教你处理数仓慢SQL常见定位问题
摘要:通常在运维监控出现CPU使用率较高、P80/P95指标较高、慢SQL数量上升等现象,或者业务出现超时报错时,优先应排查是否出现慢SQL。
本文分享自华为云社区《GaussDB慢SQL常见定位处理手段》,作者:酷哥。
关键指标
通常在运维监控出现CPU使用率较高、P80/P95指标较高、慢SQL数量上升等现象,或者业务出现超时报错时,优先应排查是否出现慢SQL。
定位慢SQL手段
实时慢SQL查询
查询当前执行时间TOP10的SQL,识别长时间未结束的SQL后可以手动中止。
select
a.pid,
a.sessionid,
a.datname,
a.usename,
a.application_name,
a.client_addr,
a.xact_start,
a.query_start,
(now() - a.query_start)::text as query_runtime,
a.unique_sql_id,
w.wait_status,
w.wait_event,
w.locktag,
w.lockmode,
w.block_sessionid,
a.query
from
pg_stat_activity a join
pg_thread_wait_status w on
a.sessionid = w.sessionid
where
a.pid <> pg_backend_pid()
and a.state = 'active'
and a.client_addr is not null
order by
query_runtime desc;
根据查询结果,如果是等待锁,可以结合锁等待信息进一步分析,其他情况可以根据unique_query_id关联WDR报告、statement视图进一步分析慢的根因。
历史慢SQL查询
思路:根据CPU、慢SQL等监控指标,定位慢SQL出现的时间范围,通过以下几种方式进一步分析。
整体运行情况分析:WDR报告
通过导出对应时间段的WDR报告,可以分析耗时较长的SQL,WDR报告生成方法参见产品文档。
单次执行情况分析:statement_history
statement_history记录了执行时间超过阈值(log_min_duration_statement,默认3 s)的详细SQL信息,包含计划生成时间、执行时间、锁等待时间等信息,其中部分信息与参数track_stmt_stat_level设置的级别(默认为'OFF,L0')有关。 设置参数track_stmt_stat_level='OFF,L1'后,statement_history中可以记录计划信息、锁等待时间等信息。 必须在postgres库内查询,根据时间段查询慢SQL(按照执行时间排序)
SELECT
*,
finish_time - start_time as run_time
FROM
dbe_perf.statement_history
WHERE
start_time > '2022-07-08 18:00:00'
AND start_time < '2022-07-08 19:00:00'
-- 根据unique_query_id可以过滤出特定的查询
-- AND unique_query_id = 123456
ORDER BY
run_time desc;
单个Query运行情况分析:statement
statement记录了SQL按照unique_sql_id归一化的执行信息,包括执行次数、总的执行时间、访问数据量、内存使用等信息。 根据unique_sql_id查询历史执行信息
SELECT
*,
total_elapse_time / n_calls as avg_elapse_time
FROM
dbe_perf.statement
WHERE
unique_query_id = 123456;
动态抓取执行信息(计划、锁等待时间等)
为了避免对生产环境产生影响,可以动态抓取SQL执行信息
-- 抓取指定unique_sql_id的全量SQL信息
-- 示例:unique_sql_id为3267119089,全量SQL级别为L2,相当于track_stmt_stat_level='L2,off'
select * from dynamic_func_control('LOCAL', 'STMT', 'TRACK', '{"3267119089", "L2"}');
-- 打开之后,查询statement_history
-- 关闭抓取,清理
select * from dynamic_func_control('LOCAL', 'STMT', 'UNTRACK', '{"3267119089"}');
select * from dynamic_func_control('LOCAL', 'STMT', 'LIST', '{}');
select * from dynamic_func_control('LOCAL', 'STMT', 'CLEAN', '{}');
查看会话快照信息
SELECT
*
FROM
dbe_perf.local_active_session
WHERE
query_start_time > '2022-07-08 18:00:00'
AND query_start_time < '2022-07-08 19:00:00'
AND unique_query ilike '%%';
常用处理手段
中止慢SQL
根据查询结果中的pid和sessionid,使用函数中止查询
select pg_terminate_session(pid,sessionid);
优化SQL
更新统计信息
查看统计信息
select * from pg_stats where tablename = '表名';
select * from pg_stats where tablename = '表名' and attname = '列名';
更新统计信息
analyze tablename;
手动设置列的distinct值(该字段不同值的数量,选择率 ~ 总行数/distinct值)
ALTER TABLE tablename ALTER COLUMN colname SET (n_distinct = 实际值);
analyze tablename; -- analyze执行后生效
-- 取消设置
ALTER TABLE tablename ALTER COLUMN colname RESET (n_distinct);
analyze tablename; -- analyze执行后生效
使用hint优化计划
- 通过分析慢SQL的计划,可以使用hint进行调整,openGaussc常用的hint包括:
- Join顺序的Hint,语法示例:/+ leading((t1 t2))/
- Join方式的Hint,语法示例:/+ nestloop(t1 t2)/
- Scan方式的Hint,语法示例:/+ indexscan(t1 index1)/
- 优化器GUC参数的Hint,语法示例:/+ set(param value)/
- Custom Plan和Generic Plan选择的Hint,语法示例:/+ use_cplan/
- ....
修改参数
根据慢SQL分析结论,可以考虑修改GUC参数,但是修改参数同时也会影响其他查询的计划,属于高风险操作。
其他
对于整体执行慢,可以通过分析WDR报告中TOP等待事件,进一步优化。
教你处理数仓慢SQL常见定位问题的更多相关文章
- 【大数据课程】高途课程实践-Day02:利用Hive SQL编写离线数仓实现可视化展示
〇.概述 1.实现内容 使用Hive SQL编程,构造分层离线数仓 并可以通过Quick Bi进行展示 2.过程 (1)数据接⼊到ODS层 (2)进⾏ODS到DWD层数据开发 (3)进⾏ODS到DIM ...
