Diese Seite zeigt Beispiele für Muster, die in einer Heatmap von Key Visualizer angezeigt werden können. Diese Muster können Ihnen bei der Behebung bestimmter Leistungsprobleme helfen.
Einige Probleme, die in Key Visualizer auftreten, beziehen sich auf die Primärschlüsseldefinition. Da ein Primärschlüssel unveränderlich ist, werden diese Probleme am besten während der Entwicklungsphase oder beim Proof of Concept erkannt.
Andere Probleme können mit der Knotenzuordnung Ihrer Instanz zusammenhängen. Es kann erforderlich sein, zusätzliche Kapazitäten bereitzustellen, entweder insgesamt oder möglicherweise zu bestimmten Tageszeiten. Informationen zum Ändern der Anzahl der Knoten, die mit Ihrer Instanz verknüpft sind, finden Sie unter Anzahl der Knoten ändern.
- Informationen dazu, wie Sie einen Key Visualizer-Scan aufrufen, finden Sie unter Scans für einen bestimmten Zeitraum abrufen.
- Informationen dazu, wie Sie einen Key Visualizer-Scan im Detail untersuchen, finden Sie unter Heatmaps erkunden.
Bevor Sie diese Seite lesen, sollten Sie sich mit den Informationen unter Übersicht über Key Visualizer vertraut machen.
Gleichmäßig verteilte Lese- und Schreibvorgänge
Wenn eine Heatmap eine fein strukturierte Mischung aus dunklen und hellen Farben aufweist, dann sind Lese- und Schreibvorgänge gleichmäßig über die Datenbank verteilt. Diese Heatmap stellt die ein effektives Nutzungsmuster für Spanner. irgendeine Aktion ausführen.
Ihre eigene Heatmap ist möglicherweise nicht so gleichmäßig verteilt wie diese, veranschaulicht aber trotzdem ein fehlerfreies Schema und eine fehlerfreie Arbeitslast. In einer ordnungsgemäß ressourcenbasierten Konfiguration können einige Hotspots erwartet werden.
Kontinuierlich ansteigende Schlüssel
Eine Heatmap mit einer einzelnen hellen diagonalen Linie oder einem Dreieck mit einer flachen Obergrenze kann auf eine Datenbank hinweisen, die sequenzielle Schlüssel verwendet. Sequenzielle Schlüssel sind ein Anti-Pattern in Spanner; sieh dir die Seite Best Practices für Schemadesign mit den Gründen sequenzielle Schlüssel verursachen Hotspots.
Persistente "heiße" Schlüsselbereiche
Wenn eine Heatmap horizontale Bänder in heller Farbe zeigt, die durch dunkle Farben voneinander getrennt sind, bedeutet dies, dass auf bestimmte Zeilenbereiche im Laufe der Zeit stärker zugegriffen wird.
Zur Behebung dieses Problems sollten Sie Ihr Schemadesign oder Ihre Anwendung so ändern, dass die Daten in einer stark beanspruchten oder einer übermäßig langen Zeile auf mehrere Zeilen verteilt werden.
Einzelne "heiße" Tabelle
Eine Heatmap mit einem Band in heller Farbe in einer einzelnen Tabelle deutet auf einen starken Zugriff auf diese Tabelle im Zeitverlauf hin.
Dieses Muster an sich ist nicht unbedingt problematisch. Wenn dieses Muster in Kombination mit Leistungsproblemen angezeigt wird, haben Sie wahrscheinlich keine Rechenkapazität mehr. Beachten Sie Folgendes:
Ihre Anwendung fordert möglicherweise einen vollständigen Tabellenscan an, der in Key Visualizer als helles Band der gesamten Tabelle. Überlegen Sie sich stattdessen, restriktivere Abfrage ausführen oder den Index abfragen, um die Anzahl der Zeilen, die gescannt werden.
Erhöhen Sie die Anzahl der Knoten für diese Instanz.
Laufende Lese- und Schreibvorgänge im Zeitverlauf
Eine Heatmap mit mehreren diagonalen (auf- oder absteigenden) hellen Linien zeigt in der Regel sequenzielle Lese- oder Schreibvorgänge in Zeilen innerhalb kurzer Zeit an.
Entsprechen die Zeilen einer Leseaktivität, z. B. einem Tabellenexport, wird keine Aktion erforderlich. Wenn während dieser Lesevorgänge Leistungsprobleme auftreten, sollten Sie Erhöhung der Knotenanzahl für Ihre Instanz während dieser Zeiträume. Sie können die Knotenanzahl zwischen den Zeiträumen verringern.
Wenn die Zeilen Schreibaktivitäten entsprechen und Leistungsprobleme auftreten, sollten Sie Ihre Arbeitslast in einen zufälligen Schreibvorgang anstelle eines sequenziellen Schreibvorgangs ändern.
Plötzlicher Trafficanstieg
Eine Heatmap mit hellen horizontalen Bändern, die in der Mitte der Heatmap erscheinen, weist auf eine plötzliche Änderung des Nutzungsmusters einer Datenbank hin. Das kann ein Schurke sein oder einen unerwarteten Anstieg der Aktivität für bestimmte Zeilen.
Vorsichtsmaßnahmen
Es gibt einige Szenarien, in denen Key Visualizer möglicherweise kein vollständiges Bild der Leistung und Ressourcennutzung darstellt.
| Szenario | Aussagen der Heatmap |
|---|---|
| Eine große Datentabelle und ein paar kleine Tabellen | Key Visualizer wählt in großen Tabellen mehr Zeilenbereiche als kleinere Tabellen aus. Daher wird eine kleine Tabelle in der Heatmap möglicherweise nur als einzelner Zeilenbereich angezeigt. Es gibt einen Zeilenbereich, der jede Tabelle darstellt, solange die Anzahl der Tabellen kleiner als 1.000 ist. Wenn ein Schlüssel oder ein kleiner Schlüsselbereich in einer kleinen Tabelle aktiv ist, weiß der Nutzer möglicherweise nur, dass diese Tabelle heiß ist, aber nicht mehr. |
| Viele Tabellen/Indexe Zum Beispiel eine Datenbank mit Hunderten oder über tausend Tabellen, unabhängig von der Größe. |
Key Visualizer wählt maximal 1.000 Zeilenbereiche aus. Wenn viele Tabellen und Indexe vorhanden sind, haben einige davon möglicherweise keinen oder nur einen Datenpunkt in der Heatmap. Hotspots können daher möglicherweise fehlen, da ihre Tabelle übersprungen oder abgetastet wird. |
| Schnelle Änderungen der Schlüssel | Schnelle Änderungen im Schlüsselbereich führen zu häufigen Änderungen in den Zeilenbereichen. Wenn ein vorheriger Zeilenbereich aufgrund neu eingefügter Schlüssel aufgeteilt werden muss oder mehrere Zeilenbereiche aufgrund gelöschter Schlüssel zusammengeführt werden, werden die Messwerte approximiert (z. B. geteilt/kombiniert). Eine zusammengesetzte Näherung von Messwerten kann zu einem Genauigkeitsverlust führen. Darüber hinaus gibt es eine Verzögerung bei der Aktualisierung von Zeilenbereichen nach Änderungen im Schlüsselbereich, die zu einem Verlust des Detaillierungsgrads führen können, bis die Zeilenbereiche aktualisiert wurden. |
Nächste Schritte
- Einstieg in Key Visualizer
- Wie Heatmaps im Detail untersucht werden
- Welche Messwerte Sie in einer Heatmap abrufen können