遅いクエリを特定する

ユーザーが遅いクエリを識別し、SQL 実行のパフォーマンスを分析および改善できるように、TiDB は実行時間がtidb_slow_log_threshold (デフォルト値は 300 ミリ秒) から遅いクエリファイル (デフォルト値は「tidb-slow.log」) を超えるステートメントを出力します。

TiDB はデフォルトでスロー クエリ ログを有効にします。システム変数tidb_enable_slow_logを変更することで、この機能を有効または無効にすることができます。

使用例

# Time: 2019-08-14T09:26:59.487776265+08:00 # Txn_start_ts: 410450924122144769 # User@Host: root[root] @ localhost [127.0.0.1] # Conn_ID: 3086 # Exec_retry_time: 5.1 Exec_retry_count: 3 # Query_time: 1.527627037 # Parse_time: 0.000054933 # Compile_time: 0.000129729 # Rewrite_time: 0.000000003 Preproc_subqueries: 2 Preproc_subqueries_time: 0.000000002 # Optimize_time: 0.00000001 # Wait_TS: 0.00001078 # Process_time: 0.07 Request_count: 1 Total_keys: 131073 Process_keys: 131072 Prewrite_time: 0.335415029 Commit_time: 0.032175429 Get_commit_ts_time: 0.000177098 Local_latch_wait_time: 0.106869448 Write_keys: 131072 Write_size: 3538944 Prewrite_region: 1 # DB: test # Is_internal: false # Digest: 50a2e32d2abbd6c1764b1b7f2058d428ef2712b029282b776beb9506a365c0f1 # Stats: t:pseudo # Num_cop_tasks: 1 # Cop_proc_avg: 0.07 Cop_proc_p90: 0.07 Cop_proc_max: 0.07 Cop_proc_addr: 172.16.5.87:20171 # Cop_wait_avg: 0 Cop_wait_p90: 0 Cop_wait_max: 0 Cop_wait_addr: 172.16.5.87:20171 # Cop_backoff_regionMiss_total_times: 200 Cop_backoff_regionMiss_total_time: 0.2 Cop_backoff_regionMiss_max_time: 0.2 Cop_backoff_regionMiss_max_addr: 127.0.0.1 Cop_backoff_regionMiss_avg_time: 0.2 Cop_backoff_regionMiss_p90_time: 0.2 # Cop_backoff_rpcPD_total_times: 200 Cop_backoff_rpcPD_total_time: 0.2 Cop_backoff_rpcPD_max_time: 0.2 Cop_backoff_rpcPD_max_addr: 127.0.0.1 Cop_backoff_rpcPD_avg_time: 0.2 Cop_backoff_rpcPD_p90_time: 0.2 # Cop_backoff_rpcTiKV_total_times: 200 Cop_backoff_rpcTiKV_total_time: 0.2 Cop_backoff_rpcTiKV_max_time: 0.2 Cop_backoff_rpcTiKV_max_addr: 127.0.0.1 Cop_backoff_rpcTiKV_avg_time: 0.2 Cop_backoff_rpcTiKV_p90_time: 0.2 # Mem_max: 525211 # Disk_max: 65536 # Prepared: false # Plan_from_cache: false # Succ: true # Plan: tidb_decode_plan('ZJAwCTMyXzcJMAkyMAlkYXRhOlRhYmxlU2Nhbl82CjEJMTBfNgkxAR0AdAEY1Dp0LCByYW5nZTpbLWluZiwraW5mXSwga2VlcCBvcmRlcjpmYWxzZSwgc3RhdHM6cHNldWRvCg==') use test; insert into t select * from t;

フィールドの説明

注記:

スロー クエリ ログ内の次のすべての時間フィールドの単位は「秒」です。

スロークエリの基本:

