排查和识别 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器中运行缓慢的查询
适用于:Azure Database for PostgreSQL - 灵活服务器
本文介绍如何使用 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器对运行缓慢的查询进行故障排除和识别。
对于 CPU 使用率过高的场景,本文介绍如何:
识别运行缓慢的查询。
识别与之一起运行缓慢的过程。 在属于同一运行缓慢的存储过程的查询列表中识别运行缓慢的查询。
CPU 使用率过高的场景 - 识别运行缓慢的查询
先决条件
必须在 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器实例上启用故障排除指南和 auto_explain 扩展。 若要启用故障排除指南,请按照此处提到的步骤操作。
若要启用 auto_explain 扩展,请执行以下步骤:
注意
进行此更改需要重启服务器。
将 auto_explain 扩展添加到共享预加载库并重启服务器后,在 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器门户上的服务器参数页中,请将以下突出显示的 auto_explain 服务器参数更改为
ON
,并将剩余的扩展保留默认值,如下所示。
注意
将 auto_explain.log_min_duration
参数更新为 0 将开始记录服务器上执行的所有查询。 这可能会影响数据库的性能。 必须进行适当的审慎调查才能得出在服务器上被视为缓慢的值。 例如,如果将 30 秒视为阈值,并且应用程序可以接受运行时间低于 30 秒的所有查询,则建议将参数更新为 30000 毫秒。 然后,这会记录服务器上执行时间超过 30 秒的任何查询。
场景 - 识别运行缓慢的查询
有了故障排除指南和 auto_explain 扩展,我们将借助示例来解释该场景。
我们有一个 CPU 使用率飙升到 90% 的场景,并且想知道导致该峰值的根本原因。 要调试该场景,请按照以下所述的步骤进行操作。
一旦 CPU 方案发出警报,请转到 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器门户概述页的“帮助”选项卡下的故障排除指南。
从打开的页面中选择“CPU 使用率过高”选项卡。 “CPU 使用率过高故障排除指南”随即打开。
使用时间范围下拉列表选择报告的 CPU 峰值的时间范围。
选择“CPU 消耗靠前的查询”选项卡。
该选项卡共享 CPU 使用率达到 90% 的时间间隔内运行的所有查询的详细信息。 从快照来看,该时间间隔内平均执行时间最慢的查询约为 2.6 分钟,该查询在该时间间隔内运行了 22 次。 这很可能是 CPU 峰值的原因。
连接到 azure_sys 数据库,并使用以下脚本执行查询以检索实际查询文本。
psql -h ServerName.postgres.database.chinacloudapi.cn -U AdminUsername -d azure_sys
SELECT query_sql_text
FROM query_store.query_texts_view
WHERE query_text_id = <add query id identified>;
- 在所考虑的示例中,发现下面的查询运行缓慢:
SELECT c_id, SUM(c_balance) AS total_balance
FROM customer
GROUP BY c_w_id,c_id
order by c_w_id;
若要了解生成的确切说明计划,请使用 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器日志。 每次在时间间隔内完成查询执行时,自动解释扩展都会在日志中记录一个条目。 从 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器门户概述页的
Monitoring
选项卡中选择“日志”部分。选择出现 CPU 利用率达到 90% 的时间范围。
执行以下查询,以检索所标识查询的说明分析输出。
AzureDiagnostics
| where Category contains 'PostgreSQLLogs'
| where Message contains "<add snippet of SQL text identified or add table name involved in the query>"
| project TimeGenerated, Message
消息列将存储执行计划,如下所示:
2023-10-10 19:56:46 UTC-6525a8e7.2e3d-LOG: duration: 150692.864 ms plan:
Query Text: SELECT c_id, SUM(c_balance) AS total_balance
FROM customer
GROUP BY c_w_id,c_id
order by c_w_id;
GroupAggregate (cost=1906820.83..2131820.83 rows=10000000 width=40) (actual time=70930.833..129231.950 rows=10000000 loops=1)
Output: c_id, sum(c_balance), c_w_id
Group Key: customer.c_w_id, customer.c_id
Buffers: shared hit=44639 read=355362, temp read=77521 written=77701
-> Sort (cost=1906820.83..1931820.83 rows=10000000 width=13) (actual time=70930.821..81898.430 rows=10000000 loops=1)
Output: c_id, c_w_id, c_balance
Sort Key: customer.c_w_id, customer.c_id
Sort Method: external merge Disk: 225104kB
Buffers: shared hit=44639 read=355362, temp read=77521 written=77701
