Analisar a performance da consulta

Nesta página, descrevemos como usar o painel "Insights de consulta" para detectar e analisar problemas de desempenho do Spanner.

Visão geral do Query Insights

O Query Insights ajuda você a detectar e diagnosticar consultas e Instrução DML (INSERT, UPDATE e DELETE) problemas de desempenho para um banco de dados do Spanner. Ele oferece suporte a monitoramento intuitivo e fornece informações de diagnóstico que ajudam você a ir além da detecção, para identificar a causa raiz dos problemas de desempenho.

Os insights de consulta ajudam a melhorar as consultas do Spanner do seu site orientando você pelas seguintes etapas:

1. Confirme se as consultas ineficientes são responsáveis pelo alto uso da CPU.
2. Identificar uma consulta ou tag potencialmente problemática.
3. Analise a consulta ou a tag de solicitação para identificar problemas.

O Query Insights está disponível para região única e multirregião personalizadas.

Preços

Não há custo extra para o Query Insights.

Retenção de dados

A retenção máxima de dados para os insights de consulta é de 30 dias. No gráfico Uso total da CPU (por tag de consulta ou solicitação), os dados são extraídos das tabelas SPANNER_SYS.QUERY_STATS_TOP_*, que têm uma retenção máxima de 30 dias. Consulte Retenção de dados para saber mais.

Funções exigidas

Você precisa de diferentes papéis e permissões do IAM, dependendo se você é um usuário do IAM ou um usuário de controle de acesso refinado.

Usuário do Identity and Access Management (IAM)

Para receber as permissões necessárias para acessar a página de insights de consulta, peça ao administrador para conceder a você os seguintes papéis do IAM na instância:

• Leitor do Cloud Spanner (roles/spanner.viewer)
• Leitor de banco de dados do Cloud Spanner (roles/spanner.databaseReader)

As seguintes permissões na Leitor de banco de dados do Cloud Spanner(roles/spanner.databaseReader) para acessar a página "Insights de consulta":

• spanner.databases.beginReadOnlyTransaction
• spanner.databases.select
• spanner.sessions.create

Usuário com controle de acesso granular

Se você for um usuário de controle de acesso granular, confira se:

• Tenha o Leitor do Cloud Spanner(roles/spanner.viewer)
• Têm privilégios de controle de acesso refinados e recebem o spanner_sys_reader função do sistema ou uma das funções de membro dele.
• Selecione o papel de membro ou spanner_sys_reader como seu papel atual do sistema na página de visão geral do banco de dados.

Observação: se você já tem uma permissão no nível do banco de dados do IAM, como como spanner.databases.select, o console do Google Cloud presume que você é um usuário do IAM. Não é possível selecionar o spanner_sys_reader ou um papel de membro na página de visão geral do banco de dados como um usuário do IAM.

Para mais informações, consulte Sobre controle de acesso detalhado e Papéis refinados do sistema de controle de acesso.

Painel de insights da consulta

O painel "Insights de consulta" mostra a carga da consulta com base no e o intervalo de tempo que você selecionar. A carga de consulta é uma medida uso total da CPU para todas as consultas na instância no tempo selecionado do intervalo 10.240.0.0/16. O painel tem vários filtros que ajudam a conferir a consulta carregar.

Para visualizar o painel do Query Insights para um banco de dados, faça o seguinte:

1. Selecione Insights de consulta no painel de navegação à esquerda. O O painel de insights de consulta é aberto.
2. Selecione um banco de dados na lista Bancos de dados. O painel mostra as informações de carga de consulta do banco de dados.

As áreas do painel incluem:

1. Lista de bancos de dados: filtra a carga de consulta em um banco de dados específico ou em todos os bancos de dados.
2. Filtro de período: filtra a carga de consulta por períodos, como horas, dias ou um intervalo personalizado.
3. Gráfico de uso total da CPU (todas as consultas): exibe a carga agregada. de todas as consultas.
4. Gráfico de uso total da CPU (por tag de consulta ou solicitação): mostra a utilização da CPU por cada tag de consulta ou solicitação.
5. Tabela de consultas e tags TopN: mostra a lista das principais consultas e tags de solicitação, classificadas pela utilização da CPU. Consulte Identificar uma consulta ou tag potencialmente problemática.

Desempenho do painel

Use parâmetros de consulta ou etiqueteie suas consultas para otimizar a performance dos insights de consulta. Se você não parametrizar ou marcar suas consultas, poderá receber muitos resultados, o que pode fazer com que as consultas e a tabela de tags TopN não sejam carregadas corretamente.

Confirme se as consultas ineficientes são responsáveis pelo alto uso da CPU

A utilização total da CPU é uma medida do trabalho (em segundos da CPU) que o e as consultas executadas no banco de dados selecionado sejam realizadas ao longo do tempo.

Analise o gráfico para analisar estas questões:

• Qual banco de dados está passando pela carga? Selecionar bancos de dados diferentes a lista de bancos de dados para encontrar os bancos de dados com as cargas mais altas. Para descobrir qual banco de dados tem a carga mais alta, você também pode analisar o Gráfico Uso da CPU: total para bancos de dados no Console do Google Cloud.

