쿼리 통계

Cloud Spanner는 CPU를 가장 많이 사용하는 쿼리와 모든 쿼리의 집계 데이터와 관련된 다양한 통계를 보관하는 테이블을 기본 제공합니다. Google Cloud Console에서는 이러한 SPANNER_SYS.QUERY_STATS* 테이블의 데이터를 사용하여 쿼리 통계 뷰를 생성하지만, 개발자가 SQL 문을 사용하여 테이블에서 통계를 검색할 수도 있습니다.

가용성

SPANNER_SYS 데이터는 SQL 인터페이스를 통해서만 사용할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

  • Cloud Console의 데이터베이스 쿼리 페이지

  • gcloud spanner databases execute-sql 명령어

  • executeQuery API

Cloud Spanner가 제공하는 다른 단일 읽기 메서드는 SPANNER_SYS를 지원하지 않습니다.

쿼리별로 그룹화된 CPU 사용량

다음 테이블은 특정 기간 동안 CPU 사용량이 가장 높은 쿼리를 추적합니다.

  • SPANNER_SYS.QUERY_STATS_TOP_MINUTE: 1분 간격 동안의 쿼리
  • SPANNER_SYS.QUERY_STATS_TOP_10MINUTE: 10분 간격 동안의 쿼리
  • SPANNER_SYS.QUERY_STATS_TOP_HOUR: 1시간 간격 동안의 쿼리

이러한 테이블에는 다음과 같은 속성이 있습니다.

  • 각 테이블에는 테이블 이름에 지정된 길이의 겹치지 않는 시간 간격에 대한 데이터가 포함되어 있습니다.

  • 간격은 시계 시간을 기준으로 합니다. 1분 간격은 매분 정각에 끝나고, 10분 간격은 매시 정각에 시작해서 10분 단위로 끝나며, 1시간 간격은 매시 정각에 끝납니다.

    예를 들어 오전 11:59:30에 SQL 쿼리에 사용할 수 있는 가장 최근 간격은 다음과 같습니다.

    • 1분: 오전 11:58:00–11:58:59
    • 10분: 오전 11:40:00–11:49:59
    • 1시간: 오전 10:00:00~10:59:59
  • Cloud Spanner는 SQL 쿼리의 텍스트를 기준으로 통계를 그룹화합니다. 쿼리에 쿼리 매개변수가 사용된 경우 Cloud Spanner는 해당 쿼리의 모든 실행을 하나의 행으로 그룹화합니다. 쿼리에 문자열 리터럴이 사용된 경우 Cloud Spanner는 전체 쿼리 텍스트가 동일할 때만 통계를 그룹화하므로 다른 텍스트가 있으면 각 쿼리가 개별 행으로 표시됩니다.

  • 각 행에는 Cloud Spanner가 지정된 간격 동안 통계를 캡처하는 특정 SQL 쿼리의 모든 실행에 대한 통계가 포함됩니다.

  • Cloud Spanner가 특정 간격 동안 실행된 모든 쿼리를 저장할 수 없는 경우에는 지정된 간격 동안 CPU 사용량이 가장 높은 쿼리부터 우선적으로 저장됩니다.

  • 추적된 쿼리에는 사용자가 완료, 실패 또는 취소한 쿼리가 포함됩니다.

  • 통계의 하위 집합은 실행되었지만 완료되지 않은 쿼리에 따라 다릅니다.

    • 실패한 모든 쿼리의 실행 수와 평균 지연 시간(초 단위)입니다.

    • 타임아웃된 쿼리의 실행 수입니다.

    • 사용자가 취소했거나 네트워크 연결 문제로 인해 실패한 쿼리의 실행 수입니다.

