このページでは、RPM デプロイオプションを使用する AlloyDB Omni バージョン 18.4.0 について説明します。別のデプロイオプションを選択してください。

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高度な Query Insights を使用してクエリのパフォーマンスをモニタリングする

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高度な Query Insights を使用すると、AlloyDB Omni データベースのクエリパフォーマンスの問題を検出、診断、防止できます。正規化されたクエリ統計、待機イベント、クライアント IP アドレス、タグ、インスタンスの負荷などのデータベーステレメトリーをキャプチャし、過去 30 日間の指標を保持します。

高度な Query Insights を使用すると、次のタスクを実行できます。

実行時間、I/O 時間、待機時間、共有バッファアクティビティ、行数を分析して、レイテンシが高くリソースを大量に消費するクエリを特定します。
低速なクエリを待機イベントと待機イベントクラスに関連付けて、ボトルネックのトラブルシューティングを行います。
SQLCommenter メタデータでクエリにタグを付けて、クエリのパフォーマンスを特定のアプリケーションコンポーネントにトレースします。
アクティブなクエリとオープントランザクションをリアルタイムでモニタリングし、問題のあるセッションを停止します。

始める前に

高度な Query Insights を有効にする前に、次の要件を確認してください。

Linux RPM パッケージを使用してインストールされたスタンドアロン の AlloyDB Omni インスタンスを実行している。

**注意:** 高可用性（HA）インスタンスで高度な Query Insights を使用しないでください。
データベースインスタンスに対する postgres スーパーユーザーアクセス権と、データベースサービスを再起動するための管理者権限がある。
インスタンスに alloydbadmin データベースが存在する。 AlloyDB Omni は、初期化時にデフォルトでこのデータベースを作成します。

高度な Query Insights を有効にする

高度な Query Insights を有効にする手順は次のとおりです。

postgres スーパーユーザーとして postgres データベースに接続します。
```
sudo -u postgres /usr/lib/postgresql/18/bin/psql -U postgres -d postgres
```
shared_preload_libraries に読み込まれたライブラリを確認し、プリロードリストに高度な Query Insights を追加して、拡張機能を有効にし、psql を終了します。
```
SHOW shared_preload_libraries;
ALTER SYSTEM SET shared_preload_libraries = 'LIBRARY_1','LIBRARY_2','google_insights_v2';
ALTER SYSTEM SET google_insights_v2.enabled = on;
\q
```
LIBRARY_1、LIBRARY_2、その他の既存のライブラリを、SHOW shared_preload_libraries から返されたライブラリ名に置き換えます。各ライブラリエントリを単一引用符で囲みます（ 'g_stats','google_columnar_engine','google_insights_v2' など）。AlloyDB Omni に必要な既存のライブラリをすべて含めて、上書きしないようにします。
AlloyDB Omni サーバーを再起動して、プリロード設定を適用します。
```
sudo systemctl restart alloydbomni18
```
postgres スーパーユーザーとして alloydbadmin データベースに接続します。
```
sudo -u postgres /usr/lib/postgresql/18/bin/psql -U postgres -d alloydbadmin
```
alloydbadmin データベースに高度な Query Insights 拡張機能を作成します。
```
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS google_insights_v2;
```
注: 拡張機能は、alloydbadminではなく、アプリケーションデータベースに常に作成してください。この拡張機能は、インスタンス上のすべてのデータベースのアクティビティをキャプチャし、すべてのテレメトリーを alloydbadmin に書き込みます。
ライブラリが読み込まれ、拡張機能が有効になり、google_insights_v2 拡張機能が alloydbadmin にインストールされていることを確認します。
```
SHOW shared_preload_libraries;
SHOW google_insights_v2.enabled;
SELECT extname, extversion FROM pg_extension WHERE extname = 'google_insights_v2';
```
shared_preload_libraries に google_insights_v2 が含まれていること、 google_insights_v2.enabled が on を返すこと、pg_extension が google_insights_v2 の行を返すことを確認します。

ディメンションと機能パラメータ

AlloyDB Omni では、高度な Query Insights は、次のディメンションと機能にわたって、alloydbadmin データベースの SQL テーブル、ビュー、関数にデータベーステレメトリーを記録します。

クエリ: クエリのレイテンシが増加したときに、低速またはリソースを大量に消費する SQL ステートメントを特定するために使用します。
待機イベントのタイプ: CPU、ディスク I/O、ロックの競合がワークロードのボトルネックの原因であるかどうかを判断するために使用します。
待機イベント: クエリの実行を遅延させる特定の PostgreSQL 待機イベント（DataFileRead や WALWrite など）を特定するために使用します。
データベース: 論理データベース間のリソース消費量を比較し、共有インスタンス上の高負荷データベースを分離するために使用します。
ユーザーとクライアント IP アドレス: クエリの負荷を特定のデータベースロールまたはクライアント IP アドレスに帰属させ、問題のあるアプリケーションクライアントを特定するために使用します。
タグ: SQLCommenter でタグ付けされた特定のアプリケーションサービス、ルート、ORM アクションとデータベースの負荷を関連付けるために使用します。
アクティブなクエリ: ライブパフォーマンスの急増、ブロックされたトランザクション、長時間実行セッションをリアルタイムで診断するために使用します。

google_insights_v2.enabled を on に設定すると、AlloyDB Omni はクエリ、待機イベントのタイプ、待機イベント、データベース、ユーザーの指標を自動的に収集します。

