AnalyticDB:Analysez les requêtes à l'aide des détails des étapes et des tâches

Parameter

Description

Stage ID

Identifiant unique de l'étape. Cet ID correspond à l'ID de l'étape dans l'arborescence du plan d'exécution.

Status

État d'exécution de l'étape. Les valeurs possibles sont :

• Completed : toutes les tâches de l'étape se sont terminées avec succès.

• Failed : l'étape est marquée comme ayant échoué si au moins une tâche échoue.

• Running : les tâches de l'étape sont en cours d'exécution.

• Canceled : l'étape est marquée comme annulée si au moins une tâche est annulée.

Input rows

Nombre de lignes dans les données d'entrée de l'étape.

Input data size

Taille des données d'entrée de l'étape.

Output rows

Nombre de lignes dans les données de sortie de l'étape.

Output data size

Taille des données de sortie de l'étape.

Peak memory

Utilisation maximale de la mémoire par l'étape.

Cumulative duration

Somme du temps consommé par tous les opérateurs de l'étape.

Ce paramètre vous aide à identifier les étapes gourmandes en temps ou en processeur. Vous ne pouvez pas comparer directement la durée cumulée avec la durée de la requête. Vous devez également prendre en compte le parallélisme de l'étape pour déterminer la relation entre la durée de la requête et la durée cumulée.

Parameter

Description

Task ID

Identifiant unique de la tâche.

Par exemple, dans 2,24, 2 représente l'ID de l'étape et 24 représente le numéro de séquence de la tâche au sein de l'étape.

Status

État d'exécution de la tâche. Les valeurs possibles sont :

• Completed

• Failed

• Terminated

• Canceled

Input data

Nombre de lignes et taille des données d'entrée de la tâche.

Triez les tâches selon cette valeur pour vérifier s'il existe un déséquilibre des données dans les données d'entrée de l'étape. Si un déséquilibre existe, cela indique que la clé de distribution de la clause GROUP BY ou JOIN est inefficace. Remontez à l'étape en amont pour résoudre le problème.

Output data

Nombre de lignes et taille des données de sortie de la tâche.

En examinant les propriétés du nœud Aggregation ou Join dans le plan d'opérateur de l'étape actuelle, vous pouvez le mapper à l'instruction SQL et vérifier si des champs combinés sont utilisés dans la clé de partition ou la condition JOIN. Par exemple, a.id=b.id effectue une jointure sur le champ id, tandis que a.id = b.id and a.age=b.age effectue une jointure sur les champs id et age.

Peak memory

Mémoire maximale utilisée lors de l'exécution de la tâche.

La mémoire maximale est proportionnelle à la taille des données d'entrée. Elle peut vous aider à déterminer si une requête a échoué en raison d'une utilisation de la mémoire très déséquilibrée sur certains nœuds.

Table read duration

Lorsque l'arborescence des opérateurs d'une étape contient un opérateur TableScan, ce paramètre indique le temps total passé par tous les opérateurs TableScan de l'étape à lire les données de la table.

Cette durée est une valeur cumulative provenant de plusieurs machines et threads et ne peut pas être comparée directement à la durée de la requête. En la comparant avec la durée cumulée, vous pouvez déterminer si le temps d'exécution d'une étape est principalement consacré à l'analyse des données.

Data read from tables

Lorsque l'arborescence des opérateurs d'une étape contient un opérateur TableScan, ce paramètre indique le nombre de lignes et la quantité de données lues depuis la table source par tous les opérateurs TableScan de l'étape.

En triant ce champ, vous pouvez déterminer s'il existe un déséquilibre des données dans la table source. Le cas échéant, utilisez la console pour diagnostiquer le déséquilibre de la clé de distribution. Pour plus d'informations, consultez Data modeling diagnostics.

Created at

Heure de création de la tâche.

Queuing duration

Temps passé par la tâche dans la file d'attente avant le début de l'exécution.

Ended at

Heure de fin d'exécution de la tâche.

Interval between start and end time

Temps écoulé entre l'heure de création de la tâche et son heure de fin. Par exemple, si une tâche a été créée à 12:00:00 le 12/12/2022 et s'est terminée à 12:00:04 le 12/12/2022, l'intervalle est de 4 s.

En comparant cet intervalle avec la durée de la requête, vous pouvez identifier où se situent les goulots d'étranglement de performance. Par exemple, si la durée de la requête est de 6 s et que l'intervalle est de 4 s, le goulot d'étranglement se situe dans l'étape actuelle. Pour une méthode de calcul détaillée, consultez l'Exemple : Calcul de la durée et de la concurrence des tâches.

Cumulative duration

Somme du temps d'exécution de tous les threads au sein de cette tâche. Pour une méthode de calcul détaillée, consultez l'Exemple : Calcul de la durée et de la concurrence des tâches.

Computing time ratio

Ratio entre le temps réel de traitement des données et le cycle de vie de la sous-tâche.

Formule : Ratio de temps de calcul = (Durée cumulée / Concurrence des sous-tâches) / Intervalle entre l'heure de début et de fin. Dans cette formule, (Durée cumulée / Concurrence des sous-tâches) représente le temps moyen passé par chaque thread à traiter les données, tandis que l'intervalle inclut le temps de traitement réel, la durée de mise en file d'attente des sous-tâches et la latence réseau. Pour une méthode de calcul détaillée, consultez l'Exemple : Calcul de la durée et de la concurrence des tâches.

Subtask concurrency

Chaque tâche est exécutée par plusieurs threads concurrents sur une seule machine. Le nombre de threads exécutant simultanément des tâches de calcul constitue la concurrence des sous-tâches. Pour une méthode de calcul détaillée, consultez l'Exemple : Calcul de la durée et de la concurrence des tâches.

Execution node

Adresse IP interne du nœud sur lequel la tâche a été exécutée. Si plusieurs requêtes présentent une longue traîne sur le même nœud, vous devez enquêter sur ce nœud spécifique.