Анализ инцидентов производительности СУБД PostgreSQL с использованием PG_HAZEL⁠⁠

Взято с основного технического канала Postgres DBA ( возможны правки и дополнения в исходной статье ).

Начало

"Индикатор снижения скорости" как сигнал для начала корреляционного анализа ожиданий СУБД.

Продолжение

Практическое применение индикатора для проведения анализа инцидентов снижения скорости СУБД .

Постановка задачи

Провести анализ инцидентов производительности СУБД-1 по данным мониторинга индикатора снижения скорости.

Порядок проведения анализа инцидентов производительности СУБД

Определение инцидента

Инцидентом снижения производительности СУБД является событие снижения операционной скорости СУБД и одновременный рост ожиданий СУБД в течении заданного периода времени.

Приоритет инцидента определяется абсолютным значением коэффициента корреляции между значениями операционной скорости и ожиданиями :

• Приоритет 4 : |коэффициент корреляции| < 0.5

• Приоритет 3 : |коэффициент корреляции| >= 0.5

Окончание инцидента - отсутствие корреляции между операционной скоростью и ожиданиями СУБД.

1.Отчет по инцидентам

Столбцы таблицы

• ID : идентификатор инцидента

• START TIME : время начала инцидента

• FINISH TIME : время окончания инцидента

• SPEED REGRESSION LINE SLOPE : угол наклона линии наименьших квадратов для значений операционной скорости СУБД

• WAITINGS REGRESSION LINE SLOPE : угол наклона линии наименьших квадратов для значений ожиданий СУБД

• CORRELATION : коэффициент корреляции между операционной скоростью и ожиданиями

• IO CORRELATION : коэффициент корреляции между ожиданиями СУБД и ожиданиями типа IO

• IPC CORRELATION : коэффициент корреляции между ожиданиями СУБД и ожиданиями типа IPC

• LWLOCK CORRELATION : коэффициент корреляции между ожиданиями СУБД и ожиданиями типа LWLOCK

Результаты отчета:

• Наибольшая корреляция между ожиданиями и типом ожидания IPC

• Наименьшая корреляция между ожиданиями и типом IO

Результаты отчета:

• Наибольшая корреляция между ожиданиями и типом ожидания IPC

• Наименьшая корреляция между ожиданиями и типом IO

Итог:

Наибольшее влияние на снижение операционной скорости в заданный период играют ожидания типа IPC

Серверный процесс ожидает взаимодействия с другим процессом.

2.Отчеты по SQL запроса и типам ожидания на примере анализа по типу IPC

Ожидания типа IPC

толбцы таблицы:

• QUERYID : значение queryid из представления pgpro_stats

• PGPRO_PWR QUERYID : шестнадцатеричное значение queryid для использования в отчетах pgpro_pwr.

• CALLS : количество выполнений за период инцидентов

• WAITINGS : количество ожиданий типа IPC за период инцидентов

• WAITINGS TO CALLS : отношение количеств ожиданий типа IPC по SQL выражению к количеству выполнений. Ожиданий на одно выполнение.

• WAITINGS PPM : относительное значение( в промилле ) ожиданий по типу IPC для данного SQL выражения ко всем ожиданиям типа IPC.

Результат

В результате анализа данных отчета , можно установить SQL запрос/запросы оказывающие наибольшее влияние на количество ожиданий типа IPC. И оптимизация которых окажет наибольший эффект на скорость СУБД.

Анализ по типам ожидания IO , LWLock проводится аналогичным образом.

3. SQL выражения, имеющие набольшие значения ожиданий

В результате анализа данных отчета , можно установить SQL запрос/запросы оказывающие наибольшее влияние на ожидания СУБД . И оптимизация которых окажет наибольший эффект на скорость СУБД.

Итоги и планы развития

Мониторинг инцидентов скорости СУБД и сбор статистической информации по инцидентам позволит собрать начальные данные для проведения анализа производительности СУБД за более длительный период времени - неделя, месяц, квартал. И послужит базой для начала работ по процессу управления проблемами производительности СУБД.