データベースサーバーを再起動せずに、実行時に google_insights_v2.* パラメータを更新するには、ALTER SYSTEM SET を実行して構成を再読み込みします。

ALTER SYSTEM SET PARAMETER_NAME = VALUE;
SELECT pg_reload_conf();

次のように置き換えます。

PARAMETER_NAME: 構成する高度な Query Insights パラメータの名前（google_insights_v2.qi_track_active_queries、google_insights_v2.qi_track_tag、google_insights_v2.qi_track_client_address など）。
VALUE: パラメータの新しい値（on など）。

各パラメータの説明、対応するオブザーバビリティビュー、および各ビューが返す指標と列については、高度な Query Insights リファレンスをご覧ください。

時間の粒度

各過去の observability_service_* ビューは、次の 3 つの時間粒度で利用できます。

基本ビュー（*_view）: 15 秒のフラッシュ間隔。これらのビューを使用して、過去 1 ～ 6 時間以内の最近の急増やインシデントを調査します。
粗いレベル 1 ビュー（*_coarse_1_view）: 上位 2,000 件のクエリの 5 分間の集計間隔。これらのビューを使用して、6 ～ 24 時間のパフォーマンスの傾向を分析します。
粗いレベル 2 ビュー（*_coarse_2_view）: 上位 2,000 件のクエリの 30 分間の集計間隔。これらのビューを使用して、30 日間の保持期間の上限までの複数日の傾向を分析します。

過去のオブザーバビリティビューには、total_execution_time、total_wait_time、total_read_time、total_write_time、time_spent など、すべての実行時間、待機時間、I/O 時間の列がマイクロ秒単位で保存されます。

クエリの過去のパフォーマンス指標

alloydbadmin データベースに接続して、過去のオブザーバビリティビューに対して診断クエリを実行します。詳細については、AlloyDB Omni を実行して接続するをご覧ください。

このセクションの SQL ステートメントは、ディメンション全体で一般的なトラブルシューティングシナリオのクエリの例です。これらの例は、ワークロードに合わせてカスタマイズできます。たとえば、recorded_on 時間枠を変更する、特定のデータベースまたはロールでフィルタする、*_coarse_1_view と *_coarse_2_view をクエリして複数日の分析を行うなどです。

レイテンシの高いクエリを特定する

過去 1 時間の合計実行時間が最も長い上位 10 件の正規化されたクエリを見つけるには、google_insights_v2.observability_service_query_view に対して次のクエリを実行します。

SELECT
  query_id,
  database,
  username,
  left(query, 100) AS normalized_query,
  sum(count) AS total_executions,
  sum(total_execution_time) AS total_execution_time_us,
  round((sum(total_execution_time)::numeric / NULLIF(sum(count), 0)), 2) AS avg_execution_time_us,
  sum(total_rows) AS total_rows,
  sum(total_shared_blocks_hit) AS shared_blocks_hit,
  sum(total_shared_blocks_read) AS shared_blocks_read
FROM google_insights_v2.observability_service_query_view
WHERE recorded_on >= now() - INTERVAL '1 hour'
GROUP BY query_id, database, username, left(query, 100)
ORDER BY total_execution_time_us DESC
LIMIT 10;

クエリ別に待機イベントを分析する

特定の query_id の待機時間に最も寄与する待機イベントカテゴリ（wait_class）と詳細な待機イベント（wait_event）を特定するには、 google_insights_v2.observability_service_wait_event_stats_by_query_view に対して次のクエリを実行します。

SELECT
  query_id,
  database,
  username,
  wait_class,
  wait_event,
  sum(count) AS wait_occurrences,
  sum(time_spent) AS total_wait_time_us
FROM google_insights_v2.observability_service_wait_event_stats_by_query_view
WHERE recorded_on >= now() - INTERVAL '1 hour'
  AND query_id = QUERY_ID
GROUP BY query_id, database, username, wait_class, wait_event
ORDER BY total_wait_time_us DESC;

QUERY_ID を、observability_service_query_view が返す query_id 値に置き換えます。

データベース、ユーザー、クライアント IP の負荷を分析する

過去 1 時間の論理データベースとデータベースロール全体の合計実行時間、待機時間、クエリ量を比較するには、google_insights_v2.observability_service_db_load_conn_view に対して次のクエリを実行します。