테이블 스키마

열 이름 유형 설명
INTERVAL_END TIMESTAMP 포함된 쿼리 실행이 발생한 시간 간격의 끝입니다.
TEXT STRING SQL 쿼리 텍스트로, 약 64KB 크기로 잘립니다.
TEXT_TRUNCATED BOOL 쿼리 텍스트가 잘렸는지 여부입니다.
TEXT_FINGERPRINT INT64 쿼리 텍스트의 해시입니다.
EXECUTION_COUNT INT64 해당 간격 동안 Cloud Spanner가 쿼리를 캡처한 횟수입니다.
AVG_LATENCY_SECONDS FLOAT64 데이터베이스 내 각 쿼리 실행의 평균 시간(초)입니다. 이 평균에서 결과 집합의 인코딩 및 전송 시간과 오버헤드는 제외됩니다.
AVG_ROWS FLOAT64 쿼리가 반환한 평균 행 수입니다.
AVG_BYTES FLOAT64 쿼리에서 반환된 평균 데이터 바이트 수입니다(전송 인코딩 오버헤드 제외).
AVG_ROWS_SCANNED FLOAT64 쿼리에서 스캔된 평균 행 수입니다(삭제된 값 제외).
AVG_CPU_SECONDS FLOAT64 Cloud Spanner가 쿼리를 실행하기 위해 모든 작업에 소비한 평균 CPU 시간(초)입니다.
ALL_FAILED_EXECUTION_COUNT INT64 간격 중에 쿼리가 실패한 횟수입니다.
ALL_FAILED_AVG_LATENCY_SECONDS FLOAT64 데이터베이스 내 실패한 각 쿼리 실행의 평균 시간(초)입니다. 이 평균에서 결과 집합의 인코딩 및 전송 시간과 오버헤드는 제외됩니다.
CANCELLED_OR_DISCONNECTED_EXECUTION_COUNT INT64 사용자가 쿼리를 취소했거나 간격 중에 네트워크 연결이 끊어져 쿼리가 취소된 횟수입니다.
TIMED_OUT_EXECUTION_COUNT INT64 간격 중에 쿼리가 타임아웃된 횟수입니다.

실패한 쿼리의 EXECUTION_COUNTAVG_LATENCY_SECONDS에는 잘못된 구문으로 인해 실패했거나 일시적인 오류가 발생하지만 재시도에 성공한 쿼리가 포함됩니다.

집계 통계

특정 기간 동안 Cloud Spanner가 통계를 캡처한 모든 쿼리에 대한 집계 데이터를 추적하는 테이블도 있습니다.

  • SPANNER_SYS.QUERY_STATS_TOTAL_MINUTE: 1분 간격 동안의 쿼리
  • SPANNER_SYS.QUERY_STATS_TOTAL_10MINUTE: 10분 간격 동안의 쿼리
  • SPANNER_SYS.QUERY_STATS_TOTAL_HOUR: 1시간 간격 동안의 쿼리

이러한 테이블에는 다음과 같은 속성이 있습니다.

  • 각 테이블에는 테이블 이름에 지정된 길이의 겹치지 않는 시간 간격에 대한 데이터가 포함되어 있습니다.

  • 간격은 시계 시간을 기준으로 합니다. 1분 간격은 매분 정각에 끝나고, 10분 간격은 매시 정각에 시작해서 10분 단위로 끝나며, 1시간 간격은 매시 정각에 끝납니다.

    예를 들어 오전 11:59:30에 SQL 쿼리에 사용할 수 있는 가장 최근 간격은 다음과 같습니다.

    • 1분: 오전 11:58:00–11:58:59
    • 10분: 오전 11:40:00–11:49:59
    • 1시간: 오전 10:00:00~10:59:59
  • 각 행에는 지정된 간격 동안 데이터베이스에 대해 실행된 모든 쿼리에 대한 통계가 함께 집계됩니다. 시간 간격당 하나의 행만 있으며 완료된 쿼리, 실패한 쿼리, 사용자가 취소한 쿼리가 포함됩니다.

  • TOTAL 테이블에 캡처되는 통계에는 Cloud Spanner가 TOP 테이블에 캡처하지 않은 쿼리도 포함될 수 있습니다.

