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查詢治理

數據庫自治服務DAS(Database Autonomy Service)通過離線數據分析技術,在每天凌晨1點將全部實例在昨天產生的慢SQL進行統計分析和自動打標,幫助您對慢SQL進行自動分類和劃分治理優先級,同時提供治理建議和數據導出功能。

前提條件

  • 目標數據庫實例為:

    • RDS MySQL

    • MyBase MySQL

  • 當前支持中國內地、中國香港和新加坡地域的數據庫實例。

    說明

    從2023年04月01日起,查詢治理功能支持中國香港和新加坡地域的數據庫實例。

限制約束

  • 由于是T+1離線分析,如您當天對SQL打標了無需優化,第二天才能看到推薦優化SQL數值的變化。

  • DAS預定義的SQL標簽暫不支持關閉。

  • 每個數據庫實例只統計分析執行次數前200的慢SQL,即每個數據庫實例的慢SQL模板數最大為200。

名詞解釋

名詞

解釋

推薦優化SQL

從總體的慢SQL中,排除無需優化SQL,剩下的就是推薦優化SQL

無需優化SQL

包含DAS自動標記為DAS忽略的SQL,以及用戶人工標記為無需優化的SQL。

DAS忽略

DAS自動打標無需優化,例如以show,createxacommit,rollbackselect sleepexplain開頭的SQL。

操作步驟

  1. 登錄DAS控制臺。

  2. 在左側導航欄中,單擊實例監控。

  3. 找到目標實例,單擊實例ID,進入目標實例詳情頁。

  4. 在左側導航欄單擊請求分析 > 慢日志 > 查詢治理。

  5. 查詢治理頁,查看查詢治理結果。

    • 查詢治理結果概覽:查看系統打標分類后的結果數據。

      說明

      只統計開啟DAS企業版實例的執行失敗SQL次數

    • 查詢治理趨勢:查看所選時間范圍內查詢治理結果的變化趨勢。

    • TOP數據:查看實例紅榜實例黑榜。

      • 實例黑榜:查看數據庫實例慢SQL執行次數。

      • 實例紅榜:查看數據庫實例慢SQL執行次數變化量,負數表示慢SQL執行次數減少量(優化效果好),正數表示慢SQL執行次數增加量。

      DAS推薦您重點關注推薦優化SQL的紅黑榜。

    • 待優化SQL:您可以設置篩選條件,過濾出需要治理的SQL語句。

      說明

      支持通過DB名稱、SQL關鍵字、規則標簽和數據庫用戶名進行篩選,四者之間是邏輯與的關系。

      • 多個DB名稱之間使用英文逗號(,)分隔,邏輯關系為或。

      • 多個SQL關鍵字之間使用空格分隔,邏輯關系為與。

      • 多個數據庫用戶名之間使用英文逗號(,)分隔,邏輯關系為或。

      • 規則標簽支持多選,多個規則之間邏輯關系為或。

      • 單擊目標SQL樣本操作列的建議,查看詳細的治理建議。

      • 單擊目標SQL樣本操作列的打標,對此SQL進行手動打標。標簽的具體含義請參見手動打標標簽。

        您也可以勾選需要手動打標的SQL,進行批量打標。

      • 單擊目標SQL樣本操作列的樣本,查看此SQL的慢日志樣本詳情。

      • 單擊目標SQL樣本操作列的趨勢,查看此SQL的慢日志分析詳情。詳細的慢日志分析介紹及操作請參見慢日志。

      您可以根據需要導出和分享待優化的SQL數據,具體操作請參見最佳實踐

    • 失敗SQL:您可以設置篩選條件,過濾出需要查看的SQL語句。

      說明
      • 只統計開啟DAS企業版實例的失敗SQL。

      • 支持通過DB名稱和SQL關鍵字進行篩選,兩者是邏輯與的關系。

        • 多個DB名稱之間使用英文逗號(,)分隔,邏輯關系為或。

        • 多個SQL關鍵字之間使用空格分隔,邏輯關系為與。

      單擊目標SQL樣本操作列的樣本,查看此SQL的樣本詳情。

最佳實踐

  • 使用標簽區分是否需要優化SQL:

    治理核心邏輯是將總體慢SQL分為無需優化的慢SQL和推薦優化SQL兩類,您可根據如下SQL標簽,快速篩選并按優先級治理。

    ID

    標簽名稱

    級別

    推薦重點關注

    描述

    NEW_SQL

    新增慢SQL

    警告

    ??

