Patrones de mapa de calor

En esta página, se muestran ejemplos de patrones que podrías ver en Key Visualizer. mapa de calor. Estos patrones pueden ayudarte a solucionar problemas de rendimiento problemas.

Algunos problemas que se exponen en Key Visualizer se relacionan con tu clave primaria definición. Debido a que una clave primaria es inmutable, estos problemas se descubren mejor en la etapa de diseño o prueba de concepto.

Otros problemas pueden relacionarse con la asignación de nodos de tu instancia. Es posible que debas aprovisionar capacidad adicional, ya sea general o posiblemente en ciertos momentos del día. Para cambiar la cantidad de nodos asociados con tu instancia, consulta Cambia la cantidad de nodos.

Antes de leer esta página, debes familiarizarte con la descripción general de Key Visualizer.

Lecturas y escrituras distribuidas de manera uniforme

Ejemplo de mapa de calor que muestra áreas de calor y frío distribuidas de manera uniforme

Si en un mapa de calor se muestra una mezcla detallada de colores oscuros y brillantes, significa que las lecturas y escrituras están distribuidas de manera uniforme en la base de datos. Este mapa de calor representa un patrón de uso efectivo para Spanner, por lo que no necesitas ninguna acción.

Es posible que tu propio mapa de calor no se distribuya de manera tan uniforme como esto, pero aun así sirve como ejemplo. un esquema y una carga de trabajo en buen estado. Es posible esperar cierta cantidad de hotspots en una configuración con recursos adecuados.

Claves que aumentan de forma monótona

Ejemplo de mapa de calor en el que se muestra una banda de calor en diagonal (que cae de izquierda a derecha)

Un mapa de calor con una sola línea diagonal brillante o un triángulo con la parte superior plana puede indicar una base de datos que usa claves secuenciales. Las claves secuenciales son una antipatrón en Spanner consulta la Página de prácticas recomendadas sobre el diseño del esquema con los motivos las teclas secuenciales generan hotspots.

Rangos de claves activos persistentemente

Ejemplo de mapa de calor en el que se muestran varias bandas horizontales calientes

Si en un mapa de calor se muestran bandas horizontales de un color brillante, separadas por colores oscuros, indica que los rangos de filas específicos son constantemente más a las que se accedió con el tiempo.

Para abordar este problema, considera cambiar el diseño del esquema o tu aplicación para que los datos de una fila muy usada o de una fila demasiado grande se distribuyen en varias filas.

Tabla activa única

Mapa de calor de ejemplo en el que se muestra una sola banda horizontal caliente

Si un mapa de calor muestra una banda de colores brillantes en una sola tabla, indica un alto acceso a esa tabla con el tiempo.

Este patrón por sí solo no es necesariamente problemático. Si puedes ver esto en combinación con problemas de rendimiento, te recomendamos y es probable que se quede sin capacidad de procesamiento. Estos son algunos puntos que debes tener en cuenta:

  • Es posible que tu aplicación solicite un análisis completo de la tabla, que aparecerá en Key Visualizer como una banda brillante de toda la tabla. En cambio, considera una consulta más restrictiva, o una consulta al índice para reducir el número de filas que se analizan.

  • Aumenta la cantidad de nodos para esta instancia.

Lecturas y escrituras itinerantes a lo largo del tiempo

Ejemplo de mapa de calor que muestra bandas calientes diagonales (que se elevan de izquierda a derecha)

Un mapa de calor que muestra varias líneas diagonales (ascendentes o caídas) suele indicar lecturas o escrituras secuenciales en filas en un período corto.

Si las líneas se corresponden con la actividad de lectura, como una exportación de tabla, no se realiza ninguna acción como en los productos necesarios. Si tienes problemas de rendimiento durante estas lecturas, considera aumentar la cantidad de nodos para tu instancia durante estos períodos de tiempo. Puedes disminuir la cantidad de nodos entre los períodos.

Si las líneas se corresponden con la actividad de escritura y tienes problemas de rendimiento deberías considerar cambiar la carga de trabajo a una escritura aleatoria en lugar de una escritura secuencial.

Aumento repentino del tráfico

Ejemplo de mapa de calor en el que se muestran dos bandas horizontales calientes que comienzan a mitad del mapa de calor

Mapa de calor en el que se muestran bandas horizontales brillantes que aparecen a mitad del mapa de calor indican un cambio repentino en el patrón de uso de una base de datos. Puede ser un poco fraudulento o un aumento inesperado de la actividad para ciertas filas.

Advertencias

Hay algunas situaciones en las que Key Visualizer no puede presentar el panorama completo del rendimiento y el uso de recursos.

Situación Qué muestra el mapa de calor
Una tabla de datos grande y algunas tablas pequeñas Key Visualizer selecciona más rangos de filas en tablas grandes que en tablas más pequeñas. Como resultado, una tabla pequeña solo puede aparecer como un rango de una sola fila en el mapa de calor. Habrá un rango de filas que representará a todas las tablas, siempre que la cantidad de tablas sea inferior a 1,000. Cuando una clave o un rango pequeño de claves se activan en una tabla pequeña, es posible que el usuario solo sepa que esta tabla está activa, pero no más.
Muchas tablas / índices
Por ejemplo, una base de datos con cientos o más de mil tablas, independientemente del tamaño.
Key Visualizer selecciona 1,000 rangos de filas como máximo. Cuando hay muchas tablas e índices, es posible que algunos de ellos solo tengan cero o un dato en el mapa de calor. Por lo tanto, es posible que falten hotspots debido a que se omite su tabla o se reduce la muestra.
Claves que cambian con rapidez Los cambios rápidos en el espacio de claves generarán cambios frecuentes en los rangos de filas. Cuando se deba dividir un rango de filas anterior debido a claves que se insertaron recientemente o que se combinen varios rangos de filas debido a claves borradas, las métricas se aproximarán (p.ej., divididas/combinadas). Es probable que la aproximación compuesta de valores de métricas los haga menos precisos. Además, hay una demora en la actualización de rangos de filas después de los cambios en el espacio de claves, lo que puede provocar una pérdida de detalle hasta que se actualicen los rangos de filas.

¿Qué sigue?