分析查询性能

本页面介绍了如何使用查询数据分析信息中心检测和分析性能问题。

Query Insights 概览

Query Insights 可帮助您检测和诊断 Spanner 数据库的查询和 DML 语句性能问题。它支持直观的监控，并提供诊断信息，可帮助您确定性能问题的根本原因而不只是进行检测。

Query Insights 指导您完成以下步骤，帮助您提高 Spanner 查询性能：

  1. 确认低效查询是否会导致高 CPU 利用率。
  2. 确定可能存在问题的查询或标记。
  3. 分析查询或请求标记以确定问题。

Query Insights 同时提供单区域配置和多区域配置。

价格

Query Insights 不会产生额外费用。

数据保留

Query Insights 的数据保留期限最长为 30 天。 对于 CPU 总利用率（每个查询或请求标记）图表，数据来自 SPANNER_SYS.QUERY_STATS_TOP_* 表，该表最多可保留 30 天。如需了解详情，请参阅数据保留。

所需的角色

您需要不同的 IAM 角色和权限，具体取决于您是 IAM 用户还是精细访问权限控制用户。

Identity and Access Management (IAM) 用户

如需获取查看 Query Insights 页面所需的权限，请让管理员向您授予实例的以下 IAM 角色：

如需查看“查询数据分析”页面，Cloud Spanner Database Reader (roles/spanner.databaseReader) 角色需要具备以下权限：

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

精细的访问权限控制用户

如果您是精细访问权限控制用户，请确保：

  • 拥有 Cloud Spanner Viewer(roles/spanner.viewer)
  • 具有精细的访问权限控制权限，并且被授予 spanner_sys_reader 系统角色或其中一个成员角色。
  • 在数据库概览页面上，选择 spanner_sys_reader 或成员角色作为当前系统角色。

如需了解详情，请参阅精细访问权限控制简介和精细访问权限控制系统角色。

Query Insights 信息中心

Query Insights 信息中心根据您选择的数据库和时间范围显示查询负载。查询负载是指在所选时间范围内实例中所有查询的总 CPU 利用率。信息中心提供了一系列过滤条件，可帮助您查看查询负载。

如需查看数据库的 Query Insights 信息中心，请执行以下操作：

  1. 在左侧导航面板中选择查询数据分析。此时会打开“查询数据分析”信息中心。
  2. 从数据库列表中选择一个数据库。信息中心会显示数据库的查询加载信息。

信息中心包含以下部分：

  1. Databases list：过滤特定数据库或所有数据库上的查询负载。
  2. 时间范围过滤条件：按时间范围（例如小时、天或自定义范围）过滤查询负载。
  3. 总 CPU 利用率（所有查询）图表：显示所有查询的汇总负载。
  4. 总 CPU 利用率（每个查询或请求标记）图：显示每个查询或请求标记的 CPU 利用率。
  5. TopN 查询和标记表：显示按 CPU 利用率排序的热门查询和请求标记列表。请参阅确定可能存在问题的查询或标记。

Query Insights 信息中心

信息中心性能

使用查询参数或标记查询可优化 Query Insights 性能。如果您没有对查询进行参数化或标记，可能会返回过多结果，这可能会导致 TopN 查询和标记表无法正常加载。

确认低效查询是否会导致高 CPU 利用率

总 CPU 利用率衡量的是所选数据库中已执行的查询在一段时间内执行的工作（以 CPU 秒为单位）。

所有查询的总 CPU 利用率

请查看图表以探索以下问题：

  • 哪个数据库遇到了负载？从数据库列表中选择不同的数据库，以查找负载最高的数据库。如需了解哪个数据库的负载最高，您还可以在 Google Cloud 控制台中查看数据库的 CPU 利用率 - 总图表。

    数据库负载

  • CPU 利用率是否较高？图表是否随着时间推移或上升？如果您没有看到高 CPU 利用率，则表示问题不在您的查询上。

  • CPU 利用率处于高状态的时间有多长？近期是激增，还是在一段时间内一直居高不下？使用范围选择器选择不同的时间段，以了解问题持续了多长时间。放大以查看观察到查询负载峰值的时间范围。缩小以查看长达一周的时间轴。