테이블 스키마

열 이름 유형 설명
INTERVAL_END TIMESTAMP 포함된 쿼리 실행이 발생한 시간 간격의 끝입니다.
EXECUTION_COUNT INT64 일정 기간 동안 Cloud Spanner에서 쿼리를 본 횟수입니다.
AVG_LATENCY_SECONDS FLOAT64 데이터베이스 내 각 쿼리 실행의 평균 시간(초)입니다. 이 평균에서 결과 집합의 인코딩 및 전송 시간과 오버헤드는 제외됩니다.
AVG_ROWS FLOAT64 쿼리가 반환한 평균 행 수입니다.
AVG_BYTES FLOAT64 쿼리에서 반환된 평균 데이터 바이트 수입니다(전송 인코딩 오버헤드 제외).
AVG_ROWS_SCANNED FLOAT64 쿼리에서 스캔된 평균 행 수입니다(삭제된 값 제외).
AVG_CPU_SECONDS FLOAT64 Cloud Spanner가 쿼리를 실행하기 위해 모든 작업에 소비한 평균 CPU 시간(초)입니다.
ALL_FAILED_EXECUTION_COUNT INT64 간격 중에 쿼리가 실패한 횟수입니다.
ALL_FAILED_AVG_LATENCY_SECONDS FLOAT64 데이터베이스 내 실패한 각 쿼리 실행의 평균 시간(초)입니다. 이 평균에서 결과 집합의 인코딩 및 전송 시간과 오버헤드는 제외됩니다.
CANCELLED_OR_DISCONNECTED_EXECUTION_COUNT INT64 사용자가 쿼리를 취소했거나 간격 중에 네트워크 연결이 끊어져 쿼리가 취소된 횟수입니다.
TIMED_OUT_EXECUTION_COUNT INT64 간격 중에 쿼리가 타임아웃된 횟수입니다.

데이터 보관

Cloud Spanner는 각 테이블의 데이터를 최소한 다음 기간 동안 보관합니다.

  • SPANNER_SYS.QUERY_STATS_TOP_MINUTESPANNER_SYS.QUERY_STATS_TOTAL_MINUTE: 이전 6시간을 포함하는 간격

  • SPANNER_SYS.QUERY_STATS_TOP_10MINUTESPANNER_SYS.QUERY_STATS_TOTAL_10MINUTE: 이전 4일을 포함하는 간격

  • SPANNER_SYS.QUERY_STATS_TOP_HOURSPANNER_SYS.QUERY_STATS_TOTAL_HOUR: 이전 30일을 포함하는 간격

쿼리 예

이 섹션에는 쿼리 통계를 검색하는 SQL 문의 몇 가지 예가 포함되어 있습니다. 이러한 SQL 문은 클라이언트 라이브러리, gcloud 명령줄 도구 또는 Cloud Console을 사용하여 실행할 수 있습니다.

일정 기간 동안 각 쿼리의 기본 통계 나열

다음 쿼리는 이전 1분 동안의 상위 쿼리에 대한 원시 데이터를 반환합니다.

SELECT text,
       interval_end,
       execution_count,
       avg_latency_seconds,
       avg_rows,
       avg_bytes,
       avg_rows_scanned,
       avg_cpu_seconds
FROM spanner_sys.query_stats_top_minute
ORDER BY interval_end DESC;

CPU 사용량이 가장 높은 쿼리 나열

다음 쿼리는 이전 1시간 동안 CPU 사용량이 가장 높은 쿼리를 반환합니다.

SELECT text,
       execution_count AS count,
       avg_latency_seconds AS latency,
       avg_cpu_seconds AS cpu,
       execution_count * avg_cpu_seconds AS total_cpu
FROM spanner_sys.query_stats_top_hour
WHERE interval_end =
  (SELECT MAX(interval_end)
   FROM spanner_sys.query_stats_top_hour)
ORDER BY total_cpu DESC;

일정 기간 동안의 총 실행 횟수 확인

다음 쿼리는 가장 최근의 1분 간격 동안 실행된 쿼리의 총 수를 반환합니다.

SELECT interval_end,
       execution_count
FROM spanner_sys.query_stats_total_minute
WHERE interval_end =
  (SELECT MAX(interval_end)
   FROM spanner_sys.query_stats_top_minute);

쿼리의 평균 지연 시간 확인

다음 쿼리는 특정 쿼리의 평균 지연 시간 정보를 반환합니다.

