatísticas de consultas, pode monitorizar o desempenho ao nível da aplicação e rastrear a origem de uma consulta problemática na pilha de aplicações por modelo, vista, controlador, rota, utilizador e anfitrião. A ferramenta Estatísticas de consultas pode ser integrada com as suas ferramentas e Google Cloud serviços de monitorização de aplicações (APM) existentes através de padrões abertos e APIs. Desta forma, pode monitorizar e resolver problemas de consultas através da sua ferramenta favorita.
Vê métricas para consultas no painel de controlo de estatísticas de consultas. O painel de controlo oferece uma série de filtros que ajudam a ver a carga da base de dados para consultas por utilizador, base de dados, endereço IP, intervalo de tempo, capacidade da CPU, CPU e espera da CPU, espera de IO e espera de bloqueio.
Vantagens da utilização das estatísticas de consultas
As estatísticas de consultas oferecem monitorização e diagnósticos que lhe permitem detetar e corrigir problemas de desempenho das consultas. Os painéis de controlo das estatísticas de consultas ajudam a identificar problemas de desempenho das consultas antecipadamente e permitem-lhe passar da deteção à resolução através de uma única interface. Os planos de consultas visuais incorporados ajudam a resolver problemas para encontrar a causa principal. Também pode usar a monitorização de aplicações completa e no contexto para encontrar a origem de uma consulta problemática.
As estatísticas de consultas permitem-lhe etiquetar consultas com a lógica empresarial à qual a consulta está associada, como pagamento, inventário, estatísticas empresariais ou envio, para que possa monitorizar o desempenho das consultas numa perspetiva centrada na aplicação. Além disso, as estatísticas de consultas oferecem uma monitorização centrada na aplicação que ajuda a diagnosticar problemas de desempenho para aplicações criadas com mapeamentos objeto-relacionais (ORMs). A ferramenta de estatísticas de consultas usa o SQL Commenter, uma biblioteca de código aberto, para instrumentar automaticamente os seus ORMs. Esta instrumentação ajuda a identificar que código da aplicação está a causar problemas.
As estatísticas de consultas podem ser integradas com as suas ferramentas de APM existentes, o que lhe permite monitorizar e resolver problemas de consultas através da sua ferramenta favorita. As estatísticas de consultas suportam as normas OpenCensus e OpenTelemetry e disponibilizam as métricas de consultas e os dados de rastreio para as suas ferramentas de APM através da API Google Cloud Observability . As estatísticas de consultas integram-se com o Cloud Monitoring, o que lhe permite criar painéis de controlo e alertas personalizados sobre métricas ou etiquetas de consultas e receber notificações por email, SMS, Slack, PagerDuty e muito mais.
Preços
Esta funcionalidade não tem custos adicionais. Pode aceder a uma semana de dados no painel de controlo de estatísticas de consultas. Para pedidos de API, consulte os preços do Cloud Monitoring. O Cloud Monitoring tem um nível que pode usar sem custos adicionais.
Segurança
Os utilizadores que têm acesso ao painel de controlo do AlloyDB podem aceder às métricas de estatísticas de consultas no painel de controlo de estatísticas de consultas.
As métricas de estatísticas de consultas são encriptadas em repouso.
Privacidade
As estatísticas de consultas armazenam e apresentam apenas consultas normalizadas. Todos os valores constantes da string de consulta são removidos. Os rastreios do plano de consulta não recolhem nem armazenam valores constantes. Por predefinição, as estatísticas de consultas recolhem endereços IP e informações de etiquetas.
Desempenho
A extensão PostgreSQL do Query insight regista métricas de consultas e planos de execução implementados através de hooks do PostgreSQL. As métricas e os planos de execução são armazenados como uma tabela postgres numa tabela de memória partilhada. Ao evitar a utilização de operações de E/S de disco dispendiosas, as estatísticas de consultas estão sempre ativas e espera-se que as respetivas despesas gerais de desempenho sejam pequenas. As estatísticas de consultas usam 12 MB de RAM para um tamanho de string de consulta predefinido de 1024 bytes. A utilização de RAM aumenta com um aumento no tamanho da string de consulta. As métricas devem estar disponíveis nas estatísticas de consultas no prazo de alguns minutos após a conclusão da consulta.
Armazenamento
As estatísticas de consultas não ocupam espaço de armazenamento na sua instância do AlloyDB. As métricas são armazenadas nas métricas do sistema no Cloud Monitoring. É importante rever a Política de Retenção de Dados do Cloud Monitoring.
Os rastreios de estatísticas de consultas são armazenados no Cloud Trace. É importante rever a política de retenção de dados do Cloud Trace.
Compatibilidade
As estatísticas de consultas são suportadas em todos os tipos de máquinas do AlloyDB e estão disponíveis em todas as Google Cloud regiões da plataforma.
Limitações
As limitações das estatísticas de consultas são as seguintes:
Quando a monitorização do endereço IP do cliente está ativada e um número elevado de clientes, por exemplo, superior a 100, envia tráfego para uma instância, as estatísticas de consultas capturam os endereços dos clientes que contribuem para o tempo de execução cumulativo mais elevado. Consequentemente, as estatísticas relacionadas com outros endereços de clientes podem ser omitidas.
Quando o acompanhamento do endereço IP do cliente está ativado, as alterações no tráfego do endereço do cliente podem originar uma lacuna temporária nas métricas, uma vez que a exportação dos novos principais endereços de cliente demora algum tempo. Por exemplo, um reinício ou uma recriação do cliente, como um pod do Kubernetes que envia tráfego de máquinas diferentes, pode causar esta lacuna, consoante a sua arquitetura.