  • Time : ログの印刷時刻。
  • Query_time : ステートメントの実行時間。
  • Parse_time : ステートメントの解析時間。
  • Compile_time : クエリ最適化の期間。
  • Optimize_time : 実行プランの最適化に費やされた時間。
  • Wait_TS : トランザクションのタイムスタンプを取得するためのステートメントの待機時間。
  • Query : SQL ステートメント。2 Queryスロー ログに出力されませんが、スロー ログがメモリテーブルにマップされた後、対応するフィールドはQueryと呼ばれます。
  • Digest : SQL ステートメントのフィンガープリント。
  • Txn_start_ts : トランザクションの開始タイムスタンプと一意の ID。この値を使用して、トランザクション関連のログを検索できます。
  • Is_internal : SQL ステートメントが TiDB 内部であるかどうか。2 true SQL ステートメントが TiDB 内で内部的に実行されることを示し、 false SQL ステートメントがユーザーによって実行されることを示します。
  • Index_names : ステートメントで使用されるインデックス名。
  • Stats : このクエリ中に使用される統計の正常性状態、内部バージョン、合計行数、変更された行数、およびロード状態pseudo 、統計情報が正常でないことを示します。オプティマイザーが完全にロードされていない統計を使用しようとすると、内部状態も出力されます。たとえば、 t1:439478225786634241[105000;5000][col1:allEvicted][idx1:allEvicted]の意味は次のように理解できます。
    • t1 : クエリの最適化中にテーブルt1の統計が使用されます。
    • 439478225786634241 : 内部バージョン。
    • 105000 : 統計の合計行数。
    • 5000 : 最後の統計収集以降に変更された行数。
    • col1:allEvicted : 列col1の統計が完全にロードされていません。
    • idx1:allEvicted : インデックスidx1の統計が完全にロードされていません。
  • Succ : ステートメントが正常に実行されたかどうか。
  • Backoff_time : ステートメントで再試行を必要とするエラーが発生した場合の再試行までの待機時間。一般的なエラーには、 lock occursRegion splittikv server is busyなどがあります。
  • Plan : ステートメントの実行プラン。特定の実行プランを解析するには、 SELECT tidb_decode_plan('xxx...')ステートメントを実行します。
  • Binary_plan : バイナリエンコードされたステートメントの実行プラン。特定の実行プランを解析するには、 SELECT tidb_decode_binary_plan('xxx...')ステートメントを実行します。4 PlanBinary_planフィールドには同じ情報が含まれます。ただし、2 つのフィールドから解析された実行プランの形式は異なります。
  • Prepared : このステートメントがPrepare要求かExecute要求かを示します。
  • Plan_from_cache : このステートメントが実行プラン キャッシュにヒットするかどうか。
  • Plan_from_binding : このステートメントがバインドされた実行プランを使用するかどうか。
  • Has_more_results : このステートメントにユーザーが取得する結果がさらにあるかどうか。
  • Rewrite_time : このステートメントのクエリを書き換えるのにかかった時間。
  • Preproc_subqueries : 事前に実行されるサブクエリの数 (ステートメント内)。たとえば、 where id in (select if from t)サブクエリが事前に実行される可能性があります。
  • Preproc_subqueries_time : このステートメントのサブクエリを事前に実行するのに費やされた時間。
  • Exec_retry_count : このステートメントの再試行回数。このフィールドは通常、ロックが失敗したときにステートメントが再試行される悲観的トランザクション用です。
  • Exec_retry_time : このステートメントの実行再試行期間。たとえば、ステートメントが合計 3 回実行された場合 (最初の 2 回は失敗)、 Exec_retry_time最初の 2 回の実行の合計期間を意味します。最後の実行の期間はQuery_timeからExec_retry_timeを引いた値です。
  • KV_total : このステートメントによって TiKV またはTiFlash上のすべての RPC 要求に費やされた時間。
  • PD_total : このステートメントによって PD 上のすべての RPC 要求に費やされた時間。
  • Backoff_total : このステートメントの実行中にすべてのバックオフに費やされた時間。
  • Write_sql_response_total : このステートメントによって結果をクライアントに送り返すのに費やされた時間。
  • Result_rows : クエリ結果の行数。
  • IsExplicitTxn : このステートメントが明示的なトランザクション内にあるかどうか。値がfalseの場合、トランザクションはautocommit=1であり、ステートメントは実行後に自動的にコミットされます。
  • Warnings : このステートメントの実行中に生成される JSON 形式の警告。これらの警告は、通常、 SHOW WARNINGSステートメントの出力と一致しますが、より多くの診断情報を提供する追加の警告が含まれる場合があります。これらの追加の警告はIsExtra: trueとしてマークされます。

