SQL洞察功能可对SQL进行健康情况诊断、性能问题排查。本文介绍在SQL洞察和审计中进行SQL洞察的操作步骤。

前提条件

  • 已在DAS中接入对应的数据库实例,并且接入状态显示为连接正常
  • 目前支持如下数据库:
    • RDS MySQL高可用版、三节点企业版。
    • RDS SQL Server高可用版、集群版。
    • RDS PostgreSQL高可用版。
    • PolarDB MySQL单节点、历史库、集群版。
    • PolarDB-X 2.0。
  • 当前支持如下地域:
    数据库引擎 支持的地域
    • RDS MySQL高可用版、三节点企业版
    • RDS SQL Server高可用版、集群版
    • PolarDB MySQL单节点、历史库、集群版
    华东1(杭州)、华东2(上海)、华北1(青岛)、华北2(北京)、华南1(深圳)、华北3(张家口)、华北5(呼和浩特)、西南1(成都)、华南3(广州)、华南2(河源)、华北6(乌兰察布)、中国(香港)、新加坡、马来西亚(吉隆坡)和印度尼西亚(雅加达)。
    RDS PostgreSQL高可用版 华东1(杭州)、华东2(上海)、华北2(北京)、华南1(深圳)、华北3(张家口)、新加坡、马来西亚(吉隆坡)和印度尼西亚(雅加达)。
    PolarDB-X 2.0 华东1(杭州)、华东2(上海)、华北2(北京)、华南1(深圳)和新加坡。

背景信息

开启SQL洞察功能可以记录所有DQL、DML和DDL操作信息,这些信息是通过数据库内核输出,对系统CPU消耗极低。

注意事项

  • SQL洞察功能中分析和统计数据(不包括SQL明细数据)的存储时长最长为90天:
    • 如果对应实例DAS专业版设置的存储时长小于等于90天,则SQL洞察功能中分析和统计数据(不包括SQL明细数据)的存储时长以DAS专业版设置的存储时长为准。
    • 如果对应实例DAS专业版设置的存储时长大于90天,则SQL洞察功能中分析和统计数据(不包括SQL明细数据)的存储时长为90天。
  • SQL洞察功能中SQL明细数据的存储时长与DAS专业版设置的存储时长一致。
  • 关闭SQL洞察和审计功能后,SQL洞察和审计的所有存储数据会被清空,请将数据导出并保存至本地后,再关闭SQL洞察和审计功能。详情请参见关闭SQL洞察和审计

操作步骤

  1. 登录DAS控制台
  2. 在左侧导航栏单击实例监控,进入实例监控页。
  3. 实例监控页,单击目标实例名称进入目标实例详情页。
  4. 在左侧导航栏单击SQL洞察和审计,然后在右侧打开的页面单击SQL洞察
    0
  5. 根据需要选择对应的能功项:
    说明 选择时间范围时,查询结束时间需晚于查询开始时间,且查询开始时间和查询结束时间的间隔不能超过1天。您可以查询数据库实例开启DAS专业版后,SQL洞察存储时长范围内任意一天的数据。
    • 区间查看:选择需要查看SQL洞察结果的时间范围,您可以查看选定时间范围内所有SQL的执行耗时分布执行耗时执行次数。您还可以在全量请求统计区域内查看选定时间范围内所有SQL的详细信息,并可以将其导出到本地。
      说明 单次最多可导出1000万行数据,详情请参见全量请求分析
    • 对比查看:选择需要对比SQL洞察结果的时间点,您可以查看所有SQL执行耗时分布执行耗时执行次数的对比结果。您还可以在请求对比列表区域内查看详细的对比结果。
    • 来源统计:选择需要统计SQL来源的时间范围,你可以查看选定时间范围内所有SQL的来源信息。
    • SQL Review:对选定区间与基准区间内的数据库实例进行workload分析,并且对数据库实例中运行的SQL进行深度分析,展示数据库实例的索引优化建议、SQL改写建议、TOP SQL、新增SQL、失败SQL、SQL特征分析、执行变化SQL、性能恶化SQL和TOP流量表。详情请参见SQL Review
    • 相关SQL识别:选择需要查看的指标,单击分析按钮,经过1~5分钟的时间,即可以定位到在选定时间范围内和相关指标变化趋势最相似的SQL及其详细信息。