-> Seq Scan on public.customer (cost=0.00..500001.00 rows=10000000 width=13) (actual time=0.021..22997.697 rows=10000000 loops=1)
Output: c_id, c_w_id, c_balance
查询运行了大约 2.5 分钟(如故障排除指南中所示),并通过提取的执行计划输出中的 duration
值 150692.864 ms 进行了确认。 使用解释分析输出进一步排除故障并优化查询。
注意
请注意,该查询在该时间间隔内运行了 22 次,上面显示的日志是在该时间间隔内捕获的此类条目之一。
CPU 使用率过高的场景 - 识别运行缓慢的过程和与该过程关联的运行缓慢的查询
在第二种场景下,发现一个存储过程执行时间缓慢,目标是识别和优化该存储过程中包含的运行缓慢的查询。
先决条件
必须先在 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器实例上启用故障排除指南和 auto_explain 扩展。 若要启用故障排除指南,请按照此处提到的步骤操作。
若要启用 auto_explain 扩展,请执行以下步骤:
注意
进行此更改需要重启服务器。
将 auto_explain 扩展添加到共享预加载库并重启服务器后,在 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器门户上的服务器参数页中,请将以下突出显示的 auto_explain 服务器参数更改为
ON
,并将剩余的扩展保留默认值,如下所示。
注意
- 将
auto_explain.log_min_duration
参数更新为 0 将开始记录服务器上执行的所有查询。 这可能会影响数据库的性能。 必须进行适当的审慎调查才能得出在服务器上被视为缓慢的值。 例如,如果将 30 秒视为阈值,并且应用程序可以接受运行时间低于 30 秒的所有查询,则建议将参数更新为 30000 毫秒。 然后,这会记录服务器上执行时间超过 30 秒的任何查询。 - 参数
auto_explain.log_nested_statements
会导致考虑记录嵌套语句(在函数或过程内执行的语句)。 当它关闭时,仅记录顶级查询计划。
场景 - 识别存储过程中运行缓慢的查询
有了故障排除指南和 auto_explain 扩展,我们将借助示例来解释该场景。
我们有一个 CPU 使用率飙升到 90% 的场景,并且想知道导致该峰值的根本原因。 要调试该场景,请按照以下所述的步骤进行操作。
一旦 CPU 方案发出警报,请转到 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器门户概述页的“帮助”选项卡下的故障排除指南。
从打开的页面中选择“CPU 使用率过高”选项卡。 “CPU 使用率过高故障排除指南”随即打开。
使用时间范围下拉列表选择报告的 CPU 峰值的时间范围。
选择“CPU 消耗靠前的查询”选项卡。
该选项卡共享 CPU 使用率达到 90% 的时间间隔内运行的所有查询的详细信息。 从快照来看,该时间间隔内平均执行时间最慢的查询约为 6.3 分钟,该查询在该时间间隔内运行了 35 次。 这很可能是 CPU 峰值的原因。
请务必注意以下快照中突出显示的查询类型为 `Utility``。 通常,实用工具可以是时间间隔内运行的存储过程或函数。
连接到 azure_sys 数据库并执行查询,以使用以下脚本检索实际查询文本。
psql -h ServerName.postgres.database.chinacloudapi.cn -U AdminUsername -d azure_sys
SELECT query_sql_text
FROM query_store.query_texts_view
WHERE query_text_id = <add query id identified>;
- 在所考虑的示例中,发现速度缓慢的查询是一个存储过程,如下所述:
call autoexplain_test ();
若要了解为属于存储过程的查询生成的确切说明,请使用 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器日志。 每次在时间间隔内完成查询执行时,自动解释扩展都会在日志中记录一个条目。 从 Azure Database for PostgreSQL 灵活服务器门户概述页的
Monitoring
选项卡中选择“日志”部分。选择出现 CPU 利用率达到 90% 的时间范围。
执行以下查询,检索所识别查询的解释分析输出。
AzureDiagnostics
| where Category contains 'PostgreSQLLogs'
| where Message contains "<add a snippet of SQL text identified or add table name involved in the queries related to stored procedure>"
| project TimeGenerated, Message
该过程有多个查询,下面突出显示了这些查询。 将记录存储过程中使用的每个查询的解释分析输出,以便进一步分析和排除故障。 记录的查询的执行时间可用于识别存储过程中最慢的查询。
2023-10-11 17:52:45 UTC-6526d7f0.7f67-LOG: duration: 38459.176 ms plan:
Query Text: insert into customer_balance SELECT c_id, SUM(c_balance) AS total_balance FROM customer GROUP BY c_w_id,c_id order by c_w_id
Insert on public.customer_balance (cost=1906820.83..2231820.83 rows=0 width=0) (actual time=38459.173..38459.174 rows=0 loops=1)Buffers: shared hit=10108203 read=454055 dirtied=54058, temp read=77521 written=77701 WAL: records=10000000 fpi=1 bytes=640002197
