Estadísticas de las consultas activas más antiguas

Consultas activas más antiguas, también conocidas como consultas en ejecución más largas, es una lista de consultas que están activas en tu base de datos, ordenadas por el tiempo que llevan en ejecución. 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 consultas en ejecución, incluidas las consultas que contienen declaraciones DML, ordenadas por hora de inicio, en orden ascendente. No incluye consultas de flujo de cambios.

Si hay una gran cantidad de 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 de todas las consultas activas (excepto las consultas de flujo de cambios). Puedes recuperar información de ambas tablas integradas con instrucciones 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 que causan las consultas activas.

Disponibilidad

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

Otros métodos de lectura única que proporciona Spanner no son compatibles con SPANNER_SYS.

OLDEST_ACTIVE_QUERIES

SPANNER_SYS.OLDEST_ACTIVE_QUERIES muestra una lista de consultas activas ordenadas por la hora de inicio. Si hay una gran cantidad de consultas en ejecución, los resultados pueden estar limitados 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

Nombre de la columna Tipo Descripción
START_TIME TIMESTAMP Hora de inicio de la consulta.
TEXT_FINGERPRINT INT64 La huella digital es un hash de las operaciones involucradas en la transacción.
TEXT STRING El texto de la declaración de consulta.
TEXT_TRUNCATED BOOL Es verdadero si el texto de la consulta en el campo TEXT se trunca; de lo contrario, es falso.
SESSION_ID STRING El ID de la sesión que ejecuta la consulta. Esto se usa para la observabilidad.
QUERY_ID STRING Es el ID de la consulta. Usas este ID con CALL cancel_query(query_id) para cancelar la consulta.

Consultas de ejemplo

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

Genera una lista de las consultas en ejecución más antiguas

La siguiente consulta muestra 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
FROM spanner_sys.oldest_active_queries
ORDER BY start_time ASC;
start_time text_fingerprint text text_truncated session_id
2020-07-18T07:52:28.225877Z -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 ACjbPvYsucrtcffHrRK6aObeIjZf12tSUwOsim-g1WC3IhqF4epzICCQR3GCHw
2020-07-18T07:54:08.622081Z -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 ACjbPvaF3yKiNfxXFod2LPoFaXjKR759Bw1o34206vv0t7eOrD3wxZhu8U6ohQ
2020-07-18T07:54:08.631744Z -105437553161169030 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 > 7 LIMIT 1000000; Falso ACjbPvanq3MesDNT98t64KdKAz3TlDZoCC-zgW-FJn91cJHuczQ_cOFN_Hdflw
2020-07-18T07:54:08.720011Z -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 ACjbPvYIE2QHkhnmMXuAGpB4inK7yMnQjmYgQ9FoygKNaB5KCXu7Sf7f9aghYw
2020-07-18T07:54:08.731006Z 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 ACjbPvYNZ06N2YyvwV0YMlSRBNDtXBqZEK-iAAyPFnFcTmshPvzWkhr034ud7w

Muestra las 2 consultas en ejecución más antiguas

Este ejemplo, que es una ligera variación de la consulta anterior, muestra 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
start_time text_fingerprint text text_truncated session_id
2020-07-18T07:52:28.225877Z -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 ACjbPvYsucrtcffHrRK6aObeIjZf12tSUwOsim-g1WC3IhqF4epzICCQR3GCHw
2020-07-18T07:54:08.622081Z -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 ACjbPvaF3yKiNfxXFod2LPoFaXjKR759Bw1o34206vv0t7eOrD3wxZhu8U6ohQ

ACTIVE_QUERIES_SUMMARY

Como su nombre lo sugiere, la tabla integrada, SPANNER_SYS.ACTIVE_QUERIES_SUMMARY, muestra estadísticas de resumen de todas las consultas activas. Como se muestra en el siguiente esquema, las consultas se agrupan por antigüedad en tres segmentos o contadores: más de un segundo, más de 10 segundos y más de 100 segundos.

Esquema de la tabla

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

Una búsqueda se puede registrar en más de uno de estos segmentos. Por ejemplo, si una consulta se ejecuta durante 12 segundos, se registrará en COUNT_OLDER_THAN_1S y COUNT_OLDER_THAN_10S porque satisface ambos criterios.

Consultas de ejemplo

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

Cómo recuperar un resumen de las consultas activas

La siguiente consulta muestra 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 2020-07-18T07:52:28.225877Z 21 21 1

Limitaciones

Si bien el objetivo es brindarte las estadísticas más completas posibles, existen algunas circunstancias en las que las consultas 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 consulta si está en medio de un reinicio debido a un error transitorio.

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

  • OLDEST_ACTIVE_QUERIES no se puede usar en una transacción de lectura y escritura. Incluso en una transacción de solo lectura, ignora la marca de tiempo de la transacción y siempre muestra los datos actuales a partir de su ejecución. En casos excepcionales, es posible que devuelva un error ABORTED con resultados parciales. En ese caso, descarta los resultados parciales y vuelve a intentar la consulta.

Usa datos de consultas activas para solucionar problemas de uso elevado 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 consultas 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 la CPU es bastante alto y quieres responder las siguientes preguntas.

  • ¿Cuántas consultas se están ejecutando en este momento?
  • ¿Qué son estas consultas?
  • ¿Cuántas consultas se ejecutan durante un período prolongado, es decir, más de 100 segundos?
  • ¿Qué sesión ejecuta la consulta?

Con las respuestas a las preguntas anteriores, puedes decidir tomar la siguiente acción.

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

En esta explicación, examinamos nuestras consultas activas y determinamos qué acción, si corresponde, debemos realizar.

Cómo recuperar un resumen de las consultas activas

En nuestro ejemplo, notamos un uso de CPU superior al normal, por lo que decidimos ejecutar la siguiente consulta para mostrar 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 muestra los siguientes resultados.

active_count oldest_start_time count_older_than_1s count_older_than_10s count_older_than_100s
22 2020-07-18T07:52:28.225877Z 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.

Cómo recuperar una lista de consultas 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 4:44:09 p.m. (EDT) aproximadamente y se mostraron 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
2020-07-18T07:52:28.225877Z -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 consulta más antigua (huella digital = -2833175298673875968) se destaca en la tabla. Es un CROSS JOIN costoso. Decidimos tomar medidas.

Cómo cancelar 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 ejemplo, la sentencia 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 canceló la consulta.

En esta explicación, 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 operaciones costosas y diseñar el esquema correcto para tus casos de uso. Para obtener más información sobre cómo crear instrucciones SQL que se ejecuten de manera eficiente, consulta las prácticas recomendadas de SQL.

¿Qué sigue?