אופטימיזציה של שאילתות עם שימוש גבוה בזיכרון

בדף הזה מוסבר על המלצות לשיפור שאילתות ב-Cloud SQL שצורכות הרבה זיכרון. ההמלצות האלה מדווחות על שאילתות עם ניצול גבוה של הזיכרון.

בדוח הזה מוצג טקסט שאילתה מנורמל של השאילתות שהופסקו כדי למנוע שגיאות של חוסר זיכרון ב-24 השעות האחרונות. לאחר מכן, המערכת מספקת המלצות לאופטימיזציה של מקרים כאלה ולשיפור הביצועים. ההמלצות נוצרות מדי יום.

תמחור

שירות ההמלצות לביצוע אופטימיזציה של שאילתות עם שימוש גבוה בזיכרון ב-Cloud SQL נמצא במסלול התמחור Standard של שירות ההמלצות.

לפני שמתחילים

כדי לראות המלצות ותובנות, צריך לבצע את הפעולות הבאות:

הצגת המלצות לאופטימיזציה של שאילתות עם שימוש גבוה בזיכרון

אתם יכולים לראות רשימה של המלצות לאופטימיזציה של שאילתות עם שימוש גבוה בזיכרון באמצעות Google Cloud מסוף, gcloud CLI או Recommender API.

המסוף

כדי להציג רשימה של המלצות לגבי ביצועי המכונה באמצעות

Google Cloud console, follow these steps:

  1. נכנסים לדף Cloud SQL Instances.

כניסה לדף Cloud SQL Instances

  1. לוחצים על הרחבת הפרטים בבאנר שיפור תקינות המופע על ידי בדיקת בעיות ופעולה לפי ההמלצות.

אפשר גם לפעול לפי השלבים הבאים:

  1. עוברים אל Active Assist. אפשר גם לעיין במאמר איתור המלצות ויישום שלהן באמצעות ההמלצות.

    כניסה אל Active Assist

  2. בכרטיס כל ההמלצות לוחצים על ביצועים.

‫CLI של gcloud

כדי להציג רשימה של המלצות לאופטימיזציה של שאילתות עם שימוש גבוה בזיכרון באמצעות ה-CLI של gcloud, מריצים את הפקודה gcloud recommender recommendations list באופן הבא:

gcloud recommender recommendations list \
--project=PROJECT_ID \
--location=LOCATION \
--recommender=google.cloudsql.instance.PerformanceRecommender \
--filter=recommenderSubtype=POSTGRES_OPTIMIZE_HIGH_MEMORY_QUERIES

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

  • PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
  • LOCATION: אזור שבו נמצאים המופעים, למשל us-central1.

API

כדי להציג המלצות לאופטימיזציה של שאילתות עם שימוש גבוה בזיכרון באמצעות Recommendations API, מפעילים את method‏ recommendations.list באופן הבא:

GET https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT-ID/locations/LOCATION/recommenders/google.cloudsql.instance.PerformanceRecommender/recommendations

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

  • PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
  • LOCATION: אזור שבו נמצאים המופעים, למשל us-central1.

אם שירות המלצות מדווח על מקרים עם שאילתות שהופסקו, הוא מפרט אותם בטבלה. בכל שורה מוצגים שם המופע, המלצה קצרה, סוג המכונה הנוכחי, סוג המכונה המומלץ, המיקום ותאריך הרענון האחרון.

צפייה בתובנות ובהמלצות מפורטות

אתם יכולים לראות תובנות והמלצות מפורטות לאופטימיזציה של שאילתות עם שימוש גבוה בזיכרון באמצעות מסוף Google Cloud , gcloud או Recommender API.

המסוף

מבצעים אחת מהפעולות הבאות:

  • בדף המלצות לשיפור הביצועים, לוחצים על הכרטיס המלצות לשיפור הביצועים ואז על אופטימיזציה של שאילתות שצורכות הרבה זיכרון. יופיע חלונית ההמלצות, שכוללת תובנות והמלצות מפורטות לגבי המופע.

  • בדף Instances (מכונות), לוחצים על Optimize High Memory Queries (אופטימיזציה של שאילתות שצורכות הרבה זיכרון). ברשימת המכונות מוצגות רק המכונות שההמלצה רלוונטית לגביהן.

‫CLI של gcloud

כדי לראות תובנות והמלצות מפורטות לאופטימיזציה של שאילתות עם שימוש גבוה בזיכרון באמצעות gcloud, מריצים את הפקודה gcloud recommender insights list באופן הבא:

gcloud recommender insights list \
--project=PROJECT_ID \
--location=LOCATION \
--insight-type=google.cloudsql.instance.PerformanceInsight \
--filter=insightSubtype=POSTGRES_HIGH_MEMORY_QUERIES_TERMINATED_TO_PREVENT_OOM

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

  • PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
  • LOCATION: אזור, כמו us-central1.

API

כדי לראות תובנות והמלצות מפורטות לאופטימיזציה של שאילתות עם שימוש גבוה בזיכרון באמצעות Recommendations API, מפעילים את השיטה insights.list באופן הבא:

GET https://recommender.googleapis.com/v1/projects/PROJECT-ID/locations/LOCATION/insightTypes/google.cloudsql.instance.PerformanceInsight/insights

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

  • PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
  • LOCATION: אזור, כמו us-central1.

יישום ההמלצות

בודקים את ההמלצה בקפידה ומבצעים אחת מהפעולות הבאות:

  • מידע נוסף זמין במאמר בנושא אופטימיזציה של שימוש גבוה בזיכרון של מופע.
  • כדי לדחות את ההמלצה כך שהיא תודגש פחות ותופיע בצבע עמום, לוחצים על דחייה.
  • כדי לסגור את החלונית בלי להחיל את ההמלצה או לבטל אותה, לוחצים על ביטול.

המאמרים הבאים