A linguagem de manipulação de dados (DML) particionada ativa fornece o progresso em tempo real das DMLs particionadas ativas no momento no seu banco de dados.
O Spanner fornece uma tabela integrada,
SPANNER_SYS.ACTIVE_PARTITIONED_DMLS
, que lista DMLs particionadas em execução
e o progresso delas.
Neste artigo, vamos descrever a tabela em detalhes, mostrar alguns exemplos de consultas que usam essa tabela e, por fim, demonstrar como usar essas consultas para ajudar a mitigar problemas causados por DMLs particionadas ativas.
Disponibilidade
Os dados do SPANNER_SYS
estão disponíveis apenas por meio de interfaces SQL. Por exemplo:
Página Spanner Studio de um banco de dados no console do Google Cloud
O comando
gcloud spanner databases execute-sql
A API
executeQuery
Outros métodos de leitura única fornecidos pelo Spanner não são compatíveis com
SPANNER_SYS
.
ACTIVE_PARTITIONED_DMLS
SPANNER_SYS.ACTIVE_PARTITIONED_DMLS
retorna uma lista de DMLs particionadas ativas classificadas pelo horário de início.
Esquema de tabela
A seguir, mostramos o esquema da tabela para SPANNER_SYS.ACTIVE_PARTITIONED_DMLS.
Nome da coluna | Tipo | Descrição |
---|---|---|
TEXT |
STRING |
O texto da instrução de consulta DML particionada. |
TEXT_FINGERPRINT |
INT64 |
A impressão digital é um hash do texto da DML particionada. |
SESSION_ID |
STRING |
O ID da sessão que está executando a DML particionada. A exclusão do ID da sessão cancelará a consulta. |
NUM_PARTITIONS_TOTAL |
INT64 |
O número total de partições na DML particionada. |
NUM_PARTITIONS_COMPLETE |
INT64 |
O número de partições que a DML particionada concluiu. |
NUM_TRIVIAL_PARTITIONS_COMPLETE |
INT64 |
O número de partições completas em que nenhuma linha foi processada. |
PROGRESS |
DOUBLE |
O progresso de uma DML particionada é calculado como o número de partições não triviais concluídas dividido pelo número total de partições não triviais. |
ROWS_PROCESSED |
INT64 |
O número de linhas processadas até o momento, atualizado após a conclusão de cada partição. |
START_TIMESTAMP |
TIMESTAMP |
Um limite superior no horário de início de uma DML particionada. |
LAST_UPDATE_TIMESTAMP |
TIMESTAMP |
Último carimbo de data/hora em que a DML particionada fez progresso. É atualizado após a conclusão de uma partição. |
Exemplo de consultas
É possível executar as seguintes instruções SQL usando as bibliotecas de cliente, a Google Cloud CLI ou o Google Cloud console.
Como listar consultas em execução mais antigas
A consulta a seguir retorna uma lista de DMLs particionados em execução, classificadas pelo horário de início da consulta.
SELECT text,
session_id,
num_partitions_total,
num_partitions_complete,
num_trivial_partitions_complete,
progress,
rows_processed,
start_timestamp,
last_update_timestamp
FROM spanner_sys.active_partitioned_dmls
ORDER BY start_timestamp ASC;
texto | session_id | num_partitions_total | num_partitions_complete | num_trivial_partitions_complete | para indicar seu progresso | rows_processed | start_timestamp | last_update_timestamp |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
UPDATE Concerts SET VenueId = \'amazing venue\' WHERE SingerId < 900000 | 5bd37a99-200c-5d2e-9021-15d0dbbd97e6 | 27 | 15 | 3 | 50% | 2398654 | 2024-01-21 15:56:30.498744-08:00 | 2024-01-22 15:56:39.049799-08:00 |
UPDATE Singers SET LastName = NULL WHERE LastName = '' | 0028284f-0190-52f9-b396-aa588e034806 | 8 | 4 | 4 | 00,00% | 0 | 2024-01-22 15:55:18.498744-08:00 | 2024-01-22 15:56:28.049799-08:00 |
DELETE from Singers WHERE SingerId > 1000000 | 0071a85e-7e5c-576b-8a17-f9bc3d157eea | 8 | 4 | 3 | 20% | 238654 | 2024-01-22 15:56:30.498744-08:00 | 2024-01-22 15:56:19.049799-08:00 |
UPDATE Singers SET MarketingBudget = 1000 WHERE true | 036097a9-91d4-566a-a399-20c754eabdc2 | 8 | 5 | 0 | 62,50% | 238654 | 2024-01-22 15:57:47.498744-08:00 | 2024-01-22 15:57:39.049799-08:00 |
Limitações
O uso da tabela SPANNER_SYS.ACTIVE_PARTITIONED_DMLS
tem as seguintes
limitações:
Os resultados
PROGRESS
,ROWS_PROCESSED
eLAST_UPDATE_TIMESTAMP
são incrementados nos limites de partição concluídos para que a DML particionada continue atualizando linhas enquanto os valores nesses três campos permanecem os mesmos.Se houver milhões de partições em uma DML particionada, o valor na coluna
PROGRESS
poderá não capturar todo o progresso incremental. UseNUM_PARTITIONS_COMPLETE
eNUM_TRIVIAL_PARTITIONS_COMPLETE
para se referir ao progresso de granularidade mais refinada.Se você cancelar uma DML particionada usando uma solicitação RPC, a DML particionada cancelada ainda poderá aparecer na tabela. Se você cancelar uma DML particionada usando a exclusão de sessão, ela será removida da tabela imediatamente. Para mais informações, consulte Como excluir o ID da sessão.
