PolarDB PostgreSQL版:秒级性能报告,快速定位瓶颈

Este artículo describe en detalle las capacidades del AWR (Automatic Workload Repository) de PolarDB PostgreSQL版, enfocado en el análisis de rendimiento a nivel de segundo. Esta herramienta proporciona una visión completa de la salud y el rendimiento de la base de datos, facilitando la identificación y corrección de posibles cuellos de botella. La información detallada y gráfica facilita la toma de decisiones en la optimización del sistema.

El artículo desglosa las características clave del AWR, incluyendo su alta precisión temporal, la visualización a través de Grafana, la detección de top SQL, tablas e índices de alto consumo, la monitorización de memoria y las tendencias de sesiones activas. Se detallan los beneficios de utilizar esta herramienta, el impacto en el rendimiento y los requisitos previos para su correcta implementación. También se incluyen pasos operativos y referencias a la documentación oficial.

PolarDB PostgreSQL版:秒级性能报告

PolarDB PostgreSQL版:秒级性能报告

Este módulo de PolarDB PostgreSQL版 proporciona reportes detallados sobre el desempeño del sistema, con una resolución de un segundo. Esto permite un análisis preciso y preciso de la evolución del rendimiento a lo largo del tiempo, lo que es crucial para la optimización de la base de datos.

El sistema monitorea en tiempo real las operaciones en las bases de datos, lo que permite una reacción inmediata a los problemas. Esta característica permite una respuesta eficiente a los posibles problemas de rendimiento, lo que mejora el funcionamiento general del sistema.

Los datos recolectados incluyen información de las operaciones de lectura y escritura, lo que proporciona una idea integral del comportamiento del sistema. La información recopilada se centra tanto en el aspecto de las operaciones como en el control de los recursos de los servidores de base de datos. Esta información de detalle resulta crucial para detectar posibles cuellos de botella o puntos críticos.

全局AWR性能报告功能

全局AWR性能报告功能

Esta funcionalidad del sistema AWR global permite obtener información de las operaciones de lectura y escritura en todos los nodos de un clúster de bases de datos, en tiempo real. Esto crea una imagen clara y completa de todo el sistema, independientemente de los diferentes nodos o procesos.

Esta función global ayuda en la detección de problemas de rendimiento que pueden estar ocurriendo en múltiples instancias de base de datos simultáneamente. Es una herramienta indispensable en entornos con altos volúmenes de datos y múltiples servidores.

Esto permite una visión más integral de la situación del sistema, superando las limitaciones de un análisis por partes de cada componente del sistema. Esta visión general es crítica en entornos de producción, donde se requiere una respuesta inmediata ante problemas que puedan afectar al rendimiento global.

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秒级数据粒度,Grafana展示趋势

秒级数据粒度,Grafana展示趋势

Los reportes de rendimiento son generados con una resolución de un segundo, lo que permite la monitorización precisa de la fluctuación del rendimiento en tiempo real.

Las mediciones se registran y analizan en un segundo, lo que proporciona datos extremadamente detallados para identificar puntos críticos. Esto permite una reacción casi en tiempo real a problemas de rendimiento, lo que es muy importante en entornos de alta demanda.

Grafana permite una visualización y análisis en tiempo real de los datos recogidos a través de gráficas e informes intuitivos. Este software proporciona una interpretación clara del desempeño de las bases de datos.

快速定位瓶颈,辅助分析

快速定位瓶颈,辅助分析

Esta funcionalidad de AWR permite una rápida identificación de las causas raíz de los problemas de rendimiento. Los datos granulares permiten aislar el problema a una transacción, una consulta, un usuario o un segmento de tiempo específico.

La identificación rápida de estos cuellos de botella ayuda a solucionar los problemas de rendimiento antes de que afecten a la disponibilidad del sistema. Esta característica ahorra un tiempo valioso en la búsqueda del problema y en la puesta en marcha de las soluciones correctivas.

Esta característica ayuda en la toma de decisiones de optimización, permitiendo que los administradores de base de datos puedan tomar las acciones correctas para mejorar el rendimiento. La comprensión completa del comportamiento de la base de datos lleva a acciones específicas, con el fin de resolver los problemas de manera eficaz.

支持Top SQL、Top表及索引分析

支持Top SQL、Top表及索引分析

La herramienta identifica las consultas SQL, tablas e índices que consumen más recursos, ayudando a optimizar el diseño de las consultas y la organización de los datos.

Las consultas SQL más costosas son identificadas rápidamente, lo que permite a los administradores de base de datos centrarse en optimizar las consultas problemáticas para mejorar el rendimiento del sistema.

Estos análisis permiten identificar aquellos procesos o consultas que generan una carga extra sobre los recursos del sistema. Una vez identificados, la gestión de la base de datos puede concentrarse en mejorar la eficiencia de estas operaciones.

内存占用和平均活动会话趋势分析

内存占用和平均活动会话趋势分析

El sistema monitoriza la utilización de memoria y el promedio de sesiones activas, permitiéndonos detectar posibles problemas relacionados con la memoria o el alto volumen de conexiones.

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Esta característica permite mantener una gestión eficiente de los recursos, asegurando un funcionamiento adecuado. Los análisis de uso de memoria y las tendencias de las sesiones activas se representan en gráficos fáciles de entender, lo que proporciona información valiosa para optimizar los recursos y las conexiones.

