Estadísticas de las consultas activas más antiguas

Consultas activas más antiguas, también conocidas como consultas de mayor duración, es una lista de consultas que están activas en tu base de datos, ordenadas según el tiempo que se han estado ejecutando. Obtener estadísticas sobre estas consultas puede ayudar a identificar las causas de la latencia del sistema y el uso alto de CPU a medida que ocurren.

Spanner proporciona una tabla incorporada,SPANNER_SYS.OLDEST_ACTIVE_QUERIES, que enumera las consultas en ejecución, incluidas las consultas que contienen instrucciones DML, ordenadas por hora de inicio, en orden ascendente. No incluye consultas de flujos de cambios.

Si hay muchas consultas en ejecución, los resultados pueden estar limitados a un subconjunto del total de consultas debido a las restricciones de memoria que el sistema aplica a la recopilación de estos datos. Por lo tanto, Spanner proporciona una tabla adicional, SPANNER_SYS.ACTIVE_QUERIES_SUMMARY, que muestra estadísticas de resumen para todas las consultas activas (excepto las consultas de flujos de cambios). Puedes recuperar información de ambas tablas integradas con instrucciones de SQL.

En este documento, describiremos ambas tablas, mostraremos algunas consultas de ejemplo que las usan y, por último, demostraremos cómo usarlas para ayudar a mitigar los problemas causados por las consultas activas.

Accede a las estadísticas de las consultas activas más antiguas

Los datos SPANNER_SYS solo están disponibles a través de interfaces de SQL; por ejemplo:

Spanner no admite SPANNER_SYS con los siguientes métodos de lectura única:

  • Realizar una lectura sólida desde una o varias filas de una tabla
  • Realizar una lectura inactiva desde una o varias filas en una tabla
  • Leer desde una o varias filas en un índice secundario

Estadísticas de OLDEST_ACTIVE_QUERIES

SPANNER_SYS.OLDEST_ACTIVE_QUERIES devuelve una lista de las búsquedas activas ordenadas por hora de inicio. Si hay muchas consultas en ejecución, los resultados pueden limitarse a un subconjunto del total de consultas debido a las restricciones de memoria que Spanner aplica a la recopilación de estos datos. Para ver las estadísticas de resumen de todas las consultas activas, consulta ACTIVE_QUERIES_SUMMARY.

Esquema de la tabla de estadísticas de todas las consultas activas más antiguas

Nombre de la columna Tipo Descripción
START_TIME TIMESTAMP Es la hora de inicio de la búsqueda.
TEXT_FINGERPRINT INT64 La huella digital es un hash de la etiqueta de la solicitud o, si no hay una etiqueta, un hash del texto de la búsqueda.
TEXT STRING El texto de la declaración de consulta.
TEXT_TRUNCATED BOOL Si el texto de la búsqueda en el campo TEXT se trunca, este valor es TRUE. Si el texto de la búsqueda no se trunca, este valor es FALSE.
SESSION_ID STRING Es el ID de la sesión que ejecuta la consulta.
QUERY_ID STRING El ID de la consulta. Puedes usar este ID con CALL cancel_query(query_id) para cancelar la búsqueda.
CLIENT_IP_ADDRESS STRING Es la dirección IP del cliente que solicitó la búsqueda. A veces, la dirección IP del cliente puede ocultarse. La dirección IP que se muestra aquí coincide con los registros de auditoría y sigue los mismos lineamientos de ocultamiento. Para obtener más información, consulta Dirección IP de la entidad que llama en los registros de auditoría. Te recomendamos que solicites la dirección IP del cliente solo cuando sea necesaria, ya que las solicitudes de direcciones IP del cliente pueden generar latencia adicional.
API_CLIENT_HEADER STRING Es el encabezado api_client del cliente.
USER_AGENT_HEADER STRING Es el encabezado user_agent que Spanner recibió del cliente.
SERVER_REGION STRING Es la región en la que el servidor raíz de Spanner procesa la consulta. Para obtener más información, consulta Ciclo de vida de una búsqueda.
PRIORITY STRING Es la prioridad de la búsqueda. Para ver las prioridades disponibles, consulta RequestOptions.
TRANSACTION_TYPE STRING Es el tipo de transacción de la búsqueda. Los valores posibles son READ_ONLY, READ_WRITE y NONE.