次のフィールドはトランザクションの実行に関連しています。

  • Prewrite_time : 2 フェーズ トランザクション コミットの最初のフェーズ (事前書き込み) の期間。
  • Commit_time : 2 フェーズ トランザクション コミットの 2 番目のフェーズ (コミット) の期間。
  • Get_commit_ts_time : 2 フェーズ トランザクション コミットの第 2 フェーズ (コミット) 中にcommit_ts取得するのに費やされた時間。
  • Local_latch_wait_time : 2 フェーズ トランザクション コミットの 2 番目のフェーズ (コミット) の前に、TiDB がロックを待機するのに費やす時間。
  • Write_keys : トランザクションが TiKV の書き込み CF に書き込むキーの数。
  • Write_size : トランザクションがコミットされたときに書き込まれるキーまたは値の合計サイズ。
  • Prewrite_region : 2 フェーズ トランザクション コミットの最初のフェーズ (事前書き込み) に関係する TiKV 領域の数。各リージョンはリモート プロシージャ コールをトリガーします。
  • Wait_prewrite_binlog_time : トランザクションがコミットされたときに binlog を書き込むために使用される時間。
  • Resolve_lock_time : トランザクションのコミット中にロックが発生した後、ロックを解決するか期限が切れるまで待機する時間。

メモリ使用量フィールド:

  • Mem_max : SQL 文の実行期間中に使用される最大メモリ領域 (単位はバイト)。

ハードディスクフィールド:

  • Disk_max : SQL 文の実行期間中に使用される最大ディスク容量 (単位はバイト)。

ユーザーフィールド:

  • User : このステートメントを実行するユーザーの名前。
  • Host : このステートメントのホスト名。
  • Conn_ID : 接続 ID (セッション ID)。たとえば、キーワードcon:3を使用して、セッション ID が3のログを検索できます。
  • DB : 現在のデータベース。

TiKVコプロセッサータスク フィールド:

  • Request_count : ステートメントが送信するコプロセッサー要求の数。
  • Total_keys :コプロセッサーがスキャンしたキーの数。
  • Process_time : TiKV での SQL ステートメントの合計処理時間。データは同時に TiKV に送信されるため、この値はQuery_timeを超える場合があります。
  • Wait_time : TiKV 内のステートメントの合計待機時間。TiKV のコプロセッサーは限られた数のスレッドを実行するため、コプロセッサーのすべてのスレッドが動作しているときにリクエストがキューに入れられることがあります。キュー内のリクエストの処理に時間がかかる場合、後続のリクエストの待機時間が長くなります。
  • Process_keys :コプロセッサーが処理したキーの数。 total_keysと比較すると、 processed_keys MVCC の古いバージョンは含まれません。 processed_keystotal_keysの大きな差は、多くの古いバージョンが存在することを示しています。
  • Num_cop_tasks : このステートメントによって送信されたコプロセッサータスクの数。
  • Cop_proc_avg : RocksDB のミューテックスなど、カウントできない待機時間を含む、cop タスクの平均実行時間。
  • Cop_proc_p90 : copタスクのP90実行時間。
  • Cop_proc_max : cop-tasks の最大実行時間。
  • Cop_proc_addr : 実行時間が最も長い cop-task のアドレス。
  • Cop_wait_avg : リクエストのキューイングとスナップショットの取得の時間を含む、cop タスクの平均待機時間。
  • Cop_wait_p90 : copタスクのP90待機時間。
  • Cop_wait_max : cop-tasks の最大待機時間。
  • Cop_wait_addr : 待機時間が最も長い cop-task のアドレス。
  • Rocksdb_delete_skipped_count : RocksDB 読み取り中に削除されたキーをスキャンする回数。
  • Rocksdb_key_skipped_count : RocksDB がデータをスキャンするときに検出する削除された (tombstone) キーの数。
  • Rocksdb_block_cache_hit_count : RocksDB がブロックキャッシュからデータを読み取る回数。
  • Rocksdb_block_read_count : RocksDB がファイル システムからデータを読み取る回数。
  • Rocksdb_block_read_byte : RocksDB がファイル システムから読み取るデータの量。
  • Rocksdb_block_read_time : RocksDB がファイル システムからデータを読み取るのにかかる時間。
  • Cop_backoff_{backoff-type}_total_times : エラーによって発生したバックオフの合計回数。
  • Cop_backoff_{backoff-type}_total_time : エラーによって発生したバックオフの合計時間。
  • Cop_backoff_{backoff-type}_max_time : エラーによって発生したバックオフの最長時間。
  • Cop_backoff_{backoff-type}_max_addr : エラーによって最も長いバックオフ時間が発生した cop-task のアドレス。
  • Cop_backoff_{backoff-type}_avg_time : エラーによって発生したバックオフの平均時間。
  • Cop_backoff_{backoff-type}_p90_time : エラーによって発生した P90 パーセンタイル バックオフ時間。

