RDS的一个富有吸引力的服务是为用户提供慢日志的运行状况报告。报告从不同的维度(总执行时间,总执行次数,总逻辑读,总物理读)为用户提供TOP20的SQL。RDS希望在为用户提供稳定,快速服务的同时,用户可以从RDS得到更有个性化的优化建议。

这些信息很重要,用户可以有针对性地采取一些措施提高系统的性能。比如:对于那些总执行次数很多的SQL,用户可以在涉及到这些SQL的业务中加入缓存;如果某个SQL的总逻辑读很多,那么,用户极有必要为这些SQL涉及的字段添加缓存(从RDS缺失索引推荐服务的结果看,这类总逻辑读很多的SQL得到索引推荐的可能性很大)。

下面是一个报表的例子:

我们需要得到某一个时间段的SQL统计信息,比如某一天的运行状况。为了得到SQLServer的SQL统计信息,我们做了一些非常有意思的工作,原因在于SQLServer没有直接提供“某个时间段”的SQL运行信息。但是,SQLServer的sys.dm_exec_query_stats视图提供了SQL即时的运行统计信息(我们主要关注execution_count,total_elapsed_time,total_logical_reads,total_physical_reads这四个指标),这些统计信息是不断增长的,并且这些统计信息极有可能从缓存中换出。也就是说,如果某个SQL的统计信息不从缓存中换出,那么这些统计项的值是不断累加的,比如,昨天你看到execution_count是120,今天你会看到execution_count是230,到了明天,execution_count的值可能就是512。

为了得到“某个时间段的统计信息”,我们需要采取一些措施才行。核心的算法由 @鹿久 同学提供,其思想就是定期为sys.dm_exec_query_stats打快照(snapshot),然后根据快照计算快照的差值,从而得到某个时间段的运行状况统计信息。

例如,在1:00时,我们打了一次快照,此时某个SQL的execution_count的值是100, 在6:00时,我们再次打了一次快照,此时execution_count的值是120,在23:00时,我们又打了一次快照,此时execution_count的值是900。通过快照的信息,我们可以得知a) 1:00到6:00之间,该SQL执行了20次,b) 在1:00到23:00之间,该SQL执行了800次。我们可以大约得知,该SQL当天执行了800次。

RDS目前每一小时打一次快照,每8小时对当前的快照进行汇总,生成报表。下面是RDS大快照的一段记录:

此外,RDS重点对这些慢日志进行分析,提供了缺失索引推荐服务。

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