    相比最近一周新增的慢SQL。

    DAS_IGNORE

    DAS忽略

    提示

    ?

    DAS自動打標無需優化,例如以show,create,xa,commit,rollbackselect sleep,explain開頭的SQL。

    FUZZY_LIKE

    LIKE模糊查詢

    提示

    ?

    like模糊匹配,無法利用索引。

    HAS_EXPR

    包含表達式

    提示

    ?

    包含表達式計算,參與計算的列無法使用索引。

    LARGE_IN_LIST

    大列表查詢

    提示

    ?

    in包含超過200個元素,很可能是程序生成,字段無法使用索引。

    SELECT_STAR

    SELECT全列查詢

    提示

    ?

    select指定業務需要的字段,避免返回多余字段造成性能下降和資源浪費。

    INDEX_ADVISOR

    索引建議

    提示

    ??

    新建索引建議,加速SQL執行 。

    COMPLEX_JOIN

    復雜JOIN

    提示

    ?

    超過三個表禁止join。需要join的字段,數據類型必須絕對一致;多表關聯查詢時,保證被關聯的字段需要有索引。

    CROSS_DB

    跨庫查詢

    提示

    ?

    跨實例遷移庫表的時候,會產生跨庫查詢不可用的風險。

    SUBQUERY

    包含子查詢

    提示

    ?

    包含子查詢,可以考慮采用join改寫效率更高。

    DEEP_PAGING

    深度翻頁

    警告

    ?

    使用limit的深度翻頁,建議采用join改寫。

    WITHOUT_PREDICATE

    無謂詞

    警告

    ??

    包含無謂詞的語句,請檢查是否涉及全表掃描。

    NULL_COMPARE

    NULL匹配錯誤

    警告

    ?

    使用ISNULL()來判斷是否為NULL值,因為NULL與任何值的直接比較都為NULL。

    COUNT_NOT_STAR

    COUNT不規范

    警告

    ?

    請使用COUNT(*)替代count(列名)或count(常量),count(*)是SQL92定義的標準統計行數的語法,跟數據庫無關,跟NULL和非NULL無關。count(列名)不會統計此列為NULL值的行。

    LARGE_ROWS_EXAMINED

    掃描行多

    提示

    ?

    平均掃描行超過50000,掃描行數越大,越消耗數據庫資源,不僅本身的SQL慢,還可能影響其他SQL執行。

    說明

    請考慮增加更好的SQL過濾條件。

    LARGE_ROWS_SENT

    返回行多

    提示

    ?

    平均返回行超過5000,一次返回太多數據,請考慮減少返回行數。

    NO_ADVICE

    無建議

    提示

    ?

    暫無分析建議。

    PERIOD_SQL

    周期性

    提示

    ?

    每天固定時間執行。

    DAS推薦您重點關注推薦優化SQL,您可配合下表,打標無需優化的SQL,持續降低推薦優化SQL數量,如下SQL標簽支持用戶手動打標。

    ID

    標簽名稱

    級別

    描述

    USER_IGNORE

    無需優化

    提示

    打標無需優化,第二天就不會被統計到推薦優化SQL中。

    DAS_IMPORTANT

    重要SQL

    提示

    打標重要SQL。

    DAS_NOT_IMPORTANT

    不重要SQL

    提示

    打標不重要SQL。

    DAS_IN_PLAN

    排期優化

    提示

    打標排期優化。

  • 數據導出:

    • 您可通過新建導出任務,將當前看到的SQL明細的全部數據導出下載。

      說明

      導出任務的數據可保存3天,您可用于隨時下載。

    • 您可以通過設置不同的篩選條件(不同的實例、不同的規則等),新建不同的下載任務,安排不同的負責人分別優化。

    • 您也可以選中多個SQL記錄,導出任務將只導出被選中的SQL。

  • 數據分享:

    為方便您快速把經過條件篩選后的慢SQL分享給對應的負責人,DAS提供兩種分享功能:

    • 您可以選中多個SQL記錄,點擊批量分享按鈕,系統生成短鏈接,有DAS控制臺權限的用戶點擊訪問后,將只會看到您選中的SQL記錄。

    • 您也可以單擊導出旁邊的分享按鈕,系統生成短鏈接,有DAS控制臺權限的用戶單擊訪問后,將會看到您當前看到的全部明細數據(無需您再次設置篩選條件)。