O Database Autonomy Service (DAS) oferece o recurso de análise de logs de consultas lentas. Use esse recurso para visualizar tendências, estatísticas e detalhes das consultas lentas, permitindo identificar, analisar, otimizar e rastrear esses logs.
Informações básicas
Consultas SQL lentas reduzem significativamente a estabilidade do banco de dados. Quando ocorrem problemas como alta carga de trabalho e oscilações de desempenho, administradores ou desenvolvedores podem verificar a geração de logs de consultas lentas.
O kernel do banco de dados exporta os logs lentos. Os parâmetros de configuração e os limiares variam conforme o mecanismo de banco de dados. Para obter mais informações sobre esses parâmetros e limiares, consulte a documentação oficial do mecanismo correspondente.
Métodos tradicionais de visualização de logs de consultas lentas e suas desvantagens
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Visualização direta dos logs.
Os registros de logs de consultas lentas são difíceis de ler, pois não passam por parametrização, agregação ou amostragem.
A identificação e a correção de problemas demandam muito tempo.
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Uso de plataformas autogerenciadas para logs de consultas lentas.
Plataformas próprias de coleta, processamento e armazenamento de logs geram custos elevados.
Exigem equipes dedicadas ao desenvolvimento e à O&M da plataforma.
Vantagens do recurso de análise de logs de consultas lentas do DAS
Low costs: Elimina a necessidade de criar plataformas próprias de coleta, processamento e armazenamento de logs, o que reduz custos.
Closed-loop management: Permite gerenciar todo o ciclo de vida dos logs de consultas lentas, incluindo descoberta, análise, otimização e rastreamento.
Low requirements for technical skills: Dispensa administradores de dados especializados.
Simple operation: Facilita a análise de logs de consultas lentas. Para mais detalhes, consulte Análise de logs de consultas lentas.
Arquitetura
O recurso de análise de logs lentos baseia-se no mecanismo de diagnóstico e otimização de SQL. Para saber mais sobre esse mecanismo, consulte Mecanismo de diagnóstico de SQL baseado em custo.