Usar dados de consultas DML particionadas ativas para resolver problemas de alta utilização da CPU
As estatísticas de consulta e as estatísticas de transação fornecem informações úteis ao solucionar problemas de latência em um banco de dados do Spanner. Essas ferramentas fornecem informações sobre as consultas que já foram concluídas. No entanto, às vezes é necessário saber o que está sendo executado no sistema. Por exemplo, considere o cenário em que a utilização da CPU é alta e você quer responder às perguntas a seguir.
- Quantas DMLs particionadas estão em execução no momento?
- O que são essas DMLs particionadas?
- Quantas dessas DMLs particionadas estão em execução por um longo período?
- Qual sessão está executando a consulta?
Se você tiver respostas para as perguntas anteriores, poderá optar pela ação a seguir.
- Exclua a sessão que executa a consulta para uma resolução imediata.
- Reduza a frequência de uma DML particionada.
No tutorial a seguir, examinamos as DMLs particionadas ativas e determinamos quais ações tomar.
Extrair um resumo das DMLs particionadas ativas
No nosso cenário de exemplo, notamos um uso maior do que o uso normal da CPU. Por isso, decidimos executar a consulta a seguir para retornar a contagem de DMLs particionadas ativas.
SELECT count(*) as active_count
FROM spanner_sys.active_partitioned_dmls;
A consulta gera o resultado a seguir.
active_count |
---|
22 |
Como listar as duas DMLs particionadas em execução mais antigas
Em seguida, podemos executar uma consulta para encontrar mais informações sobre as duas DMLs particionadas em execução mais antigas, classificadas pelo horário de início da DML particionada.
SELECT text,
session_id,
num_partitions_total,
num_partitions_complete,
num_trivial_partitions_complete,
progress,
rows_processed,
start_timestamp,
last_update_timestamp
FROM spanner_sys.active_partitioned_dmls
ORDER BY start_timestamp ASC LIMIT 2;
texto | session_id | num_partitions_total | num_partitions_complete | num_trivial_partitions_complete | para indicar seu progresso | rows_processed | start_timestamp | last_update_timestamp |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
UPDATE Concerts SET VenueId = \'amazing venue\' WHERE SingerId < 900000 | 5bd37a99-200c-5d2e-9021-15d0dbbd97e6 | 27 | 15 | 3 | 50% | 2398654 | 2024-01-21 15:56:30.498744-08:00 | 2024-01-22 15:56:39.049799-08:00 |
UPDATE Singers SET LastName = NULL WHERE LastName = '' | 0028284f-0190-52f9-b396-aa588e034806 | 8 | 4 | 4 | 00,00% | 0 | 2024-01-22 15:55:18.498744-08:00 | 2024-01-22 15:56:28.049799-08:00 |
Cancelar uma consulta cara
Encontramos uma DML particionada que está em execução há dias e não está progredindo. Assim,
é possível executar o comando gcloud spanner databases sessions delete
a seguir para excluir a sessão usando o ID da sessão, que cancela a DML particionada.
gcloud spanner databases sessions delete\
5bd37a99-200c-5d2e-9021-15d0dbbd97e6 \
--database=singer_db --instance=test-instance
A seguir
- Saiba mais sobre outras ferramentas de introspecção.
- Saiba mais sobre outras informações que o Spanner armazena para cada banco de dados nas tabelas de esquema de informações do banco de dados.
- Saiba mais sobre as práticas recomendadas de SQL para o Spanner.