SELECT avg_latency_seconds
FROM spanner_sys.query_stats_top_hour
WHERE text LIKE "SELECT x FROM table WHERE x=@foo;";

가장 많은 데이터를 검색한 쿼리 확인

쿼리에서 스캔된 행의 개수를 사용하여 쿼리에서 스캔된 데이터의 양을 측정할 수 있습니다. 다음 쿼리는 이전 1시간 동안 실행된 쿼리에서 스캔된 행의 개수를 반환합니다.

SELECT text,
       execution_count,
       avg_rows_scanned
FROM spanner_sys.query_stats_top_hour
WHERE interval_end =
  (SELECT MAX(interval_end)
   FROM spanner_sys.query_stats_top_hour)
ORDER BY avg_rows_scanned DESC;

모든 쿼리의 CPU 사용량 합계 확인

다음 쿼리는 이전 1시간 동안 사용된 CPU 시간 수를 반환합니다.

SELECT (avg_cpu_seconds * execution_count / 60 / 60)
  AS total_cpu_hours
FROM spanner_sys.query_stats_total_hour
WHERE interval_end =
  (SELECT MAX(interval_end)
   FROM spanner_sys.query_stats_total_hour);

특정 기간 동안 실패한 쿼리 나열

다음 쿼리는 이전 1분 동안의 상위 쿼리에 대한 실행 횟수 및 실패한 쿼리의 평균 지연 시간을 포함한 원시 데이터를 반환합니다.

SELECT text,
       interval_end,
       execution_count,
       all_failed_execution_count,
       all_failed_avg_latency_seconds,
       avg_latency_seconds,
       avg_rows,
       avg_bytes,
       avg_rows_scanned,
       avg_cpu_seconds
FROM spanner_sys.query_stats_top_minute
WHERE all_failed_execution_count > 0
ORDER BY interval_end;

특정 기간 동안의 총 오류 수 확인

다음 쿼리는 가장 최근의 1분 간격에서 실행할 수 없었던 총 쿼리 수를 반환합니다.

SELECT interval_end,
       all_failed_execution_count
FROM spanner_sys.query_stats_total_minute
WHERE interval_end =
  (SELECT MAX(interval_end)
   FROM spanner_sys.query_stats_top_minute)
ORDER BY interval_end;

가장 많이 시간 초과된 쿼리 나열

다음 쿼리는 이전 1시간 안에 시간 초과 횟수가 가장 많은 쿼리를 반환합니다.

SELECT text,
       execution_count AS count,
       timed_out_execution_count AS timeout_count,
       avg_latency_seconds AS latency,
       avg_cpu_seconds AS cpu,
       execution_count * avg_cpu_seconds AS total_cpu
FROM spanner_sys.query_stats_top_hour
WHERE interval_end =
  (SELECT MAX(interval_end)
   FROM spanner_sys.query_stats_top_hour)
ORDER BY timed_out_execution_count DESC;

성공 및 실패한 쿼리 실행의 평균 지연 시간 확인

다음 쿼리는 특정 쿼리의 평균 실행 지연 시간 조합, 성공한 실행의 평균 지연 시간, 실패한 실행의 평균 지연 시간을 반환합니다.

SELECT avg_latency_seconds AS combined_avg_latency,
       all_failed_avg_latency_seconds AS failed_execution_latency,
       ( avg_latency_seconds * execution_count -
         all_failed_avg_latency_seconds * all_failed_execution_count
       ) / (
       execution_count - all_failed_execution_count ) AS success_execution_latency
FROM   spanner_sys.query_stats_top_hour
WHERE  text LIKE "select x from table where x=@foo;";

쿼리 통계로 CPU 사용량 또는 쿼리 지연 시간 증가 문제 해결

쿼리 통계는 Cloud Spanner 데이터베이스에서 높은 CPU 사용량을 조사해야 하거나 데이터베이스에서 CPU 사용량이 많은 쿼리 형태를 파악하려는 경우에 유용합니다. Cloud Spanner 사용자는 상당한 양의 데이터베이스 리소스를 사용하는 쿼리를 검사하여 운영 비용을 줄이고 일반적인 시스템 지연 시간을 개선할 수 있습니다. 다음 단계에서는 쿼리 통계를 사용하여 데이터베이스의 높은 CPU 사용량을 조사하는 방법을 보여줍니다.

