Abfrageleistung analysieren

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie mit dem Query Insights-Dashboard Leistungsprobleme in Spanner erkennen und analysieren.

Hinweis :In Zeitreihendiagrammen im Dashboard „Query Insights“ werden Daten als durchschnittliche Raten pro Minute dargestellt.

Query Insights – Übersicht

Mit Query Insights können Sie Leistungsprobleme bei Abfragen und DML-Anweisungen (INSERT, UPDATE und DELETE) für eine Spanner-Datenbank erkennen und diagnostizieren. Es unterstützt ein intuitives Monitoring und liefert Diagnoseinformationen, die Ihnen helfen, über die Erkennung hinaus die Ursache von Leistungsproblemen zu identifizieren.

Mit Query Insights können Sie die Leistung von Spanner-Abfragen verbessern. Dabei werden Sie durch die folgenden Schritte geführt:

1. Ermitteln, ob ineffiziente Abfragen eine hohe CPU-Auslastung verursachen.
2. Potenziell problematische Abfrage oder potenziell problematisches Tag identifizieren
3. Abfrage oder Anfrage-Tag analysieren, um Probleme zu ermitteln

Query Insights ist in Konfigurationen mit einer und mehreren Regionen verfügbar.

Preise

Für Query Insights fallen keine zusätzlichen Kosten an.

Datenaufbewahrung

Daten in Query Insights werden maximal 30 Tage lang aufbewahrt. Für das Diagramm Gesamte CPU-Auslastung (pro Abfrage oder Anfrage-Tag) ruft Spanner Daten aus den SPANNER_SYS.QUERY_STATS_TOP_*-Tabellen ab. Die Daten in diesen Tabellen werden maximal 30 Tage lang aufbewahrt. Weitere Informationen zur Datenaufbewahrung

Erforderliche Rollen

Je nachdem, ob Sie ein IAM-Nutzer oder ein Nutzer der detaillierten Zugriffssteuerung sind, benötigen Sie unterschiedliche IAM-Rollen und ‑Berechtigungen.

IAM-Nutzer (Identity and Access Management)

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für die Instanz zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Aufrufen der Seite „Abfragestatistiken“ benötigen:

• Cloud Spanner-Betrachter (roles/spanner.viewer)
• Cloud Spanner-Datenbank-Leser (roles/spanner.databaseReader)

Die folgenden Berechtigungen in der Rolle Cloud Spanner-Datenbankleser(roles/spanner.databaseReader) sind erforderlich, um die Seite „Abfragestatistiken“ aufzurufen:

• spanner.databases.beginReadOnlyTransaction
• spanner.databases.select
• spanner.sessions.create

Nutzer mit detaillierter Zugriffssteuerung

Wenn Sie die detaillierte Zugriffssteuerung verwenden, prüfen Sie Folgendes:

• Cloud Spanner-Betrachter(roles/spanner.viewer)
• Sie haben detaillierte Zugriffssteuerungsberechtigungen und die Systemrolle spanner_sys_reader oder eine ihrer Mitgliedsrollen.
• Wählen Sie auf der Seite „Datenbankübersicht“ die Rolle spanner_sys_reader oder eine Mitgliedsrolle als aktuelle Systemrolle aus.

Hinweis: Wenn Sie bereits eine IAM-Berechtigung auf Datenbankebene wie spanner.databases.select haben, geht die Google Cloud Console davon aus, dass Sie ein IAM-Nutzer sind. Als IAM-Nutzer können Sie auf der Seite „Datenbankübersicht“ nicht die Rolle spanner_sys_reader oder eine Mitgliedsrolle auswählen.

Weitere Informationen finden Sie unter Detaillierte Zugriffssteuerung und Systemrollen für die detaillierte Zugriffssteuerung.