SELECT
  database,
  username,
  sum(count) AS total_executions,
  sum(total_execution_time) AS total_execution_time_us,
  sum(total_wait_time) AS total_wait_time_us
FROM google_insights_v2.observability_service_db_load_conn_view
WHERE recorded_on >= now() - INTERVAL '1 hour'
GROUP BY database, username
ORDER BY total_execution_time_us DESC;

google_insights_v2.qi_track_client_address を有効にすると、google_insights_v2.observability_service_client_address_stats_by_query_view に対して次のクエリを実行して、接続しているクライアント IP アドレスのうち、クエリ時間が最も長いものを特定することもできます。

SELECT
  client_address,
  username,
  database,
  query_id,
  sum(count) AS total_executions,
  sum(time_spent) AS total_time_spent_us
FROM google_insights_v2.observability_service_client_address_stats_by_query_view
WHERE recorded_on >= now() - INTERVAL '1 hour'
GROUP BY client_address, username, database, query_id
ORDER BY total_time_spent_us DESC
LIMIT 10;

タグ別にクエリのパフォーマンスをトレースする

google_insights_v2.qi_track_tag が on に設定されていて、クエリに SQLCommenter コメントが含まれている場合は、次のクエリを実行して、アプリケーションタグメタデータ別に実行時間を集計します。google_insights_v2.observability_service_tag_view を使用します。

SELECT
  application,
  framework_name,
  framework_controller,
  framework_action,
  framework_route,
  database,
  username,
  sum(count) AS total_executions,
  sum(total_execution_time) AS total_execution_time_us,
  round((sum(total_execution_time)::numeric / NULLIF(sum(count), 0)), 2) AS avg_execution_time_us
FROM google_insights_v2.observability_service_tag_view
WHERE recorded_on >= now() - INTERVAL '1 hour'
GROUP BY
  application,
  framework_name,
  framework_controller,
  framework_action,
  framework_route,
  database,
  username
ORDER BY total_execution_time_us DESC
LIMIT 10;

アクティブなクエリをモニタリングする

google_insights_v2.qi_track_active_queries を on に設定すると、 alloydbadmin データベースで google_insights_v2.stat_activity と google_insights_v2.stat_activity_v3 をクエリして、実行中のクエリとオープントランザクションをリアルタイムでモニタリングできます。

これらのビューは、バックグラウンドワーカーと alloydbadmin 接続を除外しながら、アクティブなクライアント接続、セッションとトランザクションの期間、現在の待機イベントを公開します。

アクティブなセッションとトランザクションの期間をクエリする

現在インスタンスでアクティブに実行されているクエリと、実行時間が最も長いトランザクションを特定するには、alloydbadmin で次のクエリを実行します。

SELECT
  pid AS "Process ID",
  left(normalized_query, 40) AS "Query",
  state AS "Status",
  round(EXTRACT(EPOCH FROM (clock_timestamp() - backend_start))::numeric, 2) AS "Session duration (secs)",
  CASE
    WHEN xact_start IS NOT NULL
    THEN round(EXTRACT(EPOCH FROM (clock_timestamp() - xact_start))::numeric, 2)
    ELSE NULL
  END AS "Transaction duration (secs)",
  CASE
    WHEN query_start IS NOT NULL
    THEN round(EXTRACT(EPOCH FROM (clock_timestamp() - query_start))::numeric, 2)
    ELSE NULL
  END AS "Query duration (secs)",
  COALESCE(wait_event_type, '') AS "Wait event type",
  COALESCE(wait_event, '') AS "Wait event",
  database AS "Database",
  COALESCE(application_name, '') AS "Application name",
  username AS "Username",
  COALESCE(client_addr::text, '') AS "Client address"
FROM google_insights_v2.stat_activity_v3
WHERE state = 'active'
ORDER BY query_start ASC;

長時間実行クエリまたはトランザクションを停止する

google_insights_v2.stat_activity_v3 で特定された長時間実行クエリまたはブロックされたトランザクションを停止するには、そのプロセス ID を pg_terminate_backend に渡します。

SELECT pg_terminate_backend(PROCESS_ID);

PROCESS_ID を、google_insights_v2.stat_activity_v3 から返された Process ID（pid）値に置き換えます。

高度な Query Insights を無効にする

AlloyDB Omni インスタンスを再起動せずにテレメトリー収集を停止するには、google_insights_v2.enabled を off に設定して構成を再読み込みします。

ALTER SYSTEM SET google_insights_v2.enabled = off;
SELECT pg_reload_conf();

拡張機能オブジェクトと保存された過去のデータを alloydbadmin データベースから削除するには、alloydbadmin に接続して拡張機能を削除します。

DROP EXTENSION IF EXISTS google_insights_v2 CASCADE;