아래 예시에서는 CPU 사용량에 중점을 두고 있지만 유사한 단계를 수행하여 높은 쿼리 지연 시간 문제를 해결하고 지연시간이 가장 긴 쿼리를 찾을 수 있습니다. CPU 사용량 대신 지연시간으로 시간 간격 및 쿼리를 선택하면 됩니다.

조사할 기간 선택

애플리케이션에서 CPU 사용량이 많을 때를 찾아 조사를 시작합니다. 예를 들어 2020년 7월 24일 오후 5시(UTC)에 문제가 발생하기 시작했다고 가정해 보겠습니다.

선택한 기간의 쿼리 통계 수집

조사를 시작하는 기간을 선택했으므로 해당 시간 동안의 QUERY_STATS_TOTAL_10MINUTE 테이블에서 수집된 통계를 살펴봅니다. 이 쿼리 결과를 통해 해당 기간 동안 CPU 및 기타 쿼리 통계가 어떻게 변경되었는지 알 수 있습니다.

다음 쿼리는 포괄적으로 16:30부터 17:30 UTC까지 집계된 쿼리 통계를 반환합니다. 쿼리에서 ROUND를 사용하여 표시 목적으로 소수점 자릿수를 제한합니다.

SELECT interval_end,
       execution_count AS count,
       ROUND(avg_latency_seconds,2) AS latency,
       ROUND(avg_rows,2) AS rows_returned,
       ROUND(avg_bytes,2) AS bytes,
       ROUND(avg_rows_scanned,2) AS rows_scanned,
       ROUND(avg_cpu_seconds,3) AS avg_cpu
FROM spanner_sys.query_stats_total_10minute
WHERE
  interval_end >= "2020-07-24T16:30:00Z"
  AND interval_end <= "2020-07-24T17:30:00Z"
ORDER BY interval_end;

쿼리를 실행하여 다음과 같은 결과가 생성되었습니다.

interval_end 지연 시간 rows_returned 바이트 rows_scanned avg_cpu
2020-07-24T16:30:00Z 6 0.06 5.00 536.00 16.67 0.035
2020-07-24T16:40:00Z 55 0.02 0.22 25.29 0.22 0.004
2020-07-24T16:50:00Z 102 0.02 0.30 33.35 0.30 0.004
2020-07-24T17:00:00Z 154 1.06 4.42 486.33 7792208.12 4.633
2020-07-24T17:10:00Z 94 0.02 1.68 106.84 1.68 0.006
2020-07-24T17:20:00Z 110 0.02 0.38 34.60 0.38 0.005
2020-07-24T17:30:00Z 47 0.02 0.23 24.96 0.23 0.004

위 표에서 결과 테이블에 있는 avg_cpu 열이 나타내는 평균 CPU 시간은 17:00로 끝나는 강조표시된 구간에서 가장 높게 나타납니다. 또한 평균적으로 스캔된 행의 수가 훨씬 더 많음을 알 수 있습니다. 이는 더 많은 고비용 쿼리가 16:50에서 17:00 사이에 실행되었음을 나타냅니다. 다음 단계에서 해당 간격을 더 자세히 조사해 보겠습니다.

높은 CPU 사용량을 유발하는 쿼리 확인

조사하기 위해 선택한 시간 간격으로 이제 QUERY_STATS_TOP_10MINUTE 테이블을 쿼리합니다. 이 쿼리의 결과를 통해 높은 CPU 사용량을 유발하는 쿼리를 파악할 수 있습니다.

SELECT text_fingerprint AS fingerprint,
       execution_count AS count,
       ROUND(avg_latency_seconds,2) AS latency,
       ROUND(avg_cpu_seconds,3) AS cpu,
       ROUND(execution_count * avg_cpu_seconds,3) AS total_cpu
FROM spanner_sys.query_stats_top_10MINUTE
WHERE
  interval_end = "2020-07-24T17:00:00Z"
ORDER BY total_cpu DESC;

이 쿼리를 실행하면 다음과 같은 결과가 표시됩니다.