Das Dashboard „Query Insights“

Im Query Insights-Dashboard wird die Abfragelast basierend auf der von Ihnen ausgewählten Datenbank und dem ausgewählten Zeitraum angezeigt. Die Abfragelast ist ein Maß für die gesamte CPU-Auslastung aller Abfragen in der Instanz im ausgewählten Zeitraum. Das Dashboard bietet eine Reihe von Filtern, mit denen Sie die Abfragelast anzeigen können.

So rufen Sie das Query Insights-Dashboard für eine Datenbank auf:

1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich Query Insights aus. Das Dashboard „Query Insights“ wird geöffnet.
2. Wählen Sie eine Datenbank aus der Liste Datenbanken aus. Im Dashboard werden Informationen zur Abfragelast für die Datenbank angezeigt.

Zu den Bereichen des Dashboards gehören:

1. Datenbankliste: Filtert die Abfragelast für eine bestimmte Datenbank oder für alle Datenbanken.
2. Zeitraumfilter: Filtert die Abfragelast nach Zeiträumen, z. B. Stunden, Tage oder einen benutzerdefinierten Bereich.
3. Diagramm „Gesamte CPU-Auslastung (alle Abfragen)“: Zeigt die aggregierte durchschnittliche CPU-Auslastung (in CPU-Sekunden pro Minute) aller Abfragen an.
4. Diagramm „Gesamte CPU-Auslastung“ (pro Abfrage oder Anfrage-Tag): Zeigt die durchschnittliche CPU-Auslastung (in CPU-Sekunden pro Minute) für jedes Abfrage- oder Anfrage-Tag an.
5. Tabelle mit Top-N-Abfragen und ‑Tags: Zeigt die Liste der Top-Abfragen und ‑Anfrage-Tags an, sortiert nach CPU-Auslastung. Weitere Informationen finden Sie unter Potenziell problematische Abfrage oder potenziell problematisches Tag identifizieren.

Dashboard-Leistung

Verwenden Sie Abfrageparameter oder taggen Sie Ihre Abfragen, um die Leistung von Query Insights zu optimieren. Wenn Sie Ihre Abfragen nicht parametrisieren oder taggen, werden möglicherweise zu viele Ergebnisse zurückgegeben. Das kann dazu führen, dass die Tabelle „TopN-Abfragen und -Tags“ nicht richtig geladen wird.

Prüfen, ob ineffiziente Abfragen für die hohe CPU-Auslastung verantwortlich sind

Die gesamte CPU-Auslastung ist ein Maß für die durchschnittliche CPU-Nutzungsrate (in CPU-Sekunden pro Minute), die von den ausgeführten Abfragen in der ausgewählten Datenbank im Zeitverlauf ausgeführt wird.

Sehen Sie sich die Grafik an, um diese Fragen zu beantworten:

• Welche Datenbank hat die Auslastung? Wählen Sie in der Liste „Datenbanken“ verschiedene Datenbanken aus, um die Datenbanken mit den höchsten Lasten zu finden. Wenn Sie herausfinden möchten, welche Datenbank die höchste Last hat, können Sie sich auch das Diagramm CPU-Auslastung – Gesamt für Datenbanken in der Google Cloud Console ansehen.

  

• Ist die CPU-Auslastung hoch? Ist eine Spitze oder ein Anstieg im Zeitverlauf zu sehen? Wenn keine hohe CPU-Auslastung angezeigt wird, liegt das Problem nicht bei Ihren Abfragen.

• Wie lange war die CPU-Auslastung hoch? Ist sie erst vor Kurzem gestiegen oder war sie schon länger hoch? Verwenden Sie die Bereichsauswahl, um verschiedene Zeiträume auszuwählen, um herauszufinden, wie lange das Problem besteht. Vergrößern Sie die Ansicht, um ein Zeitfenster zu sehen, in dem Spitzen bei der Abfragelast beobachtet werden. Zoomen Sie heraus, um bis zu einer Woche der Zeitachse anzuzeigen.