Consultas de ejemplo

Puedes ejecutar las siguientes instrucciones de SQL de ejemplo con las bibliotecas cliente, Google Cloud CLI o la consola deGoogle Cloud .

Enumera las consultas activas más antiguas en ejecución

La siguiente consulta devuelve una lista de las consultas en ejecución más antiguas, ordenadas por la hora de inicio de la consulta.

SELECT start_time,
       text_fingerprint,
       text,
       text_truncated,
       session_id,
       query_id,
       api_client_header,
       server_region,
       priority,
       transaction_type
FROM spanner_sys.oldest_active_queries
ORDER BY start_time ASC;
Resultado de la consulta

En la siguiente tabla, se muestra el resultado de ejecutar la consulta mencionada anteriormente:

start_time text_fingerprint text text_truncated session_id query_id api_client_header server_region priority transaction_type
2025-05-20T03:29:54.287255Z -3426560921851907385 SELECT a.SingerId, a.AlbumId, a.TrackId, b.SingerId as b_id, b.AlbumId as b_albumid, b.TrackId as b_trackId FROM Songs as a CROSS JOIN Songs as b; FALSO AG46FS6K3adF 9023439241169932454 gl-go/1.25.0-20250216-RC00 gccl/1.73.0 gapic/1.73.0 gax/2.14.1 grpc/1.69.2 us-central1 PRIORITY_HIGH READ_ONLY
2025-05-20T03:31:52.40808Z 1688332608621812214 SELECT a.SingerId, a.AlbumId, a.TrackId, a.SongName, s.FirstName, s.LastName FROM Songs as a JOIN Singers as s ON s.SingerId = a.SingerId WHERE STARTS_WITH(s.FirstName, 'FirstName') LIMIT 1000000; FALSO AG46FS6paJPKDOb 2729381896189388167 gl-go/1.25.0-20250216-RC00 gccl/1.73.0 gapic/1.73.0 gax/2.14.1 grpc/1.69.2 us-central1 PRIORITY_HIGH READ_WRITE
2025-05-20T03:31:52.591212Z 6561582859583559006 SELECT a.SingerId, a.AlbumId, a.TrackId, a.SongName, s.FirstName, s.LastName FROM Songs as a JOIN Singers as s ON s.SingerId = a.SingerId WHERE a.SingerId > 10 LIMIT 1000000; FALSO AG46FS7Pb_9H6J6p 9125776389780080794 gl-go/1.25.0-20250216-RC00 gccl/1.73.0 gapic/1.73.0 gax/2.14.1 grpc/1.69.2 us-central1 PRIORITY_LOW READ_ONLY

Muestra las 2 consultas en ejecución más antiguas

Este ejemplo, que es una pequeña variación de la consulta anterior, devuelve las 2 consultas en ejecución más antiguas ordenadas por la hora de inicio de la consulta.

SELECT start_time,
       text_fingerprint,
       text,
       text_truncated,
       session_id
FROM spanner_sys.oldest_active_queries
ORDER BY start_time ASC LIMIT 2;
Resultado de la consulta

En la siguiente tabla, se muestra el resultado de ejecutar la consulta mencionada anteriormente:

start_time text_fingerprint text text_truncated session_id
2039-07-18T07:52:28.225877Z -3426560921851907385 SELECT a.SingerId, a.AlbumId, a.TrackId, b.SingerId as b_id, b.AlbumId as b_albumid, b.TrackId as b_trackId FROM Songs as a CROSS JOIN Songs as b; Falso ACjbPvYsuRt
2039-07-18T07:54:08.622081Z -9206690983832919848 SELECT a.SingerId, a.AlbumId, a.TrackId, a.SongName, s.FirstName, s.LastName FROM Songs as a JOIN Singers as s ON s.SingerId = a.SingerId WHERE STARTS_WITH(s.FirstName, 'FirstName') LIMIT 1000000; Falso ACjbPvaF3yK