  

• A utilização da CPU é alta? O gráfico está piscando ou aumentando ao longo do tempo? Se você não notar uma alta utilização da CPU, o problema não está nas consultas.

• Há quanto tempo o uso da CPU tem sido alto? Ela aumentou recentemente ou tem sido consistentemente alta por algum tempo? Use o seletor de intervalo para selecionar vários períodos e descobrir por quanto tempo o problema durou. Aumentar zoom em visualizar uma janela de tempo em que os picos de carga da consulta são observados. Diminua o zoom para ver até uma semana na linha do tempo.

Se você notar um pico ou uma elevação no gráfico que corresponde ao uso de CPU da instância, isso provavelmente se deve a uma ou mais consultas caras. Em seguida, você pode se aprofundar na jornada de depuração identificando uma tag de consulta ou solicitação potencialmente problemática.

Identifique uma consulta ou tag de solicitação potencialmente problemática

Para identificar uma consulta ou tag de solicitação potencialmente problemática, observe a seção de consultas TopN:

Aqui, observamos que a consulta com FPRINT 6815864236081503267 tem uma alta utilização de CPU e pode ser problemática.

A tabela Consultas TopN apresenta uma visão geral das consultas que usam o mais CPU durante a janela de tempo escolhida, classificada do maior para o menor. O máximo de consultas TopN são limitados a 100.

Para os gráficos, buscamos os dados da tabela de estatísticas de consulta TopN, que tem três granularidades diferentes: 1 minuto, 10 minutos e 1 hora. O valor de cada ponto de dados nos gráficos representa o valor médio em um intervalo de um minuto.

Como prática recomendada, você pode adicionar tags às suas consultas SQL. A inclusão de tag de consulta ajuda a encontrar problemas em construções de alto nível, como na lógica de negócios ou em um microsserviço.

A tabela mostra as seguintes propriedades:

• FPRINT: hash da tag de solicitação, se presente. Caso contrário, o hash da consulta.

• Tag de consulta ou solicitação: se a consulta tiver uma tag associada, o valor A tag de solicitação é mostrada. Estatísticas para várias consultas que têm a mesma tag são agrupadas em uma única linha com o valor REQUEST_TAG correspondente ao string da tag. Para saber mais sobre o uso de tags de solicitação, consulte Solução de problemas com tags de solicitação e de transação.

  Se a consulta não tiver uma tag associada, a consulta SQL será truncada para aproximadamente 64 KB, é mostrado. Para a DML em lote, as instruções SQL são simplificadas em uma única linha e concatenados, usando um delimitador de ponto e vírgula. Consecutiva textos SQL idênticos são eliminados antes do truncamento.

• Tipo de consulta: indica se uma consulta é PARTITIONED_QUERY ou QUERY. Uma PARTITIONED_QUERY é uma consulta com um partitionToken obtido da API PartitionQuery. Todas as outras consultas e instruções DML são indicadas pela consulta QUERY não é válido.

• Utilização da CPU: consumo de recursos da CPU por uma consulta, como uma porcentagem de o total de recursos de CPU usados por todas as consultas em execução nos bancos de dados em esse intervalo de tempo, mostrado em uma barra horizontal com um intervalo de 0 a 100.

• CPU (%): consumo de recursos da CPU por uma consulta, como uma porcentagem do total de recursos da CPU usados por todas as consultas executadas nos bancos de dados nesse intervalo de tempo.

• Contagem de execuções: número de vezes que o Spanner viu a consulta durante o intervalo.

• Latência média (ms): tempo médio, em microssegundos, para cada consulta no banco de dados. Essa média exclui a codificação e o tempo de transmissão do conjunto de resultados e a sobrecarga.

• Média de linhas verificadas: o número médio de linhas que a consulta verificou, excluindo valores excluídos.

• Média de linhas retornadas: o número médio de linhas que a consulta retornou.

• Bytes retornados: número de bytes de dados que a consulta retornou, excluindo a sobrecarga de codificação de transmissão.

Possível variação entre os gráficos

Talvez você perceba alguma variação entre o gráfico Uso total da CPU (todas as consultas) e o gráfico Uso total da CPU (por tag de consulta ou solicitação). Há duas coisas que podem levar a esse cenário:

• Diferentes fontes de dados: os dados do monitoramento do Cloud, que alimentam o gráfico "Utilização total da CPU (todas as consultas)", geralmente são mais precisos porque são enviados a cada minuto e têm um período de retenção de 45 dias. No outro os dados da tabela do sistema, que alimentam a utilização total da CPU (por consulta ou tag de solicitação) podem ser calculados, em média, ao longo de 10 minutos (ou 1 hora). Nesse caso, podemos perder dados de alta granularidade que aparecem na tabela de uso total da CPU (todas as consultas).

• Janelas de agregação diferentes: os dois gráficos têm agregação diferente. janelas. Por exemplo, ao inspecionar um evento com mais de seis horas, consulte a tabela SPANNER_SYS.QUERY_STATS_TOTAL_10MINUTE. Nesse caso, um evento que ocorre às 10h01 é agregado em 10 minutos e fica presente na tabela do sistema correspondente ao carimbo de data/hora de 10h10.