如果您在图中看到与整体实例 CPU 使用率相对应的峰值或上升趋势，则很可能是由于一个或多个查询开销很大。接下来，您可以通过找出可能存在问题的查询或请求标记，更深入地了解调试过程。

找出可能存在问题的查询或请求标记

如需找出可能存在问题的查询或请求标记，请查看“排名前 N 的查询”部分：

排名前 N 的查询

在这里，我们看到使用 FPRINT 6815864236081503267 的查询 CPU 利用率较高，可能会出现问题。

TopN 查询表概述了在所选时间范围内使用最多 CPU 的查询，按从高到低的顺序排序。TopN 查询的数量限制为 100。

对于图表，我们从 TopN 查询统计信息表中提取数据，该表有三种不同的粒度：1 分钟、10 分钟和 1 小时。图中每个数据点的值表示一分钟时间间隔内的平均值。

建议的最佳做法是向 SQL 查询添加标记。查询标记可帮助您在更高级别的构造中发现问题，例如使用业务逻辑或微服务发现问题。

排名前 N 的查询表

下表显示了以下属性：

  • FPRINT：请求标记的哈希值（如果存在）；否则为查询的哈希值。

  • 查询或请求标记：如果查询具有关联的标记，则会显示 Request 标记。具有相同标记字符串的多个查询的统计信息将划分到一行中，并且 REQUEST_TAG 值与标记字符串匹配。如需详细了解如何使用请求代码，请参阅使用请求代码和交易代码进行问题排查。

    如果查询没有关联的标记，则会显示截断为大约 64 KB 的 SQL 查询。对于批量 DML，系统会将 SQL 语句展平为单行，并使用英文分号分隔符进行串联。在截断之前，连续相同的 SQL 文本会先去重。

  • 查询类型：指示查询是 PARTITIONED_QUERY 还是 QUERY。PARTITIONED_QUERY 是具有从 PartitionQuery API 获取的 partitionToken 的查询。所有其他查询和 DML 语句均由 QUERY 查询类型表示。

  • CPU 利用率：一个查询的 CPU 资源消耗量，以该时间间隔内在数据库上运行的所有查询所使用的 CPU 资源总数的百分比表示，以 0 到 100 的水平条显示。

  • CPU (%)：查询的 CPU 资源消耗量，以该时间间隔内在数据库上运行的所有查询所使用的 CPU 资源总数百分比表示。

  • 执行计数：Spanner 在相应时间段内发现查询的次数。

  • 平均延迟时间（毫秒）：数据库中每个查询执行的平均时长（以微秒为单位）。该平均值不包括结果集的编码和传输时间以及开销。

  • 扫描的平均行数：查询扫描的平均行数，不包括删除的值。

  • 返回的平均行数：查询返回的平均行数。

  • 返回的字节数：查询返回的数据字节数（不包括传输编码开销）。

图表之间可能存在差异

您可能会注意到，总 CPU 利用率（所有查询）图表与 CPU 总利用率（每个查询或请求标记）图表之间存在差异。可能导致这种情况的原因有以下两种：

  • 不同的数据源：用于为总 CPU 利用率（所有查询）图表提供数据的 Cloud Monitoring 数据通常更准确，因为它每分钟推送一次，保留期限为 45 天。另一方面，向总 CPU 利用率（每个查询或请求标记）图表提供数据的系统表数据可能会在 10 分钟（或 1 小时）内求平均值，在这种情况下，我们可能会丢失在总 CPU 利用率（所有查询）图表中看到的高粒度数据。

  • 不同的聚合窗口：两个图具有不同的聚合窗口。例如，在检查发生时间超过 6 小时的事件时，我们会查询 SPANNER_SYS.QUERY_STATS_TOTAL_10MINUTE 表。在这种情况下，10:01 发生的事件将在 10 分钟内进行汇总，并且将出现在与 10:10 时间戳对应的系统表中。