디지털 지문 지연 시간 CPU total_cpu
5505124206529314852 30 3.88 17.635 529.039
1697951036096498470 10 4.49 18.388 183.882
2295109096748351518 1 0.33 0.048 0.048
11618299167612903606 1 0.25 0.021 0.021
10302798842433860499 1 0.04 0.006 0.006
123771704548746223 1 0.04 0.006 0.006
4216063638051261350 1 0.04 0.006 0.006
3654744714919476398 1 0.04 0.006 0.006
2999453161628434990 1 0.04 0.006 0.006
823179738756093706 1 0.02 0.005 0.0056

결과 테이블에 강조 표시된 상위 2개 쿼리는 평균 CPU 및 지연 시간과 실행 횟수 및 총 실행 횟수의 측면에서 이상점입니다. 이러한 결과에 나열된 첫 번째 쿼리를 조사해 보겠습니다.

시간 경과에 따른 쿼리 실행 비교

조사 범위를 좁힘으로써 QUERY_STATS_TOP_MINUTE 테이블에 주목할 수 있습니다. 시간 경과에 따라 특정 쿼리의 실행을 비교하여, 반환된 행 또는 바이트 수, 또는 스캔된 행과 증가한 CPU 사용량 또는 지연시간 간의 상관관계를 찾을 수 있습니다. 편차는 데이터가 일관성이 없음을 나타낼 수 있습니다. 지속적으로 스캔된 행 수가 많으면 적절한 색인이 부족하거나 최적화되지 않은 조인 순서 지정이 원인일 수 있습니다.

해당 쿼리의 text_fingerprint를 필터링하는 다음 문을 실행하여 평균 CPU 사용량이 가장 높고 지연 시간이 가장 긴 쿼리를 조사해 보겠습니다.

SELECT interval_end,
       ROUND(avg_latency_seconds,2) AS latency,
       avg_rows AS rows_returned,
       avg_bytes AS bytes_returned,
       avg_rows_scanned AS rows_scanned,
       ROUND(avg_cpu_seconds,3) AS cpu,
FROM spanner_sys.query_stats_top_minute
WHERE text_fingerprint = 5505124206529314852
ORDER BY interval_end DESC;

이 쿼리를 실행하면 다음과 같은 결과가 반환됩니다.

interval_end 지연 시간 rows_returned bytes_returned rows_scanned CPU
2020-07-24T17:00:00Z 4.55 21 2365 30000000 19.255
2020-07-24T16:00:00Z 3.62 21 2365 30000000 17.255
2020-07-24T15:00:00Z 4.37 21 2365 30000000 18.350
2020-07-24T14:00:00Z 4.02 21 2365 30000000 17.748
2020-07-24T13:00:00Z 3.12 21 2365 30000000 16.380
2020-07-24T12:00:00Z 3.45 21 2365 30000000 15.476
2020-07-24T11:00:00Z 4.94 21 2365 30000000 22.611
2020-07-24T10:00:00Z 6.48 21 2365 30000000 21.265
2020-07-24T09:00:00Z 0.23 21 2365 5 0.040
2020-07-24T08:00:00Z 0.04 21 2365 5 0.021
2020-07-24T07:00:00Z 0.09 21 2365 5 0.030

위 결과를 검사한 결과 스캔된 행의 개수, 사용된 CPU, 지연 시간이 약 오전 9시 무렵에 크게 변했습니다. 이러한 숫자가 크게 증가한 이유를 이해할 수 있도록 쿼리 텍스트를 검사하여 스키마 변경이 쿼리에 영향을 미쳤는지 여부를 살펴보겠습니다.

다음 쿼리를 사용하여 조사 중인 쿼리의 쿼리 텍스트를 검색합니다.

SELECT text,
       text_truncated
FROM spanner_sys.query_stats_top_hour
WHERE text_fingerprint = 5505124206529314852
LIMIT 1;

그러면 다음 결과가 반환됩니다.

