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文档:v3.0
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SQL运行状态观测

可获得性

本特性自MogDB 3.0.0版本开始引入。

特性简介

采样线程默认1s采样一次,可通过guc参数asp_sample_interval控制,内存中最多采样100000行数据,通过asp_sample_num控制,到达上限就会刷新到磁盘上。

客户价值

当发现某条SQL语句存在性能瓶颈,且无法在采样视图中查询到该SQL每个算子的执行情况时,可以通过plan_node_id定位性能问题。

算子:SQL语句执行过程中各个步骤的具体动作(例如:SELECT、SUM、WHERE、Group By、Having、Order By、Limit等)

特性描述

dbe_perf.local_active_sessionGS_ASP中新增一列plan_node_id来记录SQL语句每个算子操作的执行情况。

现有的监控级别由guc参数resource_track_level控制,该参数按照级别存在三个值,分别是:

  • none:不开启资源记录功能;

  • query:开启query级别资源记录功能;

  • operator:开启query级别和算子级别资源记录功能,

所以只有当将resource_track_level设成operator的时候才会对SQL语句每个算子操作进行采样。

MogDB启动后会启动一个后台worker采样线程,为避免浪费资源,该采样线程不会时刻采样,而是每隔一个采样周期对MogDB进行采样,收集MogDB当时的运行快照保存到内存中,查询视图dbe_perf.local_active_session可以查询到实时的采样信息,该采样周期由guc参数asp_sample_interval控制,默认采样周期为1s,MogDB每在内存中采样100000行(由guc参数asp_sample_num控制)会将内存中的采样数据刷新到GS_ASP表中以供历史查询,只有语句执行时间大于采样时间,才会被采样线程收集到运行信息。

使用场景

  1. 首先在session1中创建表test,并执行插入操作:

    MogDB=# create table test(c1 int);
    CREATE TABLE
    MogDB=# insert into test select generate_series(1, 1000000000);
  2. 在session2中,从活跃会话视图中查询出该SQL的query_id

    MogDB=# select query,query_id from pg_stat_activity where query like 'insert into test select%';
                        query                                  |    query_id
    -----------------------------------------------------------+-----------------
     insert into test select generate_series(1, 100000000000); | 562949953421368
    (1 row)
  3. 在session2中,根据该query_id从活跃作业管理视图中查询出该语句的带plan_node_id的执行计划(该语句执行cost需要大于guc值resource_track_cost才会被记录到该视图中,该guc参数默认值为100000,session级别可更新,所以为了方便测试,可在测试中将该值改成10)

    Set resource_track_cost=10;

    MogDB=# select query_plan from dbe_perf.statement_complex_runtime where queryid = 562949953421368;
                                     query_plan
    ----------------------------------------------------------------------------
     Coordinator Name: datanode1                                               +
     1 | Insert on test  (cost=0.00..17.51 rows=1000 width=8)                         +
     2 |  ->  Subquery Scan on "*SELECT*"  (cost=0.00..17.51 rows=1000 width=8)    +
     3 |   ->  Result  (cost=0.00..5.01 rows=1000 width=0)                         +
                                                                            +
    (1 row)
  4. 在session2中,根据query_id从采样视图dbe_perf.local_active_session中查询出该语句的采样情况,结合上面查询的执行计划做性能分析。

    MogDB=# select plan_node_id, count(plan_node_id) from dbe_perf.local_active_session where query_id = 562949953421368 group by plan_node_id;
     plan_node_id | count
    --------------+-------
            3     |   12
            1     |   366
            2     |   2
    (3 rows)
  5. 在session2中执行,当内存数据到达上限值(由guc参数asp_sample_num控制)的时候,则会将现有内存的采样数据刷新到gs_asp表中,刷盘后查询gs_asp表也会查到该语句的算子采样的数据。

    MogDB=# select plan_node_id, count(plan_node_id) from gs_asp where query_id = 562949953421368 group by plan_node_id;
     plan_node_id | count
    --------------+-------
      3           |    19
      1           |   582
      2           |     3
    
    (3 rows)

结论

当发现insert into test select generate_series(1, 1000000000)存在性能瓶颈,通过以上的步骤定位发现,insert操作在整个SQL语句执行过程中被采样的数值最高( plan_node_id =1 ,count=366),可以对其进行优化。

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