Detectar problemas de desempenho de consulta com o Query Insights

Esta página descreve como usar o painel do Query insights para detectar e analisar problemas de desempenho.

Visão geral do Query Insights

O Query Insights ajuda a detectar e diagnosticar problemas de desempenho de consultas e instrução DML em um banco de dados do Spanner. Ele oferece suporte ao 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 das consultas do Spanner orientando você pelas seguintes etapas:

1. Confirme se consultas ineficientes são responsáveis pela alta utilização da CPU.
2. Identificar uma consulta ou tag potencialmente problemática.
3. Analise a tag de consulta ou solicitação para identificar problemas.

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

Preços

Não há custo extra para o Query Insights.

Retenção de dados

A retenção máxima de dados para 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.

Antes de começar

Para visualizar a página "Insights de consulta", além das permissões do Cloud Monitoring e do Spanner nos níveis da instância e do banco de dados, você precisa do seguinte:

• Se você é um usuário de controle de acesso refinado, precisa ter recebido acesso ao papel de sistema spanner_sys_reader ou a um dos papéis de membro dele. Selecione um papel na página Visão geral do banco de dados para que a sessão do console do Google Cloud prossiga com os privilégios necessários.

• Se você não for um usuário de controle de acesso refinado, precisará das seguintes permissões do Identity and Access Management (IAM):

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

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

Painel de insights de consulta

O painel de insights mostra a carga da consulta com base no banco de dados e no intervalo de tempo selecionados. A carga de consulta é uma medida da utilização total da CPU para todas as consultas na instância no intervalo de tempo selecionado. O painel fornece uma série de filtros que ajudam você a visualizar a carga da consulta.

Para abrir o painel de insights de consulta de um banco de dados, faça o seguinte:

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

As áreas do painel incluem:

1. Databases list: filtra a carga de consulta em um banco de dados específico ou em todos os bancos de dados.
2. Filtro de intervalo de tempo: filtra a carga da consulta por intervalos de tempo, como horas, dias ou um intervalo personalizado.
3. Gráfico de uso total da CPU (todas as consultas): mostra 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: mostra a lista das principais tags de solicitação e consultas classificadas por uso da CPU. Confira Identificar uma consulta ou tag potencialmente problemática.

Confirmar se consultas ineficientes são responsáveis pela alta utilização da CPU

O uso total da CPU é uma medida do trabalho (em segundos da CPU) que as consultas executadas no banco de dados selecionado realizam ao longo do tempo.

Analise o gráfico para explorar estas questões:

• Qual banco de dados está passando pela carga? Selecione bancos de dados diferentes na lista de bancos de dados para encontrar aqueles com as cargas mais altas. Para descobrir qual banco de dados tem a carga mais alta, também é possível analisar o gráfico Uso da CPU: total para bancos de dados no Console do Cloud.

  

• O uso da CPU é alto? O gráfico está piscando ou aumentando ao longo do tempo? Se você não observar alta utilização da CPU, o problema não está com as consultas.

• Há quanto tempo o uso da CPU é alto? Houve um pico recente ou ele tem permanecido alto por algum tempo? Use o seletor de intervalo para selecionar vários períodos para descobrir quanto tempo durou o problema. Aumente o zoom para 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 correspondente ao uso geral da CPU da instância, o motivo mais provável é uma ou mais consultas caras. Em seguida, é possível se aprofundar na jornada de depuração identificando uma tag de solicitação ou consulta potencialmente problemática.

Identificar uma tag de solicitação ou consulta potencialmente problemática

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

Aqui, vemos que a consulta com F referentes 6815864236081503267 tem uma alta utilização de CPU e pode ser problemática.

A tabela Consultas TopN fornece uma visão geral das consultas que usam a maior parte da CPU durante a janela de tempo escolhida, classificadas do maior para o menor. O número de consultas TopN está limitado a 100.

Para os gráficos, buscamos os dados da tabela de estatísticas de consulta TopN, que tem três granularidades diferentes: 1 min, 10 min 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 consultas SQL. A inclusão de tags de consulta ajuda a encontrar problemas em construções de nível superior, 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 de solicitação: se a consulta tiver uma tag associada, a tag de solicitação vai ser exibida. 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 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, truncada para aproximadamente 64 KB, será mostrada. Para DML em lote, as instruções SQL são niveladas em uma única linha e concatenadas, usando um delimitador de ponto e vírgula. A duplicação de textos SQL idênticos consecutivos é eliminada antes do truncamento.