Wenn Sie in der Grafik einen Anstieg oder eine Erhöhung der CPU-Auslastung der gesamten Instanz sehen, liegt das wahrscheinlich an einer oder mehreren teuren Abfragen. Als Nächstes können Sie sich genauer mit dem Debugging befassen, indem Sie ein potenziell problematisches Abfrage- oder Anfrage-Tag identifizieren.

Potenziell problematische Abfrage oder potenziell problematisches Anfrage-Tag identifizieren

So identifizieren Sie eine potenziell problematische Abfrage oder ein potenziell problematisches Anfragetag:

Hier sehen wir, dass die Abfrage mit dem Fingerabdruck 3216067328234137024 eine hohe CPU-Auslastung hat und problematisch sein kann.

Die Tabelle Top-N-Abfragen bietet einen Überblick über die Abfragen, die im ausgewählten Zeitraum die meiste CPU-Leistung verbrauchen, sortiert von der höchsten zur niedrigsten. Die Anzahl der TopN-Abfragen ist auf 100 beschränkt.

Für die Diagramme rufen wir die Daten aus der Tabelle mit den TopN-Abfragestatistiken ab, die drei verschiedene Granularitäten hat: 1 Minute, 10 Minuten und 1 Stunde. Der Wert für jeden Datenpunkt in den Diagrammen stellt den Durchschnittswert über ein Intervall von einer Minute dar.

Wir empfehlen, Tags zu SQL-Abfragen hinzuzufügen. Mit der Tag-Kennzeichnung von Abfragen können Sie Probleme auf übergeordneten Konstrukten finden, z. B. mit der Geschäftslogik oder einem Mikrodienst.

Die Tabelle enthält die folgenden Attribute:

• Fingerprint: Hash des Request-Tags oder, falls das Tag nicht vorhanden ist, ein Hash des Abfragetextes.

• Abfrage- oder Anfrage-Tag: Wenn der Abfrage ein Tag zugeordnet ist, wird das Anfrage-Tag angezeigt. Statistiken für mehrere Abfragen mit demselben Tag-String werden in einer einzigen Zeile mit dem REQUEST_TAG-Wert gruppiert, der dem Tag-String entspricht. Weitere Informationen zur Verwendung von Anfrage-Tags finden Sie unter Fehlerbehebung bei Anfrage- und Transaktions-Tags.

  Wenn die Abfrage kein zugehöriges Tag hat, wird die SQL-Abfrage auf etwa 64 KB gekürzt angezeigt. Bei Batch-DML werden die SQL-Anweisungen in einer einzelnen Zeile zusammengefasst und mit einem Semikolon als Trennzeichen verkettet. Aufeinanderfolgende identische SQL-Texte werden vor dem Kürzen dedupliziert.

• Abfragetyp: Gibt an, ob eine Abfrage vom Typ PARTITIONED_QUERY oder QUERY ist. Eine PARTITIONED_QUERY ist eine Abfrage mit einem partitionToken, der über die PartitionQuery API abgerufen wurde. Alle anderen Abfragen und DML-Anweisungen werden mit dem Abfragetyp QUERY gekennzeichnet.

• CPU-Auslastung: CPU-Ressourcenverbrauch durch eine Abfrage als Prozentsatz der gesamten CPU-Ressourcen, die von allen Abfragen verwendet werden, die in diesem Zeitraum in den Datenbanken ausgeführt werden. Die Werte werden in einem horizontalen Balken mit einem Bereich von 0 bis 100 dargestellt.

• Empfehlung: Spanner analysiert Ihre Abfragen, um festzustellen, ob sie von verbesserten Indexen profitieren können. Falls ja, werden neue oder geänderte Indexe empfohlen, mit denen sich die Abfrageleistung verbessern lässt. Weitere Informationen finden Sie unter Spanner-Indexberater verwenden.

• CPU (%): CPU-Ressourcenverbrauch durch eine Abfrage als Prozentsatz der gesamten CPU-Ressourcen, die von allen Abfragen verwendet werden, die in diesem Zeitraum in den Datenbanken ausgeführt werden.

