Questa pagina fornisce una panoramica dello strumento approfondimenti sulle query. Per iniziare subito a utilizzare lo strumento, consulta Migliorare le prestazioni delle query utilizzando Query Insights.
Query Insights consente di rilevare, diagnosticare e prevenire i problemi di prestazioni delle query per i database AlloyDB. Forniscono monitoraggio self-service intuitivo e informazioni diagnostiche che non si limitano al rilevamento per aiutarti a identificare la causa principale dei problemi di prestazioni.
Con gli approfondimenti sulle query, puoi monitorare il rendimento a livello di applicazione e tracciare l'origine di una query problematica nello stack di applicazioni per modello, visualizzazione, controller, route, utente e host. Lo strumento Query Insights può essere integrato con i tuoi strumenti e servizi di monitoraggio delle applicazioni (APM) esistenti Google Cloud utilizzando API e standard aperti. In questo modo, puoi monitorare e risolvere i problemi delle query utilizzando il tuo strumento preferito.
Visualizzi le metriche per le query nella dashboard Query Insights. La dashboard fornisce una serie di filtri che ti aiutano a visualizzare il carico del database per le query per utente, database, indirizzo IP, intervallo di tempo, capacità della CPU, attesa CPU e CPU, attesa IO e attesa blocco.
Vantaggi dell'utilizzo di Query Insights
Query Insights fornisce monitoraggio e diagnostica che ti consentono di rilevare e risolvere i problemi di prestazioni delle query. Le dashboard di Query Insights ti aiutano a identificare tempestivamente i problemi di prestazioni delle query e ti consentono di passare dal rilevamento alla risoluzione utilizzando una singola interfaccia. I piani di query visivi integrati ti aiutano a risolvere i problemi per trovare la causa principale. Puoi anche utilizzare la tracciabilità end-to-end in contesto delle applicazioni per trovare l'origine di una query problematica.
Gli approfondimenti sulle query ti consentono di taggare le query con la logica di business a cui sono associate, ad esempio pagamento, inventario, analisi aziendale o spedizione, in modo da poter monitorare il rendimento delle query da una prospettiva incentrata sulle applicazioni. Inoltre, Query Insights fornisce un monitoraggio incentrato sulle applicazioni che ti aiuta a diagnosticare i problemi di prestazioni per le applicazioni create utilizzando i mapping relazionali a oggetti (ORM). Lo strumento Query Insights utilizza SQL Commenter, una libreria open source, per instrumentare automaticamente gli ORM. Questa strumentazione ti aiuta a identificare quale codice dell'applicazione sta causando problemi.
Query Insights può essere integrato con gli strumenti APM esistenti, consentendoti di monitorare e risolvere i problemi delle query utilizzando il tuo strumento preferito. Query Insights supporta gli standard OpenCensus e OpenTelemetry e rende disponibili i dati delle metriche e delle tracce delle query per gli strumenti APM tramite l'API Google Cloud Observability . Query Insights si integra con Cloud Monitoring, consentendoti di creare dashboard e avvisi personalizzati su metriche o tag delle query e ricevere notifiche tramite email, SMS, Slack, PagerDuty e altro ancora.
Prezzi
Non sono previsti costi aggiuntivi per questa funzionalità. Puoi accedere a una settimana di dati nella dashboard approfondimenti sulle query. Per le richieste API, consulta la sezione Prezzi di Cloud Monitoring. Cloud Monitoring ha un livello che puoi utilizzare senza costi aggiuntivi.
Sicurezza
Gli utenti che hanno accesso alla dashboard AlloyDB possono accedere alle metriche di Query Insights nella dashboard Query Insights.
Le metriche di Query Insights sono criptate at-rest.
Privacy
Approfondimenti sulle query memorizza e mostra solo le query normalizzate. Tutti i valori costanti della stringa di query vengono rimossi. Le tracce del piano di query non raccolgono né memorizzano valori costanti. Per impostazione predefinita, gli approfondimenti sulle query raccolgono indirizzi IP e informazioni sui tag.
Prestazioni
L'estensione PostgreSQL di Query Insights registra le metriche delle query e i piani di esecuzione implementati utilizzando gli hook di PostgreSQL. Le metriche e i piani di esecuzione vengono archiviati come tabella PostgreSQL in una tabella di memoria condivisa. Evitando di utilizzare operazioni di I/O del disco costose, gli approfondimenti sulle query sono sempre attivi e il loro overhead delle prestazioni dovrebbe essere ridotto. Gli approfondimenti sulle query utilizzano 12 MB di RAM per una dimensione predefinita della stringa di query di 1024 byte. L'utilizzo della RAM aumenta con l'aumento delle dimensioni della stringa di query. Le metriche dovrebbero essere disponibili in Approfondimenti sulle query entro pochi minuti dal completamento della query.
Archiviazione
Query Insights non occupa spazio di archiviazione nell'istanza AlloyDB. Le metriche vengono archiviate nelle metriche di sistema in Cloud Monitoring. È importante esaminare le norme di conservazione dei dati di Cloud Monitoring.
Le tracce di Query Insights vengono archiviate in Cloud Trace. È importante esaminare i criteri di conservazione dei dati di Cloud Trace.
Compatibilità
Query Insights è supportato su tutti i tipi di macchine AlloyDB ed è disponibile in tutte le regioni della piattaforma Google Cloud .
Limitazioni
Le limitazioni degli approfondimenti sulle query sono le seguenti:
Quando il monitoraggio dell'indirizzo IP del client è attivato e un numero elevato di client, ad esempio superiore a 100, invia traffico a un'istanza, gli approfondimenti sulle query acquisiscono gli indirizzi client che contribuiscono al tempo di esecuzione cumulativo più elevato. Di conseguenza, le statistiche relative ad altri indirizzi client potrebbero essere omesse.
Quando il monitoraggio dell'indirizzo IP del client è attivato, le modifiche al traffico dell'indirizzo client possono comportare una lacuna temporanea nelle metriche, perché è necessario del tempo prima che i nuovi indirizzi client principali vengano esportati. Ad esempio, un riavvio o una ricreazione del client, come un pod Kubernetes che invia traffico da macchine diverse, potrebbe causare questo divario, a seconda dell'architettura.