• Tipo de consulta: indica se uma consulta é PARTITIONED_QUERY ou QUERY. Um PARTITIONED_QUERY é uma consulta com um partitionToken conseguido da API PagingQuery. Todas as outras consultas e instruções DML são indicadas pelo tipo de consulta QUERY.

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

• CPU (%): consumo de recursos da CPU por uma consulta como porcentagem do total de recursos de CPU usados por todas as consultas em execução 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 execução de consulta no banco de dados. Essa média exclui o tempo de codificação e transmissão para o conjunto de resultados, bem como a sobrecarga.

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

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

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

Possível variação entre os gráficos

Talvez você note alguma variação entre o 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 Cloud Monitoring, que alimentam o gráfico de utilização total da CPU (todas as consultas), geralmente são mais precisos porque são enviados a cada minuto e têm um período de armazenamento de 45 dias. Por outro lado, os dados da tabela do sistema, que alimentam o gráfico de utilização total da CPU (por tag de consulta ou solicitação), podem ter uma média de 10 minutos (ou 1 hora). Nesse caso, podemos perder dados de alta granularidade que vemos no gráfico de utilização total da CPU (todas as consultas).

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

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

Analisar uma tag de solicitação ou consulta específica

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

Mantenha o ponteiro do mouse no gráfico para consultas na linha do tempo para saber 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 a consulta começou a ter um desempenho insatisfatório.
• Houve picos no uso da CPU? É possível alterar a janela de tempo para estudar o histórico de utilização da CPU para a consulta.
• Qual é o consumo de recursos? Como isso se relaciona a outras consultas? Veja a tabela e compare os dados de outras consultas com o selecionado. Há uma grande diferença?

Para confirmar se a consulta selecionada está contribuindo para a alta utilização da CPU, você pode detalhar a forma da consulta específica (ou tag de solicitação) e analisá-la mais detalhadamente na página "Detalhes da consulta".

Acessar a página "Detalhes da consulta"

Para exibir os detalhes de um formato de consulta específico ou de uma tag de solicitação em formato gráfico, clique no F referentes à tag de consulta ou de solicitação. A página "Detalhes da consulta" é aberta.

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

1. Texto de detalhes da consulta: texto de 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 exibido nesse campo. Para DML em lote, o conjunto de instruções SQL é simplificado em uma única linha, concatenada usando um delimitador de ponto e vírgula. A duplicação de textos SQL idênticos consecutivos é eliminada 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 uma consulta dos recursos de CPU da instância em um intervalo de tempo.
   • Latência média (ms): tempo médio, em milissegundos, para cada execução de consulta no banco de dados. Essa média exclui o tempo de codificação e transmissão do conjunto de resultados e da sobrecarga.
   • Média de linhas retornadas: o número médio de linhas retornadas pela consulta.
   • Média de linhas verificadas: 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 da codificação de transmissão.
3. Gráfico de amostras de planos de consulta: cada ponto no gráfico representa um plano de consulta com amostragem em um horário específico e a latência específica da consulta. Clique em um dos pontos no gráfico para ver o plano de consulta e as etapas realizadas durante a execução da consulta. Observação: os planos de consulta não são compatíveis com consultas com partitionTokens extraídos da API articleQuery e DML particionado.
4. Visualizador do plano de consulta: mostra o plano de consulta com amostragem selecionado. Cada nó, ou cartão, no gráfico representa um iterador que consome linhas das entradas e produz linhas para o pai. Você pode clicar em cada iterador para informações expandidas.
5. Gráfico de latência da consulta: mostra o valor da latência de uma consulta selecionada ao longo de um período. Ele também mostra a latência média.
6. Gráfico de utilização da CPU: mostra a utilização da CPU por uma consulta, em porcentagem, durante um período. Ele também mostra a utilização média da CPU.
7. Contagem de execuções/gráfico com falha: mostra a contagem de execuções de uma consulta ao longo de um período e o número de vezes que ela falhou.
8. Gráfico de linhas verificadas: mostra o número de linhas que a consulta verificou durante 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 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 min, 10 min e 1 hora. O valor de cada ponto de dados nos gráficos representa o valor médio em um intervalo de um minuto.