• Anzahl der Ausführungen: Die durchschnittliche Rate der Abfrageausführungen in Ausführungen pro Minute, die Spanner während des Intervalls beobachtet hat.

• Durchschnittliche Latenz (ms): Die durchschnittliche Zeit in Mikrosekunden für die Ausführung jeder Abfrage in der Datenbank. Dieser Durchschnittswert schließt die Codierungs- und Übertragungszeit für die Ergebnismenge sowie den Overhead aus.

• Durchschnittlich gescannte Zeilen: Durchschnittliche Anzahl der Zeilen, die von der Abfrage gescannt wurden, ohne gelöschte Werte.

• Durchschnittliche zurückgegebene Zeilen: Durchschnittliche Anzahl der Zeilen, die von der Abfrage zurückgegeben wurden.

• Zurückgegebene Byte: Anzahl der Datenbytes, die von der Abfrage zurückgegeben wurden, ohne den Overhead für die Übertragungscodierung.

Mögliche Abweichungen zwischen den Grafiken

Möglicherweise stellen Sie einige Abweichungen zwischen dem Diagramm Gesamte CPU-Auslastung (alle Abfragen) und dem Diagramm Gesamte CPU-Auslastung (pro Abfrage- oder Anfrage-Tag) fest. Es gibt zwei mögliche Ursachen für dieses Szenario:

• Verschiedene Datenquellen: Die Cloud Monitoring-Daten, die in das Diagramm „CPU-Gesamtauslastung (alle Abfragen)“ einfließen, sind in der Regel genauer, da sie jede Minute übertragen werden und eine Aufbewahrungsdauer von 45 Tagen haben. Andererseits werden die Daten der Systemtabelle, die dem Diagramm „Gesamte CPU-Auslastung (pro Abfrage oder Anfrage-Tag)“ zugrunde liegen, möglicherweise über 10 Minuten (oder 1 Stunde) gemittelt. In diesem Fall gehen möglicherweise Daten mit hoher Granularität verloren, die im Diagramm „Gesamte CPU-Auslastung (alle Abfragen)“ zu sehen sind.

• Unterschiedliche Aggregationsfenster: Beide Diagramme haben unterschiedliche Aggregationsfenster. Wenn Sie beispielsweise ein Ereignis prüfen, das älter als 6 Stunden ist, wird die Tabelle SPANNER_SYS.QUERY_STATS_TOTAL_10MINUTE abgefragt. In diesem Fall würde ein Ereignis, das um 10:01 Uhr eintritt, über 10 Minuten hinweg aggregiert und in der Systemtabelle mit dem Zeitstempel 10:10 angezeigt.

Der folgende Screenshot zeigt ein Beispiel für eine solche Abweichung.

Bestimmte Abfrage oder bestimmtes Anfrage-Tag analysieren

Klicken Sie auf die Abfrage oder das Anfrage-Tag, das die höchste Last zu haben scheint oder länger als die anderen dauert, um festzustellen, ob es die Ursache für das Problem ist. Sie können mehrere Abfragen und Tag-Anfragen gleichzeitig auswählen.

Wenn Sie den Mauszeiger auf das Diagramm für Abfragen auf der Zeitachse bewegen, wird die CPU-Auslastung (in Sekunden) angezeigt.

Versuchen Sie, das Problem folgendermaßen einzugrenzen:

• Wie lange war die Last hoch? Ist sie nur jetzt hoch? Oder ist sie schon lange hoch? Ändern Sie die Zeiträume, um das Datum und die Uhrzeit zu ermitteln, zu der sich die Leistung der Abfrage verschlechterte.
• Gibt es Spitzen bei der CPU-Auslastung? Sie können das Zeitfenster ändern, um die bisherige CPU-Auslastung für die Abfrage zu untersuchen.
• Wie hoch ist der Ressourcenverbrauch? Wie hängt er mit anderen Abfragen zusammen? Sehen Sie sich die Tabelle an und vergleichen Sie die Daten anderer Anfragen mit der ausgewählten. Gibt es einen großen Unterschied?