ACTIVE_QUERIES_SUMMARY

La tabla de estadísticas SPANNER_SYS.ACTIVE_QUERIES_SUMMARY muestra estadísticas de resumen para todas las búsquedas activas. Las búsquedas se agrupan en las siguientes buckets:

  • Más de 1 segundo
  • Más antiguo que 10 segundos
  • más antigua que 100 segundos

Esquema de la tabla para ACTIVE_QUERIES_SUMMARY

Nombre de la columna Tipo Descripción
ACTIVE_COUNT INT64 Es la cantidad total de consultas en ejecución.
OLDEST_START_TIME TIMESTAMP Es un límite superior para la hora de inicio de la consulta en ejecución más antigua.
COUNT_OLDER_THAN_1S INT64 Es la cantidad de búsquedas que tardaron más de 1 segundo.
COUNT_OLDER_THAN_10S INT64 Es la cantidad de búsquedas que tienen más de 10 segundos.
COUNT_OLDER_THAN_100S INT64 Es la cantidad de búsquedas que tienen más de 100 segundos.

Una búsqueda se puede contabilizar en más de uno de estos buckets. Por ejemplo, si una búsqueda se ejecutó durante 12 segundos, se contabilizará en COUNT_OLDER_THAN_1S y COUNT_OLDER_THAN_10S porque satisface ambos criterios.

Consultas de ejemplo

Puedes ejecutar las siguientes instrucciones de SQL de ejemplo con las bibliotecas cliente, gcloud spanner o la consola deGoogle Cloud .

Recupera un resumen de las consultas activas

La siguiente consulta devuelve las estadísticas de resumen sobre las consultas en ejecución.

SELECT active_count,
       oldest_start_time,
       count_older_than_1s,
       count_older_than_10s,
       count_older_than_100s
FROM spanner_sys.active_queries_summary;
Resultado de la consulta
active_count oldest_start_time count_older_than_1s count_older_than_10s count_older_than_100s
22 2039-07-18T07:52:28.225877Z 21 21 1

Limitaciones

Si bien el objetivo es brindarte las estadísticas más completas posibles, hay algunas circunstancias en las que las búsquedas no se incluyen en los datos que se muestran en estas tablas.

  • Las consultas DML (UPDATE, INSERT, DELETE) no se incluyen si están en la fase Apply mutations.

  • No se incluye una búsqueda si está en medio de un reinicio debido a un error transitorio.

  • No se incluyen las búsquedas de servidores sobrecargados o que no responden.

  • No se puede leer ni consultar la tabla OLDEST_ACTIVE_QUERIES en una transacción de lectura y escritura. Incluso en una transacción de solo lectura, ignora la marca de tiempo de la transacción y siempre devuelve los datos actuales a partir de su ejecución. En casos excepcionales, puede devolver un error ABORTED con resultados parciales. En ese caso, descarta los resultados parciales y vuelve a intentar la búsqueda.

  • Si la columna CLIENT_IP_ADDRESS devuelve una cadena <error>, indica un problema transitorio que no debería afectar el resto de la consulta. Vuelve a intentar la consulta para recuperar la dirección IP del cliente.

Usa datos de consultas activas para solucionar problemas de uso de CPU

Las estadísticas de consultas y las estadísticas de transacciones proporcionan información útil cuando se solucionan problemas de latencia en una base de datos de Spanner. Estas herramientas proporcionan información sobre las búsquedas que ya se completaron. Sin embargo, a veces es necesario saber qué se está ejecutando en el sistema. Por ejemplo, considera la situación en la que el uso de CPU es bastante alto y quieres responder las siguientes preguntas.

  • ¿Cuántas consultas se están ejecutando en este momento?
  • ¿Qué son estas búsquedas?
  • ¿Cuántas consultas se ejecutan durante mucho tiempo, es decir, más de 100 segundos?
  • ¿Qué sesión está ejecutando la consulta?

Con las respuestas a las preguntas anteriores, podrías decidir tomar las siguientes medidas.