backoff-typeは通常、次のタイプが含まれます。

  • tikvRPC : RPC 要求を TiKV に送信できなかったために発生したバックオフ。
  • tiflashRPC : TiFlashへの RPC 要求の送信に失敗したために発生したバックオフ。
  • pdRPC : RPC 要求を PD に送信できなかったために発生したバックオフ。
  • txnLock : ロックの競合によって発生したバックオフ。
  • regionMiss : リージョンが分割またはマージされた後に TiDBリージョンキャッシュ情報が古くなると、その処理要求によって発生するバックオフは失敗します。
  • regionScheduling : リージョンがスケジュールされていてLeaderが選択されていない場合、TiDB がリクエストを処理できないために発生するバックオフ。
  • tikvServerBusy : TiKV 負荷が高すぎて新しいリクエストを処理できないために発生するバックオフ。
  • tiflashServerBusy : TiFlash の負荷が高すぎて新しい要求を処理できないために発生するバックオフ。
  • tikvDiskFull : TiKV ディスクがいっぱいであるために発生するバックオフ。
  • txnLockFast : データの読み取り中にロックが発生したために発生するバックオフ。

リソース制御に関連するフィールド:

  • Resource_group : ステートメントがバインドされているリソース グループ。
  • Request_unit_read : ステートメントによって消費された読み取り RU の合計。
  • Request_unit_write : ステートメントによって消費された書き込み RU の合計。
  • Time_queued_by_rc : ステートメントが利用可能なリソースを待機する合計時間。
  • tidb_slow_log_threshold : スローログのしきい値を設定します。実行時間がこのしきい値を超える SQL 文はスローログに記録されます。デフォルト値は 300 (ミリ秒) です。

  • tidb_query_log_max_len : スロー ログに記録される SQL ステートメントの最大長を設定します。デフォルト値は 4096 (バイト) です。

  • tidb_redact_log : スロー ログに記録される SQL ステートメントで?を使用してユーザー データを非感度化するかどうかを決定します。デフォルト値は0で、この機能を無効にすることを意味します。

  • tidb_enable_collect_execution_info : 実行プラン内の各演算子の物理的な実行情報を記録するかどうかを決定します。デフォルト値は1です。この機能はパフォーマンスに約 3% 影響します。この機能を有効にすると、次のPlan情報を表示できます。

    > select tidb_decode_plan('jAOIMAk1XzE3CTAJMQlmdW5jczpjb3VudChDb2x1bW4jNyktPkMJC/BMNQkxCXRpbWU6MTAuOTMxNTA1bXMsIGxvb3BzOjIJMzcyIEJ5dGVzCU4vQQoxCTMyXzE4CTAJMQlpbmRleDpTdHJlYW1BZ2dfOQkxCXQRSAwyNzY4LkgALCwgcnBjIG51bTogMQkMEXMQODg0MzUFK0hwcm9jIGtleXM6MjUwMDcJMjA2HXsIMgk1BWM2zwAAMRnIADcVyAAxHcEQNQlOL0EBBPBbCjMJMTNfMTYJMQkzMTI4MS44NTc4MTk5MDUyMTcJdGFibGU6dCwgaW5kZXg6aWR4KGEpLCByYW5nZTpbLWluZiw1MDAwMCksIGtlZXAgb3JkZXI6ZmFsc2UJMjUBrgnQVnsA'); +------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | tidb_decode_plan('jAOIMAk1XzE3CTAJMQlmdW5jczpjb3VudChDb2x1bW4jNyktPkMJC/BMNQkxCXRpbWU6MTAuOTMxNTA1bXMsIGxvb3BzOjIJMzcyIEJ5dGVzCU4vQQoxCTMyXzE4CTAJMQlpbmRleDpTdHJlYW1BZ2dfOQkxCXQRSAwyNzY4LkgALCwgcnBjIG51bTogMQkMEXMQODg0MzUFK0hwcm9jIGtleXM6MjUwMDcJMjA2HXsIMg | +------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | id task estRows operator info actRows execution info memory disk | | StreamAgg_17 root 1 funcs:count(Column#7)->Column#5 1 time:10.931505ms, loops:2 372 Bytes N/A | | └─IndexReader_18 root 1 index:StreamAgg_9 1 time:10.927685ms, loops:2, rpc num: 1, rpc time:10.884355ms, proc keys:25007 206 Bytes N/A | | └─StreamAgg_9 cop 1 funcs:count(1)->Column#7 1 time:11ms, loops:25 N/A N/A | | └─IndexScan_16 cop 31281.857819905217 table:t, index:idx(a), range:[-inf,50000), keep order:false 25007 time:11ms, loops:25 N/A N/A | +------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

