Spanner 提供了一个内置表 SPANNER_SYS.TABLE_SIZES_STATS_1HOUR
,用于列出数据库中表和索引的大小。表大小以字节为单位。表大小包括数据版本。您可以使用SPANNER_SYS.TABLE_SIZES_STATS_1HOUR
来监控
表和索引大小随时间的变化情况。您还可以监控索引的大小
创建/删除列,以及修改列时(在 向
索引或向其中添加新列时)。此外,您还可以查看更改流表的大小。
您可以使用“数据库总存储空间”指标监控数据库存储空间。您可以查看
使用 SPANNER_SYS.TABLE_SIZES_STATS_1HOUR
存储数据库。
可用性
SPANNER_SYS
数据只能通过 SQL 接口获得。例如:
Google Cloud 控制台中数据库的 Spanner Studio 页面
gcloud spanner databases execute-sql
命令executeQuery
API
不支持 Spanner 提供的其他单次读取方法
SPANNER_SYS
。
TABLE_SIZES_STATS_1HOUR
SPANNER_SYS.TABLE_SIZES_STATS_1HOUR
包含数据库中所有表的大小,按 interval_end
排序。时间间隔基于时钟时间
在整点结束。在内部,Spanner 每 5 分钟就会收集一次
然后将这些数据提供给
TABLE_SIZES_STATS_1HOUR
个表。然后计算该数据的平均值
。例如,在上午 11:59:30,TABLE_SIZES_STATS_1HOUR
显示从上午 10:00:00 到上午 10:59:59 期间的平均表大小。
表架构
列名 | 类型 | 说明 |
---|---|---|
INTERVAL_END |
TIMESTAMP |
收集表大小的时间间隔结束。 |
TABLE_NAME |
STRING |
表或索引的名称。 |
USED_BYTES |
FLOAT64 |
表大小(以字节为单位)。 |
示例查询
本部分包含几个检索聚合的 SQL 语句示例 表大小统计信息。您可以使用客户端库、gcloud spanner 或 Google Cloud 控制台 运行这些 SQL 语句。
查询最近时间段内最大的 4 个表和索引
以下查询会返回最近时间段内最大的 4 个表和索引:
SELECT interval_end, table_name, used_bytes FROM spanner_sys.table_sizes_stats_1hour WHERE interval_end = ( SELECT MAX(interval_end) FROM spanner_sys.table_sizes_stats_1hour) ORDER BY used_bytes DESC LIMIT 4;
查询输出
interval_end | table_name | used_bytes |
---|---|---|
2022-11-15 13:00:00-07:00 |
order_item |
60495552 |
2022-11-15 13:00:00-07:00 |
orders |
13350000 |
2022-11-15 13:00:00-07:00 |
item_inventory |
2094549 |
2022-11-15 13:00:00-07:00 |
customer |
870000 |
过去 24 小时内特定表或索引的查询大小趋势
以下查询会返回表在过去 24 小时内的大小:
GoogleSQL
SELECT interval_end, used_bytes FROM spanner_sys.table_sizes_stats_1hour WHERE interval_end > TIMESTAMP_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL -24 HOUR) AND table_name = table_name ORDER BY interval_end DESC;
其中:
table_name
必须是现有的表或索引 数据。
查询输出
interval_end | used_bytes |
---|---|
2022-11-15 13:00:00-07:00 |
13350000 |
2022-11-15 12:00:00-07:00 |
13350000 |
2022-11-15 11:00:00-07:00 |
13350000 |
2022-11-15 10:00:00-07:00 |
13350000 |
2022-11-15 09:00:00-07:00 |
13350000 |
2022-11-15 08:00:00-07:00 |
12350000 |
2022-11-15 07:00:00-07:00 |
12350000 |
2022-11-15 06:00:00-07:00 |
12350000 |
2022-11-15 05:00:00-07:00 |
11350000 |
2022-11-15 04:00:00-07:00 |
11350000 |
2022-11-15 03:00:00-07:00 |
11350000 |
2022-11-15 02:00:00-07:00 |
11350000 |
2022-11-15 01:00:00-07:00 |
11350000 |
2022-11-15 00:00:00-07:00 |
10350000 |
2022-11-14 23:00:00-07:00 |
10350000 |
2022-11-14 22:00:00-07:00 |
10350000 |
2022-11-14 21:00:00-07:00 |
10350000 |
2022-11-14 20:00:00-07:00 |
10350000 |
2022-11-14 19:00:00-07:00 |
10350000 |
2022-11-14 18:00:00-07:00 |
10350000 |
2022-11-14 17:00:00-07:00 |
10350000 |
2022-11-14 16:00:00-07:00 |
10350000 |
2022-11-14 15:00:00-07:00 |
10350000 |
2022-11-14 14:00:00-07:00 |
10350000 |
2022-11-14 13:00:00-07:00 |
10350000 |
数据保留
Spanner 至少会为 SPANNER_SYS.TABLE_SIZES_STATS_1HOUR
保留前 30 天中的时间段内的数据。
后续步骤
- 了解其他内省工具。
- 了解 Spanner 在数据库的信息架构表中为每个数据库存储的其他信息。
- 详细了解 SQL 最佳实践 Spanner。
- 详细了解调查高 CPU 利用率。