-> Subquery Scan on "*SELECT*" (cost=1906820.83..2231820.83 rows=10000000 width=36) (actual time=20415.738..29514.742 rows=10000000 loops=1)
Output: "*SELECT*".c_id, "*SELECT*".total_balance Buffers: shared hit=1 read=400000, temp read=77521 written=77701
-> GroupAggregate (cost=1906820.83..2131820.83 rows=10000000 width=40) (actual time=20415.737..28574.266 rows=10000000 loops=1)
Output: customer.c_id, sum(customer.c_balance), customer.c_w_id Group Key: customer.c_w_id, customer.c_id Buffers: shared hit=1 read=400000, temp read=77521 written=77701
-> Sort (cost=1906820.83..1931820.83 rows=10000000 width=13) (actual time=20415.723..22023.515 rows=10000000 loops=1)
Output: customer.c_id, customer.c_w_id, customer.c_balance Sort Key: customer.c_w_id, customer.c_id Sort Method: external merge Disk: 225104kB Buffers: shared hit=1 read=400000, temp read=77521 written=77701
-> Seq Scan on public.customer (cost=0.00..500001.00 rows=10000000 width=13) (actual time=0.310..15061.471 rows=10000000 loops=1) Output: customer.c_id, customer.c_w_id, customer.c_balance Buffers: shared hit=1 read=400000
2023-10-11 17:52:07 UTC-6526d7f0.7f67-LOG: duration: 61939.529 ms plan:
Query Text: delete from customer_balance
Delete on public.customer_balance (cost=0.00..799173.51 rows=0 width=0) (actual time=61939.525..61939.526 rows=0 loops=1) Buffers: shared hit=50027707 read=620942 dirtied=295462 written=71785 WAL: records=50026565 fpi=34 bytes=2711252160
-> Seq Scan on public.customer_balance (cost=0.00..799173.51 rows=15052451 width=6) (actual time=3185.519..35234.061 rows=50000000 loops=1)
Output: ctid Buffers: shared hit=27707 read=620942 dirtied=26565 written=71785 WAL: records=26565 fpi=34 bytes=11252160
2023-10-11 17:51:05 UTC-6526d7f0.7f67-LOG: duration: 10387.322 ms plan:
Query Text: select max(c_id) from customer
Finalize Aggregate (cost=180185.84..180185.85 rows=1 width=4) (actual time=10387.220..10387.319 rows=1 loops=1) Output: max(c_id) Buffers: shared hit=37148 read=1204 written=69
-> Gather (cost=180185.63..180185.84 rows=2 width=4) (actual time=10387.214..10387.314 rows=1 loops=1)
Output: (PARTIAL max(c_id)) Workers Planned: 2 Workers Launched: 0 Buffers: shared hit=37148 read=1204 written=69
-> Partial Aggregate (cost=179185.63..179185.64 rows=1 width=4) (actual time=10387.012..10387.013 rows=1 loops=1) Output: PARTIAL max(c_id) Buffers: shared hit=37148 read=1204 written=69
-> Parallel Index Only Scan using customer_i1 on public.customer (cost=0.43..168768.96 rows=4166667 width=4) (actual time=0.446..7676.356 rows=10000000 loops=1)
Output: c_w_id, c_d_id, c_id Heap Fetches: 24 Buffers: shared hit=37148 read=1204 written=69
注意
请注意,出于演示目的,说明只共享过程中使用的少数查询的分析输出。 思路是可以收集日志中所有查询的解释分析输出,然后识别其中最慢的查询,并尝试优化它们。