パフォーマンス テストを実施する場合は、オペレーターの実行情報を自動的に収集する機能を無効にすることができます。

set @@tidb_enable_collect_execution_info=0;

Planフィールドの返される結果は、 EXPLAINまたはEXPLAIN ANALYZEの結果とほぼ同じ形式になります。実行プランの詳細については、 EXPLAINまたはEXPLAIN ANALYZEを参照してください。

詳細についてはTiDB固有の変数と構文参照してください。

スローログのメモリマッピング

INFORMATION_SCHEMA.SLOW_QUERYテーブルをクエリすることで、スロー クエリ ログの内容をクエリできます。テーブル内の各列名は、スロー ログ内の 1 つのフィールド名に対応します。テーブル構造については、 情報スキーマSLOW_QUERYテーブルの概要を参照してください。

注記:

SLOW_QUERYテーブルをクエリするたびに、TiDB は現在のスロー クエリ ログを読み取って解析します。

TiDB 4.0 の場合、 SLOW_QUERY 、ローテーションされたスロー ログ ファイルを含む任意の期間のスロー ログのクエリをサポートします。解析する必要があるスロー ログ ファイルを見つけるには、 TIME範囲を指定する必要があります。5 TIME範囲を指定しないと、TiDB は現在のスロー ログ ファイルのみを解析します。例:

  • 時間範囲を指定しない場合、TiDB はスロー ログ ファイルに書き込むスロー クエリ データのみを解析します。

    select count(*), min(time), max(time) from slow_query;
    +----------+----------------------------+----------------------------+ | count(*) | min(time) | max(time) | +----------+----------------------------+----------------------------+ | 122492 | 2020-03-11 23:35:20.908574 | 2020-03-25 19:16:38.229035 | +----------+----------------------------+----------------------------+
  • たとえば、 2020-03-10 00:00:00から2020-03-11 00:00:00までの時間範囲を指定すると、TiDB は最初に指定された時間範囲のスロー ログ ファイルを検索し、次にスロー クエリ情報を解析します。

    select count(*), min(time), max(time) from slow_query where time > '2020-03-10 00:00:00' and time < '2020-03-11 00:00:00';
    +----------+----------------------------+----------------------------+ | count(*) | min(time) | max(time) | +----------+----------------------------+----------------------------+ | 2618049 | 2020-03-10 00:00:00.427138 | 2020-03-10 23:00:22.716728 | +----------+----------------------------+----------------------------+

注記:

指定された時間範囲のスロー ログ ファイルが削除された場合、またはスロー クエリがない場合、クエリは NULL を返します。

TiDB 4.0 では、すべての TiDB ノードのスロー クエリ情報を照会するためのCLUSTER_SLOW_QUERYシステム テーブルが追加されました。 CLUSTER_SLOW_QUERYテーブルのテーブル スキーマは、 CLUSTER_SLOW_QUERYINSTANCE列が追加されている点でSLOW_QUERYテーブルのテーブル スキーマと異なります。 INSTANCE列は、スロー クエリの行情報の TiDB ノード アドレスを表します。 SLOW_QUERYと同じようにCLUSTER_SLOW_QUERYを使用できます。

CLUSTER_SLOW_QUERYテーブルをクエリする場合、TiDB は、他のノードからすべての低速クエリ情報を取得して 1 つの TiDB ノードで操作を実行するのではなく、計算と判断を他のノードにプッシュします。