텍스트 text_truncated
select * from orders where o_custkey = 36901; false

반환된 쿼리 텍스트를 살펴보면 쿼리가 o_custkey라는 필드에서 필터링된다는 것을 알 수 있습니다. 이 필드는 orders 테이블의 키 열이 아닌 열입니다. 필터링되면서 오전 9시 무렵에 삭제된 열에 대한 색인을 볼 수 있었습니다. 이 색인은 이 쿼리의 비용 변동을 설명합니다. 색인을 다시 추가하거나, 쿼리가 자주 실행되지 않는 경우 색인을 사용하지 않고 더 높은 읽기 비용을 수용할 수 있습니다.

성공적으로 완료된 쿼리에 중점을 둔 지금까지의 조사 결과, 데이터베이스에 성능 저하가 발생한 한 가지 이유를 찾게 되었습니다. 다음 단계에서는 실패 또는 취소된 쿼리에 중점을 두고 더 많은 유용한 정보를 위해 해당 데이터를 검사하는 방법을 설명합니다.

실패한 쿼리 조사

성공적으로 완료되지 않은 쿼리는 시간 초과, 취소 또는 실패하기 전까지 리소스를 계속 사용합니다. Cloud Spanner는 성공한 쿼리와 함께 실패한 쿼리에 의해 소비된 실행 횟수 및 리소스를 추적합니다.

실패한 쿼리가 시스템 사용률에 현저한 영향을 주는지 확인하려면 먼저 관심 있는 시간 간격에서 실패한 쿼리 수를 확인합니다.

SELECT interval_end,
       all_failed_execution_count AS failed_count,
       all_failed_avg_latency_seconds AS latency
FROM spanner_sys.query_stats_total_minute
WHERE
  interval_end >= "2020-07-24T16:50:00Z"
  AND interval_end <= "2020-07-24T17:00:00Z"
ORDER BY interval_end;
interval_end failed_count 지연 시간
2020-07-24T16:52:00Z 1 15.211391
2020-07-24T16:53:00Z 3 58.312232

추가로 조사하여 다음 쿼리를 통해 실패할 가능성이 가장 높은 쿼리를 찾을 수 있습니다.

SELECT interval_end,
       text_fingerprint,
       execution_count,
       avg_latency_seconds AS avg_latency,
       all_failed_execution_count AS failed_count,
       all_failed_avg_latency_seconds AS failed_latency,
       cancelled_or_disconnected_execution_count AS cancel_count,
       timed_out_execution_count AS to_count
FROM spanner_sys.query_stats_top_minute
WHERE all_failed_execution_count > 0
ORDER BY interval_end;
interval_end text_fingerprint execution_count failed_count cancel_count to_count
2020-07-24T16:52:00Z 5505124206529314852 3 1 1 0
2020-07-24T16:53:00Z 1697951036096498470 2 1 1 0
2020-07-24T16:53:00Z 5505124206529314852 5 2 1 1

위 표에 나타난 것처럼 디지털 지문이 5505124206529314852인 쿼리는 서로 다른 시간 간격 동안 여러 번 실패했습니다. 이와 같은 실패 패턴을 미루어 보아 성공한 실행과 실패한 실행의 지연 시간 비교는 주목할 만합니다.

SELECT interval_end,
       avg_latency_seconds AS combined_avg_latency,
       all_failed_avg_latency_seconds AS failed_execution_latency,
       ( avg_latency_seconds * execution_count -
         all_failed_avg_latency_seconds * all_failed_execution_count
       ) / (
       execution_count - all_failed_execution_count ) AS success_execution_latency
FROM   spanner_sys.query_stats_top_hour
WHERE  text_fingerprint = 5505124206529314852;
interval_end combined_avg_latency failed_execution_latency success_execution_latency
2020-07-24T17:00:00Z 3.880420 13.830709 2.774832

권장사항 적용

최적화를 위해 후보 쿼리를 식별하면, 그 다음엔 쿼리 프로필을 살펴본 후 SQL 권장사항을 사용하여 최적화를 수행할 수 있습니다.

다음 단계