以下屏幕截图显示了此类方差的一个示例。

图表之间的差异

分析特定查询或请求标记

如需确定某个查询或请求标记是否是问题的根本原因，请点击负载最高或所用时间比其他标记长的查询或请求标记。您可以一次选择多个查询并请求标记。

您可以将鼠标指针悬停在图表上，以便查询时间轴上的查询，以了解查询的 CPU 利用率（以秒为单位）。

通过查看以下内容来缩小问题范围：

  • 负载高的时间有多长？只是现在高吗？还是长时间位于高负载？更改时间范围，以查找查询开始表现不佳的日期和时间。
  • CPU 利用率是否出现了峰值？您可以更改时间窗口来研究查询的历史 CPU 利用率。
  • 资源消耗量如何？它与其他查询有何关联？ 查看该表格，并将其他查询的数据与所选查询的数据进行比较。 有很大的区别吗？

如需确认所选查询是否导致 CPU 利用率较高，您可以深入了解特定查询形状（或请求标记）的详细信息，并在“查询详细信息”页面上进一步分析。

查看“查询详细信息”页面

如需以图形形式查看特定查询形状或请求标记的详细信息，请点击与查询或请求标记关联的 FPRINT。系统会打开“查询详细信息”页面。

查询详情页面

“查询详细信息”页面会显示以下信息：

  1. 查询详细信息文本：SQL 查询文本，截断至大约 64KB。 具有相同代码字符串的多个查询的统计信息将划分到一行中，其中 REQUEST_TAG 与该代码字符串相匹配。此字段中仅显示其中一个查询的文本。对于批处理 DML，这组 SQL 语句会展平为一行，并使用英文分号分隔符串联。在截断之前，连续的相同 SQL 文本会被去重。
  2. 以下字段的值：
    • 执行计数：Spanner 在相应时间段内查看查询的次数。
    • 平均 CPU（毫秒）：在时间间隔内查询实例的 CPU 资源的平均 CPU 资源消耗量（以毫秒为单位）。
    • 平均延迟时间（毫秒）：数据库中每次查询执行的平均时间长度（以毫秒为单位）。该平均值不包括结果集的编码和传输时间以及开销。
    • 返回的平均行数：查询返回的平均行数。
    • 扫描的平均行数：查询扫描的平均行数，不包括已删除的值。
    • 平均字节数：查询返回的数据字节数，不包括传输编码开销。
  3. 查询计划采样图表：图表上的每个点都表示特定时间的一个采样查询计划及其特定查询延迟时间。点击图表中的某一点可查看查询计划，并直观呈现查询执行期间采取的步骤。 注意：对于使用从 PartitionQuery API 和分区 DML 查询获取的 PartitionToken 的查询，查询计划不受支持。
  4. 查询计划可视化工具：显示所选的抽样查询计划。图表上的每个节点或卡片都代表一个迭代器，该迭代器会使用其输入中的行，并向其父项生成行。您可以点击每个迭代器查看展开的信息。
  5. 查询延迟时间图：显示一段时间内所选查询的查询延迟时间值。该图还会显示平均延迟时间。
  6. CPU 利用率图表：显示查询在一段时间内的 CPU 利用率（以百分比表示）。它还显示平均 CPU 利用率。
  7. 执行计数/失败图：显示一段时间内查询的执行次数以及查询执行失败的次数。
  8. 扫描的行数图：显示查询在一段时间内扫描的行数。
  9. 返回的行数图：显示查询在一段时间内返回的行数。
  10. 时间范围过滤条件：按时间范围（例如小时、天或自定义范围）过滤查询详细信息。

对于图表，我们从 TopN 查询统计信息表中提取数据，该表具有三种不同的粒度：1 分钟、10 分钟和 1 小时。图中每个数据点的值表示一分钟时间间隔内的平均值。