SLOW_QUERY / CLUSTER_SLOW_QUERY使用例

トップNの遅いクエリ

ユーザーの遅いクエリの上位 2 つをクエリします。1 Is_internal=false 、TiDB 内の遅いクエリを除外し、ユーザーの遅いクエリのみをクエリすることを意味します。

select query_time, query from information_schema.slow_query where is_internal = false order by query_time desc limit 2;

出力例:

+--------------+------------------------------------------------------------------+ | query_time | query | +--------------+------------------------------------------------------------------+ | 12.77583857 | select * from t_slim, t_wide where t_slim.c0=t_wide.c0; | | 0.734982725 | select t0.c0, t1.c1 from t_slim t0, t_wide t1 where t0.c0=t1.c0; | +--------------+------------------------------------------------------------------+

testユーザーの上位N個の遅いクエリを照会する

次の例では、 testのユーザーによって実行された遅いクエリが照会され、最初の 2 つの結果が実行時間の逆順に表示されます。

select query_time, query, user from information_schema.slow_query where is_internal = false and user = "test" order by query_time desc limit 2;

出力例:

+-------------+------------------------------------------------------------------+----------------+ | Query_time | query | user | +-------------+------------------------------------------------------------------+----------------+ | 0.676408014 | select t0.c0, t1.c1 from t_slim t0, t_wide t1 where t0.c0=t1.c1; | test | +-------------+------------------------------------------------------------------+----------------+

同じSQLフィンガープリントを持つ同様の低速クエリをクエリする

Top-N SQL ステートメントをクエリした後、同じフィンガープリントを使用して同様の低速クエリをクエリし続けます。

  1. 上位 N 個の遅いクエリと対応する SQL フィンガープリントを取得します。

    select query_time, query, digest from information_schema.slow_query where is_internal = false order by query_time desc limit 1;

    出力例:

    +-------------+-----------------------------+------------------------------------------------------------------+ | query_time | query | digest | +-------------+-----------------------------+------------------------------------------------------------------+ | 0.302558006 | select * from t1 where a=1; | 4751cb6008fda383e22dacb601fde85425dc8f8cf669338d55d944bafb46a6fa | +-------------+-----------------------------+------------------------------------------------------------------+
  2. フィンガープリントを使用して、同様の低速クエリをクエリします。

    select query, query_time from information_schema.slow_query where digest = "4751cb6008fda383e22dacb601fde85425dc8f8cf669338d55d944bafb46a6fa";

    出力例:

    +-----------------------------+-------------+ | query | query_time | +-----------------------------+-------------+ | select * from t1 where a=1; | 0.302558006 | | select * from t1 where a=2; | 0.401313532 | +-----------------------------+-------------+

疑似statsで遅いクエリをクエリする

select query, query_time, stats from information_schema.slow_query where is_internal = false and stats like '%pseudo%';

出力例:

+-----------------------------+-------------+---------------------------------+ | query | query_time | stats | +-----------------------------+-------------+---------------------------------+ | select * from t1 where a=1; | 0.302558006 | t1:pseudo | | select * from t1 where a=2; | 0.401313532 | t1:pseudo | | select * from t1 where a>2; | 0.602011247 | t1:pseudo | | select * from t1 where a>3; | 0.50077719 | t1:pseudo | | select * from t1 join t2; | 0.931260518 | t1:407872303825682445,t2:pseudo | +-----------------------------+-------------+---------------------------------+

実行プランが変更された遅いクエリをクエリする

同じカテゴリの SQL ステートメントの実行プランが変更されると、統計が古くなったり、統計が実際のデータ分布を反映するほど正確でなくなったりするため、実行速度が低下します。次の SQL ステートメントを使用して、異なる実行プランを持つ SQL ステートメントをクエリできます。

select count(distinct plan_digest) as count, digest, min(query) from cluster_slow_query group by digest having count > 1 limit 3\G

出力例:

***************************[ 1. row ]*************************** count | 2 digest | 17b4518fde82e32021877878bec2bb309619d384fca944106fcaf9c93b536e94 min(query) | SELECT DISTINCT c FROM sbtest25 WHERE id BETWEEN ? AND ? ORDER BY c [arguments: (291638, 291737)]; ***************************[ 2. row ]*************************** count | 2 digest | 9337865f3e2ee71c1c2e740e773b6dd85f23ad00f8fa1f11a795e62e15fc9b23 min(query) | SELECT DISTINCT c FROM sbtest22 WHERE id BETWEEN ? AND ? ORDER BY c [arguments: (215420, 215519)]; ***************************[ 3. row ]*************************** count | 2 digest | db705c89ca2dfc1d39d10e0f30f285cbbadec7e24da4f15af461b148d8ffb020 min(query) | SELECT DISTINCT c FROM sbtest11 WHERE id BETWEEN ? AND ? ORDER BY c [arguments: (303359, 303458)];

