CloudDBA SQL多维度性能分析，深入探究与优化策略

CloudDBA SQL多维度性能分析

背景介绍

阿里云数据库从2017年9月28日起在控制台推出CloudDBA功能，通过客户申请的方式灰度打开，这项功能的推出旨在帮助客户快速定位和诊断问题，优化数据库，提高云数据库的使用效率，CloudDBA功能集成了多种监控和优化手段，能够有效应对数据库领域的问题诊断和性能优化挑战。

基本概念

问题诊断：包括CPU、空间、慢SQL、锁信息、热点表等基础内容。

性能优化：通过SQL操作检查语句在指定数据库中的执行是否存在性能隐患，并提供优化建议。

功能详解

完备的性能监控数据

CloudDBA具备全面的性能监控能力，能够收集和分析大量系统数据和历史数据，从而提供准确的性能分析和优化建议，监控内容包括数据库执行语句详情和全局快照，对性能影响微乎其微。

智能化学习分析手段

CloudDBA利用机器学习和规则引擎，自动抽象各业务场景的特征，实现独立业务和普适规则的匹配，为不同的业务场景推荐最优的优化解法。

完备的调优与诊断工具

CloudDBA依托于云数据库的强大内核，使得在不影响业务的前提下进行调优与诊断变得非常简单，它提供了丰富的诊断和优化工具，能够帮助用户快速解决问题。

SQL性能分析

SQL索引建议

SQL索引建议是帮助数据库优化器创造最佳执行路径的重要手段，CloudDBA需要首先计算表统计信息，因为数据库优化器通常是基于代价寻找执行路径。

SQL性能分析工具包

SQL性能分析工具包用于主动分析特定SQL语句的分析工具，这些工具收集有关这些SQL语句执行的详细信息，开发人员可以利用这些信息来提高低效SQL语句的性能。

性能分析案例

案例一：规格升级导致性能下降

在协助用户进行系统重构时，发现大规格实例的性能不如小规格实例，通过CloudDBA分析SQL审计日志，发现truncate语句在大规格实例上执行时间较长，原因是DDL语句在执行过程中会扫描内存中的脏页，内存越大脏页越多，执行时间越长，调整数据库内存的脏页比例可以缓解这个问题。

案例二：QPS抖动问题

客户的数据库每隔半个小时出现压力抖动，通过CloudDBA分析审计日志，发现某个定时任务调用的SQL语句是导致抖动的原因。

相关问题与解答

问题1：如何评估数据库负载情况？

答：可以通过以下几种方法评估数据库负载：

QPS/TPS资源使用

IOPS CPU 内存 SQL执行时间并发量 Application业务反馈

AAS（Average Active Session）活跃会话数量

问题2：如何找出特定时间段内数据库响应时间变慢的原因？

答：可以通过CloudDBA的TOP SQL功能找出特定时间段内的慢查询，具体步骤如下：

选择需要分析的时间段。

生成该时间段内的TOP SQL列表。

根据执行次数和执行时间排序，找出耗时最长的SQL语句。

分析这些SQL语句的执行计划，找出性能瓶颈。

到此，以上就是小编对于“CloudDBA SQL多维度性能分析”的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位朋友在评论区讨论，给我留言。