  • Borra la sesión que ejecuta la consulta para obtener una resolución inmediata.
  • Mejora el rendimiento de la consulta agregando un índice.
  • Reduce la frecuencia de la consulta si está asociada a una tarea en segundo plano periódica.
  • Identifica al usuario o componente que emite la consulta, que puede no estar autorizado para ejecutarla.

En este recorrido, examinaremos nuestras búsquedas activas y determinaremos qué acción tomar, si es que hay alguna.

Recupera un resumen de las consultas activas

En nuestro ejemplo, notamos un uso de CPU más alto de lo normal, por lo que decidimos ejecutar la siguiente consulta para devolver un resumen de las consultas activas.

SELECT active_count,
       oldest_start_time,
       count_older_than_1s,
       count_older_than_10s,
       count_older_than_100s
FROM spanner_sys.active_queries_summary;

La consulta arroja los siguientes resultados.

active_count oldest_start_time count_older_than_1s count_older_than_10s count_older_than_100s
22 2039-07-18T07:52:28.225877Z 21 21 1

Resulta que tenemos una consulta que se ejecuta durante más de 100 segundos. Esto es inusual en nuestra base de datos, por lo que queremos investigar más a fondo.

Recupera una lista de las búsquedas activas

En el paso anterior, determinamos que una consulta se ejecuta durante más de 100 segundos. Para investigar más a fondo, ejecutamos la siguiente consulta con el fin de mostrar más información sobre las 5 consultas en ejecución más antiguas.

SELECT start_time,
       text_fingerprint,
       text,
       text_truncated,
       session_id,
       query_id
FROM spanner_sys.oldest_active_queries
ORDER BY start_time ASC LIMIT 5;

En este ejemplo, ejecutamos la consulta el 28 de marzo de 2024 a las 16:44:09 EDT aproximadamente y mostró los siguientes resultados. (Es posible que debas desplazarte horizontalmente para ver todo el resultado).

start_time text_fingerprint text text_truncated session_id query_id
2024-03-28 16:44:09.356939+00:00 -2833175298673875968 select * from spanner_sys.oldest_active_queries falso ACjbPvYsucrtcffHrRK6aObeIjZf12tSUwOsim-g1WC3IhqF4epzICCQR3GCHw 37190103859320827
2039-07-18T07:52:28.225877Z -3426560921851907385 SELECT a.SingerId, a.AlbumId, a.TrackId, b.SingerId as b_id, b.AlbumId as b_albumid, b.TrackId as b_trackId FROM Songs as a CROSS JOIN Songs as b; falso ACjbPvaF3yKiNfxXFod2LPoFaXjKR759Bw1o34206vv0t7eOrD3wxZhu8U6ohQ 48946620525959556

La búsqueda más antigua (huella digital = -2833175298673875968) se destaca en la tabla. Es un CROSS JOIN costoso. Decidimos tomar medidas.

Cancela una consulta costosa

En este ejemplo, encontramos una consulta que ejecutaba un CROSS JOIN costoso, por lo que decidimos cancelarla. Los resultados de la consulta que recibimos en el paso anterior incluían un query_id. Podemos ejecutar el siguiente comando CALL cancel_query(query_id) para GoogleSQL y el comando spanner.cancel_query(query_id) para PostgreSQL para cancelar la consulta.

GoogleSQL 

CALL cancel_query(query_id)

PostgreSQL 

CALL spanner.cancel_query(query_id)

Por ejemplo, en el siguiente caso, la instrucción CALL cancela una consulta con el ID 37190103859320827:

CALL cancel_query('37190103859320827')

Debes consultar la tabla spanner_sys.oldest_active_queries para verificar que se haya cancelado la consulta.

En esta guía, se muestra cómo usar SPANNER_SYS.OLDEST_ACTIVE_QUERIES y SPANNER_SYS.ACTIVE_QUERIES_SUMMARY para analizar nuestras consultas en ejecución y tomar medidas si es necesario en las consultas que contribuyen a un uso elevado de la CPU. Por supuesto, siempre es más económico evitar las operaciones costosas y diseñar el esquema adecuado para tus casos de uso. Para obtener más información sobre cómo crear instrucciones de SQL que se ejecuten de manera eficiente, consulta Prácticas recomendadas de SQL.

¿Qué sigue?