次に、上記のクエリ結果の SQL フィンガープリントを使用して、さまざまなプランをクエリできます。

select min(plan), plan_digest from cluster_slow_query where digest='17b4518fde82e32021877878bec2bb309619d384fca944106fcaf9c93b536e94' group by plan_digest\G

出力例:

*************************** 1. row *************************** min(plan): Sort_6 root 100.00131380758702 sbtest.sbtest25.c:asc └─HashAgg_10 root 100.00131380758702 group by:sbtest.sbtest25.c, funcs:firstrow(sbtest.sbtest25.c)->sbtest.sbtest25.c └─TableReader_15 root 100.00131380758702 data:TableRangeScan_14 └─TableScan_14 cop 100.00131380758702 table:sbtest25, range:[502791,502890], keep order:false plan_digest: 6afbbd21f60ca6c6fdf3d3cd94f7c7a49dd93c00fcf8774646da492e50e204ee *************************** 2. row *************************** min(plan): Sort_6 root 1 sbtest.sbtest25.c:asc └─HashAgg_12 root 1 group by:sbtest.sbtest25.c, funcs:firstrow(sbtest.sbtest25.c)->sbtest.sbtest25.c └─TableReader_13 root 1 data:HashAgg_8 └─HashAgg_8 cop 1 group by:sbtest.sbtest25.c, └─TableScan_11 cop 1.2440069558121831 table:sbtest25, range:[472745,472844], keep order:false

クラスター内の各 TiDB ノードの遅いクエリの数を照会する

select instance, count(*) from information_schema.cluster_slow_query where time >= "2020-03-06 00:00:00" and time < now() group by instance;

出力例:

+---------------+----------+ | instance | count(*) | +---------------+----------+ | 0.0.0.0:10081 | 124 | | 0.0.0.0:10080 | 119771 | +---------------+----------+

異常な時間帯にのみ発生するクエリスローログ

2020-03-10 13:24:00から2020-03-10 13:27:00の期間に QPS の低下やレイテンシーの増加などの問題が見つかった場合、大きなクエリが発生したことが原因である可能性があります。次の SQL ステートメントを実行して、異常な期間にのみ発生するスロー ログをクエリします2020-03-10 13:20:00から2020-03-10 13:23:00の時間範囲は通常の期間を指します。

SELECT * FROM (SELECT /*+ AGG_TO_COP(), HASH_AGG() */ count(*), min(time), sum(query_time) AS sum_query_time, sum(Process_time) AS sum_process_time, sum(Wait_time) AS sum_wait_time, sum(Commit_time), sum(Request_count), sum(process_keys), sum(Write_keys), max(Cop_proc_max), min(query),min(prev_stmt), digest FROM information_schema.CLUSTER_SLOW_QUERY WHERE time >= '2020-03-10 13:24:00' AND time < '2020-03-10 13:27:00' AND Is_internal = false GROUP BY digest) AS t1 WHERE t1.digest NOT IN (SELECT /*+ AGG_TO_COP(), HASH_AGG() */ digest FROM information_schema.CLUSTER_SLOW_QUERY WHERE time >= '2020-03-10 13:20:00' AND time < '2020-03-10 13:23:00' GROUP BY digest) ORDER BY t1.sum_query_time DESC limit 10\G

出力例:

***************************[ 1. row ]*************************** count(*) | 200 min(time) | 2020-03-10 13:24:27.216186 sum_query_time | 50.114126194 sum_process_time | 268.351 sum_wait_time | 8.476 sum(Commit_time) | 1.044304306 sum(Request_count) | 6077 sum(process_keys) | 202871950 sum(Write_keys) | 319500 max(Cop_proc_max) | 0.263 min(query) | delete from test.tcs2 limit 5000; min(prev_stmt) | digest | 24bd6d8a9b238086c9b8c3d240ad4ef32f79ce94cf5a468c0b8fe1eb5f8d03df