说明

  • 执行耗时分布执行耗时分布展示了选定时间范围内,所有SQL的执行耗时分布,将执行耗时分为了7个区间,每分钟计算一次,分别是:
    • [0,1]ms 是指满足0ms ≤ 执行耗时 ≤ 1ms SQL执行次数占比
    • (1,2]ms 是指1ms < 执行耗时 ≤ 2ms SQL执行次数占比
    • (2,3]ms 是指2ms < 执行耗时 ≤ 3ms SQL执行次数占比
    • (3,10]ms 是指3ms < 执行耗时 ≤ 10ms SQL执行次数占比
    • (10,100]ms 是指10ms < 执行耗时 ≤ 100ms SQL执行次数占比
    • (0.1,1]s 是指0.1s < 执行耗时 ≤ 1s SQL执行次数占比
    • >1s 是指1s < 执行耗时 SQL执行次数占比
    说明 若一个实例的执行耗时分布越接近蓝色,代表这个实例的SQL健康情况越好,越接近橙色和红色,代表这个实例的SQL健康情况越差。
  • 执行耗时(SQL RT):通过执行耗时,可以方便地查看在选定的时间范围内,SQL的执行耗时。
  • SQL列表SQL列表展示了选定时间范围内每一类SQL的SQL文本、耗时比例、平均执行耗时、执行趋势等信息。
    说明 耗时比例=(该类SQL执行耗时 × 执行次数)/(所有SQL执行耗时 × 总执行次数)× 100%。耗时比例越高的SQL,占用MySQL资源越多。
  • SQL ID:单击SQL ID,您可查看该类SQL性能趋势、SQL样本等。
  • SQL样本:通过SQL样本,查看该SQL是由哪个应用端发起。
    说明 SQL样本的编码采用UTF-8字符集。

常见问题

Q:SQL洞察全量请求统计区域中的logout!语句是什么?

A:logout!是指连接断开。logout!的耗时,是指上一次交互时间到logout!发生时间的差值,可以理解为连接空闲的时长。状态列的1158是指网络链接断开,其可能的原因是:
  • 客户端连接超时。
  • 服务端异常断开。
  • 服务端连接Reset(超过interactive_timeout或wait_timeout时长)。

Q:SQL洞察来源统计中,为什么会出现%访问来源

A:该情况可能在您使用存储过程时出现。按如下示例可以复现这种情况:
说明 示例中数据库实例为RDS MySQL,测试账号为test_user,测试数据库为testdb。
  1. 在RDS控制台创建普通权限账号及其授权的数据库,详细操作请参见创建数据库和账号
  2. 使用测试账号通过命令行方式连接数据库实例,详细操作请参见通过客户端、命令行连接RDS MySQL实例
  3. 切换到测试数据库,并创建如下存储过程。
    -- 切换到测试数据库
    USE testdb;
    
    -- 创建存储过程
    DELIMITER $$
    DROP PROCEDURE IF EXISTS `das` $$
    CREATE DEFINER=`test_user`@`%` PROCEDURE `das`()
    BEGIN
    SELECT * FROM information_schema.processlist WHERE Id = CONNECTION_ID();
    END $$
    DELIMITER;
  4. 使用高权限账号连接数据库实例,详细操作请参见通过客户端、命令行连接RDS MySQL实例
  5. 调用存储过程。
    -- 切换到测试数据库
    USE testdb;
    
    -- 调用存储过程
    CALL das();
    
    +--------+-----------+--------+--------+---------+------+-----------+-------------------------------------------------------------------------+
    | ID     | USER      | HOST   | DB     | COMMAND | TIME | STATE     | INFO                                                                    |
    +--------+-----------+--------+--------+---------+------+-----------+-------------------------------------------------------------------------+
    | 487818 | test_user | %:2065 | testdb | Query   |    0 | executing | SELECT * FROM information_schema.processlist WHERE Id = CONNECTION_ID() |
    +--------+-----------+--------+--------+---------+------+-----------+-------------------------------------------------------------------------+

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最佳实践

处理慢SQL问题