La tendencia en el tiempo de las sesiones activas y la memoria utilizada es muy importante para planificar, predecir y resolver los problemas del uso de los recursos de la base de datos.

关键指标细化到SQL及Memory Context级别

关键指标细化到SQL及Memory Context级别

Las métricas clave, incluyendo las consultas SQL y los contextos de memoria (Memory Context), son detalladas a nivel individual. Esto permite una comprensión mucho más profunda del impacto de cada consulta o contexto de memoria sobre el rendimiento.

Esta granularidad ayuda a identificar los problemas de forma más precisa. Un análisis profundo de los contextos de memoria permite identificar posibles problemas de memoria.

Esta alta precisión en la identificación de los problemas ayuda a los analistas de base de datos a optimizar los recursos y a solucionar cualquier problema específico de manera eficiente.

结合事件信息快速定位抖动原因

结合事件信息快速定位抖动原因

Las fluctuaciones o 抖动 en el rendimiento pueden ser identificadas y analizadas en relación con los eventos recogidos por AWR. Esto permite encontrar las causas específicas de estas oscilaciones.

La combinación de información de rendimiento, eventos y consultas permite un análisis completo del sistema para identificar el problema.

Un análisis completo y preciso permite implementar soluciones para evitar estos problemas recurrentes y lograr una ejecución más estable.

Grafana可视化性能趋势及事件信息

Grafana可视化性能趋势及事件信息

Grafana permite una representación gráfica de las tendencias de rendimiento y los eventos asociados. Esta visualización permite entender rápidamente la evolución del sistema en el tiempo, detectando posibles problemas y tendencias.

La visualización mediante gráficos intuitivos y análisis de datos hace que la comprensión del sistema sea mucho más sencilla.

La capacidad de mostrar datos en gráficos dinámicos proporciona una visión en tiempo real de la operación de las bases de datos.

性能损失在10%以内

性能损失在10%以内

La implementación de esta herramienta AWR tiene un impacto mínimo en el rendimiento de la base de datos, estimado en un 10% o menos. Esto hace que el sistema pueda funcionar de forma eficiente sin sacrificar el rendimiento.

El impacto mínimo en el rendimiento permite que el sistema siga funcionando de manera óptima sin penalizar su capacidad.

Esta funcionalidad ofrece un análisis preciso sin afectar el funcionamiento diario de la base de datos.

默认保留3天数据,数据量约10GB以内

Por defecto, se conservan los datos de los últimos tres días, con un máximo estimado de almacenamiento de 10 GB. Esta limitación de almacenamiento permite una gestión eficiente de los datos y un control sobre el tamaño de los registros.

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El control del almacenamiento de los datos es una parte esencial del mantenimiento de los servidores, así como de la capacidad de análisis y optimización de la base de datos.

La gestión eficiente del almacenamiento de datos no solo previene problemas de espacio, sino que también permite un enfoque de análisis eficiente y una optimización más profunda.

启用本地存储功能

La funcionalidad de AWR requiere la activación de la capacidad de almacenamiento local para funcionar correctamente. Esta característica permite al sistema almacenar los datos temporalmente en el almacenamiento local.

La configuración y activación de esta funcionalidad es importante para permitir el correcto funcionamiento del módulo AWR.

Activar esta funcionalidad es crucial para el funcionamiento eficiente del sistema y la recolección de datos necesarios para realizar los análisis de rendimiento.

内核版本建议升级至20211231或以上

Se recomienda actualizar el kernel a la versión 20211231 o superior para una mejor compatibilidad y estabilidad con AWR.

La actualización de los componentes de software a la última versión es una práctica común para garantizar la mejor estabilidad y compatibilidad con la nueva función.

La actualización a la versión más reciente del kernel mejorará el rendimiento y la estabilidad del sistema, así como una mejor compatibilidad con el AWR.

操作步骤:启用/禁用本地存储和Grafana配置

Los pasos para habilitar/deshabilitar el almacenamiento local y configurar Grafana se pueden encontrar en la documentación oficial. La documentación ofrece una guía completa para cada paso.

La documentación proporcionada proporciona instrucciones detalladas y ejemplos prácticos para llevar a cabo estas operaciones.

Se recomienda consultar la guía oficial para realizar estas acciones con éxito, incluyendo la configuración de Grafana y el uso de la información recolectada para la resolución de problemas.

参考使用说明

La documentación del producto proporciona información detallada sobre el uso de la herramienta.

La documentación ofrece un detalle completo sobre las opciones de configuración, recomendaciones y ejemplos de uso de la herramienta AWR.

Esta documentación describe en detalle cómo usar las funciones y obtener la máxima información de la herramienta.

Conclusión

El módulo AWR de PolarDB PostgreSQL版 ofrece una herramienta de análisis de rendimiento detallada y precisa, con una resolución de segundo.

La alta granularidad de la información, combinada con la visualización a través de Grafana y la identificación de cuellos de botella, permite una optimización eficiente y la resolución rápida de problemas en el sistema.

Al implementar y utilizar esta herramienta, las empresas pueden mejorar la eficiencia, reducir los costos y aumentar la confiabilidad de sus bases de datos.

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