A captura de tela a seguir mostra um exemplo dessa variação.

Analisar uma consulta ou tag de solicitação específica

Para determinar se uma consulta ou tag de solicitação é a causa raiz do problema, clique na consulta ou tag de solicitação que parece ter a carga mais alta ou que está demorando mais que as outras. É possível selecionar várias consultas e tags de solicitação por vez.

É possível manter o ponteiro do mouse no gráfico para consultas na linha do tempo e conhecer a utilização da CPU (em segundos).

Para restringir o problema, observe o seguinte:

• Quanto tempo a carga tem sido alta? Está alta no momento? Ou faz muito tempo? Altere os períodos para encontrar a data e a hora em que consulta começou a ter baixo desempenho.
• Houve picos no uso da CPU? Você pode alterar a janela de tempo para o histórico de uso de CPU da consulta.
• Qual é o consumo de recursos? Como ele se relaciona com outras consultas? Olhe a tabela e compare os dados de outras consultas com a selecionada. Há uma grande diferença?

Para confirmar que a consulta selecionada está contribuindo para a alta utilização da CPU, é possível detalhar o formato da consulta específica (ou tag de solicitação) e analisá-lo com mais detalhes na página "Detalhes da consulta".

Acessar a página "Detalhes da consulta"

Para conferir os detalhes de uma forma de consulta ou tag de solicitação específica em um formato gráfico, clique no FPRINT associado à tag de consulta ou solicitação. A página "Detalhes da consulta" é aberta.

A página "Detalhes da consulta" mostra as seguintes informações:

1. Texto de detalhes da consulta: texto da consulta SQL, truncado para aproximadamente 64 KB. As estatísticas de várias consultas que têm a mesma string de tag são agrupadas em uma única linha com REQUEST_TAG correspondente a essa string de tag. Somente o texto de uma dessas consultas é mostrado neste campo. Para a DML em lote, o conjunto de instruções SQL é achatado em uma única linha, concatenado usando um delimitador de ponto e vírgula. Textos SQL idênticos consecutivos são eliminados antes do truncamento.
2. Os valores dos seguintes campos:
   • Contagem de execuções: número de vezes que o Spanner encontrou a consulta durante o intervalo.
   • Média de CPU (ms): consumo médio de recursos da CPU, em milissegundos, por um consulta dos recursos de CPU da instância em um intervalo de tempo.
   • Média de Latência (ms): tempo médio, em milissegundos, para cada a execução de consultas no banco de dados. Essa média exclui o tempo de codificação e transmissão do conjunto de resultados e também a sobrecarga.
   • Média de linhas retornadas: o número médio de linhas retornadas pela consulta.
   • Média de linhas verificadas: o número médio de linhas que a consulta verificou. excluindo os valores excluídos.
   • Média de bytes: número de bytes de dados que a consulta retornou, excluindo a sobrecarga de codificação de transmissão.
3. Gráfico de amostras de planos de consulta: cada ponto no gráfico representa uma o plano de consulta em um horário específico e a latência de consulta específica. Clique em uma das opções os pontos no gráfico para visualizar o plano de consulta e visualizar as etapas percorridas durante a execução da consulta. Observação: os planos de consulta não são compatíveis com consultas com partiçãoTokens da API PartitionQuery e Consultas DML particionadas.
4. Visualizador do plano de consulta: mostra o plano de consulta de amostra selecionado. Cada nó, ou card, no gráfico representa um iterador que consome linhas das entradas e produz linhas para o pai. É possível clicar em cada iterador para informações expandidas.
5. Gráfico de latência da consulta: mostra o valor da latência da consulta para uma consulta selecionada em um período. Ele também mostra a latência média.
6. Gráfico de uso da CPU: mostra a utilização da CPU por uma consulta, em porcentagem, durante um período. Ela também mostra a média de CPU utilização.
7. Contagem de execuções/gráfico com falha: mostra a contagem de execuções de um da consulta durante um período e o número de vezes que a execução dela falhou.
8. Gráfico de linhas verificadas: mostra o número de linhas que a consulta verificou em um período.
9. Gráfico de linhas retornadas: mostra o número de linhas que a consulta retornou em um período.
10. Filtro de intervalo de tempo: filtra os detalhes da consulta por intervalos de tempo, como hora, dia ou um intervalo personalizado.

Para os gráficos, buscamos os dados da tabela de estatísticas de consulta TopN, que tem três granularidades diferentes: 1 minuto, 10 minutos e 1 hora. O valor de cada ponto de dados nos gráficos representa o valor médio em um intervalo de um minuto.

Pesquisar todas as execuções de uma consulta no registro de auditoria

Para pesquisar todas as execuções de uma impressão digital de consulta específica nos Registros de auditoria do Cloud, faça uma consulta no registro de auditoria e procure qualquer query_fingerprint que corresponda ao campo FPRINT na tabela de estatísticas de consulta TopN. Para mais informações, acesse a Visão geral de registros de consulta e visualização. Use esse método para identificar o usuário que iniciou a consulta.