他の TiDB スローログファイルを解析する

TiDB はセッション変数tidb_slow_query_fileを使用して、クエリINFORMATION_SCHEMA.SLOW_QUERYの実行時に読み取って解析するファイルを制御します。セッション変数の値を変更することで、他のスロー クエリ ログ ファイルの内容をクエリできます。

set tidb_slow_query_file = "/path-to-log/tidb-slow.log"

pt-query-digestを使用して TiDB のスロー ログを解析する

TiDB スロー ログを解析するにはpt-query-digest使用します。

注記:

pt-query-digest 3.0.13 以降のバージョンを使用することをお勧めします。

例えば:

pt-query-digest --report tidb-slow.log

出力例:

# 320ms user time, 20ms system time, 27.00M rss, 221.32M vsz # Current date: Mon Mar 18 13:18:51 2019 # Hostname: localhost.localdomain # Files: tidb-slow.log # Overall: 1.02k total, 21 unique, 0 QPS, 0x concurrency _________________ # Time range: 2019-03-18-12:22:16 to 2019-03-18-13:08:52 # Attribute total min max avg 95% stddev median # ============ ======= ======= ======= ======= ======= ======= ======= # Exec time 218s 10ms 13s 213ms 30ms 1s 19ms # Query size 175.37k 9 2.01k 175.89 158.58 122.36 158.58 # Commit time 46ms 2ms 7ms 3ms 7ms 1ms 3ms # Conn ID 71 1 16 8.88 15.25 4.06 9.83 # Process keys 581.87k 2 103.15k 596.43 400.73 3.91k 400.73 # Process time 31s 1ms 10s 32ms 19ms 334ms 16ms # Request coun 1.97k 1 10 2.02 1.96 0.33 1.96 # Total keys 636.43k 2 103.16k 652.35 793.42 3.97k 400.73 # Txn start ts 374.38E 0 16.00E 375.48P 1.25P 89.05T 1.25P # Wait time 943ms 1ms 19ms 1ms 2ms 1ms 972us . . .

問題のあるSQL文を特定する

SLOW_QUERY記述すべてが問題になるわけではありません。3 process_time非常に大きい記述のみが、クラスター全体への圧力を高めます。

wait_timeが非常に大きく、 process_timeが非常に小さいステートメントは通常は問題になりません。これは、ステートメントが実際に問題のあるステートメントによってブロックされ、実行キューで待機する必要があり、応答時間が大幅に長くなるためです。

ADMIN SHOW SLOWコマンド

TiDB ログ ファイルに加えて、 ADMIN SHOW SLOWコマンドを実行して遅いクエリを特定できます。

ADMIN SHOW SLOW recent N ADMIN SHOW SLOW TOP [internal | all] N

recent N最近の N 個の低速クエリ レコードを表示します。例:

ADMIN SHOW SLOW recent 10

top N all最近 (数日以内) の最も遅い N 個のクエリ レコードを表示します。2 オプションinternal指定されている場合、返される結果はシステムによって実行された内部 SQL になります。4 オプションが指定されている場合、返される結果は内部 SQL と組み合わせたユーザーの SQL になります。それ以外の場合、このコマンドはユーザーの SQL からの遅いクエリ レコードのみを返します。

ADMIN SHOW SLOW top 3 ADMIN SHOW SLOW top internal 3 ADMIN SHOW SLOW top all 5

TiDB はメモリが限られているため、限られた数の低速クエリ レコードのみを保存します。クエリ コマンドのNの値がレコード数より大きい場合、返されるレコード数はNより少なくなります。

次の表に出力の詳細を示します。

カラム名説明
始めるSQL実行の開始時刻
間隔SQL実行の継続時間
詳細SQL実行の詳細
成功SQL ステートメントが正常に実行されたかどうか。1 1成功、 0失敗を意味します。
接続IDセッションの接続ID
トランザクション_ts取引のstart ts
ユーザーステートメントを実行するユーザー名
デシベルステートメントの実行時に関係するデータベース
テーブルIDSQL文の実行時に関係するテーブルのID
インデックスIDSQL文の実行時に関係するインデックスのID
内部これはTiDBの内部SQL文です
ダイジェストSQL文の指紋
SQL文実行中または実行されたSQL文

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