Um zu bestätigen, dass die ausgewählte Abfrage zur hohen CPU-Auslastung beiträgt, können Sie die Details der jeweiligen Abfrageform (oder des Anfragetags) aufschlüsseln und auf der Seite „Abfragedetails“ weiter analysieren.

Detailseite der Abfrage aufrufen

Wenn Sie die Details einer bestimmten Abfrageform oder eines bestimmten Anfragetags in grafischer Form aufrufen möchten, klicken Sie auf den Fingerabdruck, der der Abfrage oder dem Anfragetag zugeordnet ist. Die Seite „Abfragedetails“ wird geöffnet.

Auf der Seite „Abfragedetails“ werden die folgenden Informationen angezeigt:

1. Abfragedetails: SQL-Abfragetext, gekürzt auf etwa 64 KB. Statistiken für mehrere Abfragen mit demselben Tag-String werden in einer einzigen Zeile mit dem REQUEST_TAG gruppiert, der diesem Tag-String entspricht. In diesem Feld wird nur der Text einer dieser Anfragen angezeigt. Bei Batch-DML werden die SQL-Anweisungen in einer einzelnen Zeile zusammengefasst und durch ein Semikolon getrennt. Aufeinanderfolgende identische SQL-Texte werden vor dem Kürzen dedupliziert.
2. Die Werte der folgenden Felder:
   • Ausführungsanzahl: Die durchschnittliche Rate der Abfrageausführungen in Ausführungen pro Minute, die Spanner während des Intervalls erkannt hat.
   • Durchschn. CPU (ms): Durchschnittlicher CPU-Ressourcenverbrauch in Millisekunden durch eine Abfrage der CPU-Ressourcen der Instanz in einem Zeitintervall.
   • Durchschn. Latenz (ms): Durchschnittliche Dauer in Millisekunden für jede Abfrageausführung in der Datenbank. Dieser Durchschnittswert schließt die Codierungs- und Übertragungszeit für die Ergebnismenge und den Overhead aus.
   • Durchschnittlich zurückgegebene Zeilen: Die durchschnittliche Anzahl der Zeilen, die von der Abfrage zurückgegeben wurden.
   • Durchschnittlich gescannte Zeilen: Die durchschnittliche Anzahl der Zeilen, die für die Abfrage gescannt wurden, ohne gelöschte Werte.
   • Durchschnittliche Byte: Anzahl der Datenbytes, die von der Abfrage zurückgegeben wurden, ohne den Overhead für die Übertragungscodierung.
3. Diagramm „Abfrageplanbeispiele“: Jeder Punkt im Diagramm steht für einen Stichproben-Abfrageplan zu einem bestimmten Zeitpunkt und die zugehörige Abfragelatenz. Klicken Sie auf einen der Punkte im Diagramm, um den Abfrageplan aufzurufen und die Schritte während der Abfrageausführung zu visualisieren. Hinweis: Abfragepläne werden für Abfragen mit partitionTokens, die von der PartitionQuery API abgerufen wurden, und für partitionierte DML-Abfragen nicht unterstützt.

4. Abfrageplan-Visualisierung: Hier wird der ausgewählte Abfrageplan für die Stichprobe angezeigt. Cloud Spanner bietet die folgenden Layoutoptionen:

   • Baumansicht: In der Baumansicht wird der Abfrageplan als Diagramm dargestellt. Jeder Knoten oder jede Karte steht für einen Iterator, der Zeilen aus seinen Eingaben verwendet und Zeilen für das übergeordnete Element erzeugt. Wenn Sie auf die einzelnen Iteratoren klicken, werden weitere Informationen angezeigt.

   • Sequenzielle Ansicht: In der sequenziellen Ansicht wird der Abfrageplan in einer hierarchischen Tabelle visualisiert, in der jede Zeile einen Operator darstellt. Wenn Sie auf eine Zeile klicken, werden weitere Informationen angezeigt.

