Analisar o desempenho 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 o desempenho da consulta do Spanner, 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. Analisar a tag de consulta ou de solicitação para identificar problemas.

Os insights de consulta estão disponíveis em configurações de região única e multirregional.

Preços

Não há custo extra para o Query Insights.

Retenção de dados

A retenção máxima de dados do Query Insights é de 30 dias. Para o gráfico Utilização total da CPU (por tag de consulta ou solicitação), os dados são retirado das tabelas SPANNER_SYS.QUERY_STATS_TOP_*, que têm um máximo de retenção por 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 de controle de acesso granular

Se você é um usuário de controle de acesso refinado, certifique-se de:

• Ter o Visualizador do Cloud Spanner (roles/spanner.viewer).
• Ter privilégios de controle de acesso detalhado e receber a função de sistema spanner_sys_reader ou uma das funções de membro.
• Selecione spanner_sys_reader ou uma função de membro como sua função atual do sistema na página de visão geral do banco de dados.

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

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

Painel de insights de 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 oferece uma série de filtros que ajudam a visualizar a carga de consulta.

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

1. Selecione Query Insights no painel de navegação à esquerda. O painel de insights da 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 da consulta em um banco de dados específico ou em todos. bancos de dados.
2. Filtro de intervalo de tempo: filtra a carga da consulta por períodos, como horas, dias ou um período 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 tags e consultas TopN: exibe a lista das principais consultas e solicitações tags classificadas por utilização de CPU. Consulte Identificar uma consulta ou tag potencialmente problemática.

Desempenho do painel

Use parâmetros de consulta ou inclua tags nas consultas para otimizar o desempenho dos insights de consulta. Se você não parametrizar ou marcar suas consultas, poderá receber muitos resultados, o que pode fazer com que a tabela de consultas e tags TopN não seja carregada 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 de CPU) que as consultas executadas no banco de dados selecionado realizam ao longo do tempo.

Analise o gráfico para analisar estas questões:

• Qual banco de dados está passando pela carga? Selecione diferentes bancos de dados na lista "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. Aumente o zoom para visualizar uma janela de tempo em que os picos de carga de consulta são observados. Diminuir zoom para visualizar até uma semana da linha do tempo.

Se você notar um pico ou uma elevação no gráfico correspondente ao uso geral da CPU da instância, provavelmente é devido a uma ou mais consultas caras. A seguir, você pode se aprofundar na jornada de depuração, identificando um tag de consulta ou solicitação potencialmente problemática.

Identificar uma tag de consulta ou 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 número de consultas TopN é limitado 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 o ponto de dados nos gráficos representa o valor médio em um intervalo de um minuto.

Uma prática recomendada é adicionar tags às consultas SQL. A codificação de consulta ajuda a encontrar problemas em construções de nível superior, como lógica de negócios ou 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, a tag de solicitação será mostrada. As estatísticas de várias consultas que têm a mesma string de tag são agrupadas em uma única linha com o valor REQUEST_TAG correspondente à string de 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, truncada para aproximadamente 64 KB, será mostrada. Para a DML em lote, as instruções SQL são simplificadas em uma única linha e concatenados, usando um delimitador de ponto e vírgula. Textos SQL idênticos consecutivos são eliminados antes do truncamento.

• Tipo de consulta: indica se uma consulta é PARTITIONED_QUERY ou QUERY. Um PARTITIONED_QUERY é uma consulta com um partitionToken recebido do 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 da total de recursos de CPU usados por todas as consultas em execução nos bancos de dados do ao 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 execução de consulta no banco de dados. Essa média exclui o tempo de codificação e transmissão do conjunto de resultados e também a sobrecarga.

• Média de linhas verificadas: é o número médio de linhas que a consulta verificou, com exceção dos 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

É possível notar alguma variação entre Gráfico Utilização total da CPU (todas as consultas) e o Gráfico Utilização 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. Por outro lado, os dados da tabela do sistema, que alimentam o gráfico "Uso total da CPU" (por tag de consulta ou solicitação), podem ser uma média de 10 minutos (ou 1 hora). Nesse caso, podemos perder dados de alta granularidade que aparecem no gráfico "Uso total da CPU" (todas as consultas).

• Janelas de agregação diferentes: os dois gráficos têm janelas de agregação diferentes. Por exemplo, ao inspecionar um evento com mais de 6 horas, faríamos uma consulta na 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 tag de consulta ou solicitação específica

Para determinar se uma consulta ou tag de solicitação é a causa raiz do problema, clique em a tag de consulta ou de solicitação que parece ter a maior carga ou é levando mais tempo do que as outras. É possível selecionar várias consultas e solicitar tags de uma vez.

É possível manter o ponteiro do mouse sobre o gráfico para consultas na linha do tempo para saber o uso de 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? Mude os intervalos de tempo para encontrar a data e a hora em que a consulta começou a apresentar baixo desempenho.
• Houve picos de uso da CPU? É possível mudar a janela de tempo para estudar a utilização histórica da CPU para a consulta.
• Qual é o consumo de recursos? Como ele se relaciona com outras consultas? Analise 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".

Exibir a página "Detalhes da consulta"

Para visualizar os detalhes de uma forma específica de consulta ou tag de solicitação em uma imagem clique na FPRINT associada 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 mostrada 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 viu 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 que a consulta retornou.
   • 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 um plano de consulta amostral em um momento específico e a latência de consulta específica. Clique em um dos pontos no gráfico para conferir o plano de consulta e visualizar as etapas realizadas 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 de planos de consulta: mostra o plano de consulta selecionado. Cada nó, ou card, no gráfico representa um iterador que consome linhas de seu de entrada e produz linhas para o pai. É possível clicar em cada iterador para abrir informações detalhadas.
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 utilização da CPU: mostra a utilização da CPU por uma consulta. em porcentagem ao longo de um período. Ela também mostra a média de CPU utilização.
7. Gráfico de contagem de execuções/falha: mostra a contagem de execuções de uma consulta em um período e o número de vezes que a execução da consulta falhou.
8. Gráfico de linhas verificadas: mostra o número de linhas que a consulta verificada durante um período.
9. Gráfico de linhas retornadas: mostra o número de linhas que a consulta retornou em um período.
10. Filtro de período: filtra os detalhes da consulta por períodos, 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 o 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, consulte a Visão geral dos registros de consulta e visualização. Use esse método para identificar o usuário que iniciou a consulta.