- 【大数据面试】【框架】Linux命令、Shell工具、常见Shell脚本(群起脚本、数仓导入)
一.Linux 1.常用高级命令 ps -ef:查看进程详情,ps -ef|grep dae可以搜索指定进程,-e表示环境变量 ps -au:以用户为主的详细格式,显示进程平均占用资源,不包括cmd列 ...
- Hive 数仓中常见的日期转换操作
(1)Hive 数仓中一些常用的dt与日期的转换操作 下面总结了自己工作中经常用到的一些日期转换,这类日期转换经常用于报表的时间粒度和统计周期的控制中 日期变换: (1)dt转日期 to_date(f ...
- HAWQ取代传统数仓实践(十九)——OLAP
一.OLAP简介 1. 概念 OLAP是英文是On-Line Analytical Processing的缩写,意为联机分析处理.此概念最早由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出.OLAP允 ...
- CarbonData:大数据融合数仓新一代引擎
[摘要] CarbonData将存储和计算逻辑分离,通过索引技术让存储和计算物理上更接近,提升CPU和IO效率,实现超高性能的大数据分析.以CarbonData为融合数仓的大数据解决方案,为金融转型打 ...
- 基于MaxCompute的数仓数据质量管理
声明 本文中介绍的非功能性规范均为建议性规范,产品功能无强制,仅供指导. 参考文献 <大数据之路——阿里巴巴大数据实践>——阿里巴巴数据技术及产品部 著. 背景及目的 数据对一个企业来说已 ...
- 传统 BI 如何转大数据数仓
前几天建了一个数据仓库方向的小群,收集了大家的一些问题,其中有个问题,一哥很想去谈一谈--现在做传统数仓,如何快速转到大数据数据呢?其实一哥知道的很多同事都是从传统数据仓库转到大数据的,今天就结合身边 ...
- PL/SQL常见设置--Kevin的专栏
body { font-family: "Microsoft YaHei UI","Microsoft YaHei",SimSun,"Segoe UI ...
- 数仓1.4 |业务数仓搭建| 拉链表| Presto
电商业务及数据结构 SKU库存量,剩余多少SPU商品聚集的最小单位,,,这类商品的抽象,提取公共的内容 订单表:周期性状态变化(order_info) id 订单编号 total_amount 订单金 ...
- 数仓1.1 分层| ODS& DWD层
数仓分层 ODS:Operation Data Store原始数据 DWD(数据清洗/DWI) data warehouse detail数据明细详情,去除空值,脏数据,超过极限范围的明细解析具体表 ...
随机推荐
- 你也许不再需要使用 CSS Media Queries(媒体查询)了
你也许不再需要使用 CSS Media Queries(媒体查询)了 最近,CSS 引入了一项新功能:Container Queries.它可以替代 Media Queries 并实现 Media Q ...
- MAC Big Sur系统升级导致三星移动硬盘T7无法识别解决方案
一.问题 MAC系统升级后总是导致三星移动硬盘(加密)无法被识别,影响正常使用.问售后让去官网下载最新驱动,第一次升级有用,在升级就没用了. 升级系统版本MAC 15.5.1重新安装官网驱动仍然无法识 ...
- go语言reflection反射
一.反射 1.1简介 Reflection(反射)在计算机中就是表示程序在运行期间能够探知自身结构的能力类型(类型信息.内存结构.更新变量.以及调用方法) 1.2使用场景 函数的参数类型是interf ...
- JAVA类的加载(3) ——类加载后能够有效运行
例1: 1 package classobject; 2 3 import java.lang.reflect.Constructor; 4 import java.lang.reflect.Invo ...
- elrond32
前置知识 int __cdecl main(int argc, char **argv) * argc: 整数, 为传给main()的命令行参数个数.* argv: 字符串数组.argv[0] 为程序 ...
- CTA策略介绍
CTA策略更多的时候是一种投资方法,更准确的说,主要投资于衍生品的.比较系统化规则化的投资方法都可以称作CTA投资,它并不拘泥于量化或是主动,其具有相当的生命力,会长期存在. CTA策略的收入来源是多 ...
- 在路上---学习篇(一)Python 数据结构和算法 (5)二分查找、二叉树遍历
独白: 利用算法进行查找指定元素,最近学习二分查找和二叉树遍历.二分查找前提是在有序中进行查找,二叉树引入了树的概念.树的概念其中有许多小知识点,也是一种新的数据结构.还是之前的感悟,需了解其本质才会 ...
- springBoot + 工厂模式 实现 快递鸟、顺丰和快递100的物流查询
前言: 在Spring Boot中实现快递鸟.顺丰和快递100的物流查询功能通常需要与它们提供的API进行交互.当然使用他们的API 我们是需要申请和注册,从而去拿到 key 来进行调用.所以为注册的 ...
- 【公告】luogu blog (daiyulong20120222) 即将迁移!
\[\huge\text{luogu blog (daiyulong20120222) 即将迁移到 cnblogs!}\\ \] \[\huge\color{blue}\text{https://ww ...
- python中面向对象有什么特点
一:问题 python中面向对象有什么特点? 二:回答 python同其他面向对象语言一样,有3个特征:封装.继承.重写 简单理解就是:封装:把一系列属性和操作封装到一个方法里面,这样想要实现某种效果 ...