Visão geral das ferramentas de introspecção

As ferramentas de introspecção para o Spanner permitem investigar problemas com seu banco de dados. Elas consistem em um conjunto de tabelas integradas que podem ser consultadas para receber mais insights sobre consultas, transações, leituras e muito mais. Não sabe qual ferramenta usar para um problema específico? Veja na lista a seguir um resumo de cada ferramenta e os tipos de pergunta que elas podem ajudar a responder.

Estatísticas de consulta

Ao investigar problemas no banco de dados, é útil saber quais consultas são caras, executar com frequência ou verificar muitos dados.

As estatísticas de consulta são estatísticas agregadas de consultas (incluindo instruções DML e consultas de fluxo de alterações ), coletadas em intervalos de 1, 10 e 60 minutos. As estatísticas são coletadas para instruções que foram concluídas com sucesso, bem como aquelas que falharam, expiraram ou foram canceladas pelo usuário.

As estatísticas incluem o maior uso de CPU, contagem total de execuções de consulta, latência média, a maioria dos dados verificados e estatísticas básicas adicionais de consulta. Use essas estatísticas para ajudar a identificar consultas caras, frequentemente executadas ou com muitos dados.

É possível visualizar essas métricas em uma série temporal usando painéis do Query Insights. Esses painéis pré-criados ajudam a visualizar picos no uso da CPU e a identificar consultas ineficientes.

Consultas ativas mais antigas

Às vezes, você quer analisar a carga de trabalho atual no sistema examinando as consultas em execução. Use a ferramenta Consultas ativas mais antigas para investigar consultas de longa duração que podem ter impacto sobre o desempenho do banco de dados. Essa ferramenta informa quais são as consultas, quando elas começaram a ser executadas e a qual sessão elas pertencem.

As consultas de fluxo de alterações não são incluídas nas consultas ativas mais antigas.

Ler estatísticas

As estatísticas de leitura podem ser usadas para investigar as leituras mais comuns e que consomem muitos recursos no banco de dados usando a API Reads do Spanner. Essas estatísticas são coletadas e armazenadas em 3 intervalos de tempo diferentes - minuto, 10 minutos e uma hora. Para cada intervalo de tempo, o Spanner rastreia as leituras que estão usando mais recursos.

Use as estatísticas de leitura para descobrir o uso combinado de recursos por todas as leituras, encontrar a maioria das leituras de CPU e descobrir como a frequência de uma leitura específica muda ao longo do tempo.

Estatísticas de transação

As estatísticas de transação podem ser usadas para investigar problemas relacionados à transação. Por exemplo, verifique transações de execução lenta que podem estar causando contenção ou identificar mudanças nas formas de transação que estão levando a regressões de desempenho. Cada linha contém estatísticas de todas as transações executadas no banco de dados durante intervalos de 1, 10 e 60 minutos.

É possível visualizar essas métricas em uma série temporal usando o painel Insights de transação. O painel pré-criado ajuda você a visualizar as latências nas transações e identificar transações problemáticas.

Estatísticas de bloqueio

As estatísticas de bloqueio podem ser usadas para investigar conflitos de bloqueio no seu banco de dados. Usadas com estatísticas de transações, é possível encontrar transações que causam conflitos de bloqueio ao adquirir bloqueios nas mesmas células ao mesmo tempo.

É possível visualizar essas métricas em uma série temporal usando o painel Bloquear insights. O painel pré-criado ajuda você a visualizar o tempo de espera de bloqueio e confirmar se as latências são causadas por contenções de bloqueio com alto tempo de espera.

Métodos de API incluídos em cada ferramenta

No Spanner, há alguma sobreposição entre transações, leituras e consultas. Portanto, pode não ficar claro quais métodos de API são incluídos ao compilar os resultados de cada ferramenta de introspecção. A tabela a seguir lista os principais métodos de API e a relação deles com cada ferramenta.

Métodos de API Modos de transação Estatísticas de consulta Consultas ativas mais antigas Como gerenciar réplicas de leitura Estatísticas de transação Estatísticas de bloqueio
Ler em StreamingRead Transação somente de leitura1 Não Não Sim Não Não
Transação de leitura/gravação Não Não Sim Sim Sim
ExecuteSql, ExecuteStreamingSql Transação somente de leitura1 Sim2 Sim2 Não Não Não
Transação de leitura/gravação Sim Sim Não Sim Sim
ExecuteBatchDml Transações de leitura e gravação Sim3 Sim4 Não Sim Sim
Confirmar Transações de leitura/gravação (DML5, Mutações6) Não Não Não Sim Sim

Observações:

1 As transações somente leitura não estão incluídas nas estatísticas de transações ou de bloqueio. Somente transações de leitura e gravação estão incluídas nas estatísticas de transações e estatísticas de bloqueio.

2 As consultas executadas com a API PartitionQuery não são incluídas nas estatísticas de consulta nem nas consultas ativas mais antigas.

3 Um lote de instruções DML aparece nas estatísticas da consulta como uma única entrada.

4 As instruções no lote aparecerão nas consultas ativas mais antigas, em vez do lote inteiro.

5 Operações de DML não confirmadas não estão incluídas nas estatísticas de transações.

6 Mutações vazias que são efetivamente de ambientes autônomos não são incluídas nas estatísticas de transação.

Estatísticas de tamanhos de tabela

Use as estatísticas de tamanhos de tabela para monitorar os tamanhos históricos das tabelas e dos índices no seu banco de dados.

Use as estatísticas de tamanhos de tabela para encontrar tendências nos tamanhos de tabelas, índices e tabelas de fluxo de alterações. Você também pode acompanhar suas maiores tabelas e índices.

Esse recurso fornece apenas uma perspectiva histórica. Elas não servem para monitoramento em tempo real.

Estatísticas de operações de tabela

Use as estatísticas de operações de tabela para fazer o seguinte:

  • Monitore o uso de suas tabelas e índices em seu banco de dados.
  • Encontre tendências no uso de suas tabelas e índices.
  • Identifique mudanças no tráfego.

Além disso, você pode correlacionar as alterações no armazenamento da tabela com as alterações no tráfego de gravação.