     

     Die Tabelle enthält die folgenden Spalten:

     • Name: Der Name des Betreibers.
     • Maschinengruppe: Die Maschinengruppe, in der dieser Operator ausgeführt wurde.
     • Latenz: Die Zeit, die während der Ausführung des aktuellen Vorgangs verstrichen ist. Dies kann mehr als die CPU-Zeit sein, beispielsweise wenn der Operator auf Remote-Aufrufe gewartet hat oder eine Verzögerung im Dateisystem vorlag.
     • Kumulative Latenz: Die Zeit, die während der Ausführung des gesamten Unterbaums mit diesem Operator als Stamm verstrichen ist. Die Zeit für die Planerstellung und anderweitigen Aufwand sind nicht enthalten. Daher kann die kumulative Latenz kürzer als die Gesamtdauer der Abfrage sein.
     • CPU-Zeit: Die CPU-Zeit für die gesamte Ausführung der Abfrage. exkl. Netzwerklatenz. Einige Teile der Abfrageausführung laufen möglicherweise parallel, sodass die CPU-Zeit länger als die gesamte verstrichene Zeit sein kann. Wenn eine Abfrage beispielsweise zehn parallele Vorgänge in 1 Millisekunde (ms) ausführt, beträgt die verstrichene Zeit 1 ms, die CPU-Zeit jedoch 10 ms.
     • Zurückgegebene Zeilen: Die Anzahl der Zeilen, die vom Operator zurückgegeben wurden.

5. Grafik zur Abfragelatenz: Zeigt den Wert der Abfragelatenz für eine ausgewählte Abfrage über einen bestimmten Zeitraum an. Außerdem wird die durchschnittliche Latenz angezeigt.

6. Diagramm zur CPU-Auslastung: Zeigt die CPU-Auslastung einer Abfrage in Prozent über einen Zeitraum hinweg. Außerdem wird die durchschnittliche CPU-Auslastung angezeigt.

7. Diagramm „Anzahl der Ausführungen/Fehler“: Hier sehen Sie die durchschnittliche Rate der Abfrageausführungen (in Ausführungen pro Minute) über einen Zeitraum hinweg und die durchschnittliche Rate der fehlgeschlagenen Abfrageausführungen (in fehlgeschlagenen Ausführungen pro Minute).

8. Diagramm „Gescannte Zeilen“: Hier sehen Sie die Anzahl der Zeilen, die von der Abfrage über einen bestimmten Zeitraum gescannt wurden.

9. Diagramm „Zurückgegebene Zeilen“: Hier sehen Sie die Anzahl der Zeilen, die von der Abfrage über einen Zeitraum zurückgegeben wurden.

10. Zeitraumfilter: Filtert Abfragedetails nach Zeiträumen, z. B. Stunde, Tag oder einen benutzerdefinierten Bereich.

Für die Diagramme rufen wir die Daten aus der Tabelle mit den TopN-Abfragestatistiken ab, die drei verschiedene Granularitäten hat: 1 Minute, 10 Minuten und 1 Stunde. Der Wert für jeden Datenpunkt in den Diagrammen entspricht dem Durchschnittswert über ein Intervall von einer Minute.

Alle Ausführungen einer Abfrage im Audit-Log suchen

Wenn Sie in Cloud-Audit-Logs nach allen Ausführungen eines bestimmten Abfrage-Fingerabdrucks suchen möchten, fragen Sie das Audit-Log ab und suchen Sie nach allen query_fingerprint, die mit dem Feld Fingerprint in der Tabelle mit den TopN-Abfragestatistiken übereinstimmen. Weitere Informationen finden Sie unter Logs abfragen und ansehen. Verwenden Sie diese Methode, um den Nutzer zu identifizieren, der die Abfrage initiiert hat.

Nächste Schritte

• Aktive Abfragen überwachen