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、実行時間が遅いしきい値 (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、デフォルトで低速クエリログを有効にします。構成を変更することにより、機能を有効または無効にできますenable-slow-log

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 # 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

ノート:

低速クエリログの以下のすべての時間フィールドの単位は「秒」です。

遅いクエリの基本:

  • Time :ログの印刷時間。
  • 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。
  • Query :SQLステートメント。 Queryは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 :開始タイムスタンプとトランザクションの一意の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。 trueはSQLステートメントがTiDBの内部で実行されることを示し、 falseは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_ids :ステートメントに含まれるインデックスのID。
  • 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が必要な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 occurs 、およびRegion splitが含まれtikv server is busy
  • Plan :ステートメントの実行プラン。 select tidb_decode_plan('xxx...')ステートメントを使用して、特定の実行プランを解析します。
  • Prepared :このステートメントがPrepareまたはExecuteの要求であるかどうか。
  • Plan_from_cache :このステートメントが実行プランのキャッシュにヒットするかどうか。
  • 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 :事前に実行された(ステートメント内の)サブクエリの数。たとえば、 where id in (select if from t)のサブクエリが事前に実行される場合があります。
  • 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ために費やされた時間。
  • 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な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時間。たとえば、ステートメントが合計3回実行された(最初の2回失敗した)場合、 Exec_retry_timeは最初の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マイナスExec_retry_timeです。

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(プリライト)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を取得するために費やされた時間。
  • Local_latch_wait_time :2フェーズトランザクションコミットの第2フェーズ(コミット)の前にTiDBがロックの待機に費やす時間。
  • 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する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(プリライト)に関与するTiKVリージョンの数。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。

メモリ使用量フィールド:

  • Mem_max :SQLステートメントの実行期間中に使用される最大メモリスペース(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。
  • 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を超える可能性があります。
  • Wait_time :TiKVで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機能しているときに要求がキューに入れられる可能性があります。キュー内のリクエストの処理に時間がかかると、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には古いバージョンのMVCCが含まれていません。 processed_keystotal_keysの大きな違いは、多くの古いバージョンが存在することを示しています。
  • Cop_proc_avg :cop-tasksの平均実行時間。
  • Cop_proc_p90 :cop-tasks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 :警官タスクの平均待機時間。
  • Cop_wait_p90 :cop-tasksのP90待機時間。
  • Cop_wait_max :cop-tasksの最大待機時間。
  • Cop_wait_addr :待ち時間が最も長い警官タスクのアドレス。
  • 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時間。
  • Cop_backoff_{backoff-type}_total_time :エラーによるバックオフの合計時間。
  • Cop_backoff_{backoff-type}_max_time :エラーによるバックオフの最長時間。
  • Cop_backoff_{backoff-type}_max_addr :エラーによるバックオフ時間が最も長いcop-taskのアドレス。
  • Cop_backoff_{backoff-type}_avg_time :エラーによるバックオフの平均時間。
  • Cop_backoff_{backoff-type}_p90_time :エラーによるP90パーセンタイルバックオフ時間。
  • tidb_slow_log_threshold :低速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ステートメントは、低速ログに記録されます。デフォルト値は300(ms)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 :低速ログに記録されたSQLステートメントで?を使用してユーザーデータの感度を下げるかどうかを決定します。デフォルト値は0で、これは機能を無効にすることを意味します。

  • tidb_enable_collect_execution_info :各オペレーターの物理実行情報を実行計画に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%の影響を与えます。この機能を有効にすると、次のPlanの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している場合は、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固有の変数と構文を参照してください。

遅いログのメモリマッピング

INFORMATION_SCHEMA.SLOW_QUERYのテーブルをクエリすることにより、低速クエリログの内容をクエリできます。表の各列名は、低速ログの1つのフィールド名に対応しています。テーブルの構造については、 情報スキーマSLOW_QUERYテーブルの概要を参照してください。

ノート:

SLOW_QUERYのテーブルをクエリするたびに、TiDBは現在の低速クエリログを読み取って解析します。

TiDB 4.0の場合、 SLOW_QUERYは、ローテーションされた低速ログファイルを含む、任意の期間の低速ログのクエリをサポートします。解析する必要のある低速ログファイルを見つけるには、 TIMEの範囲を指定する必要があります。 TIMEの範囲を指定しない場合、TiDBは現在の低速ログファイルのみを解析します。例えば:

  • 時間範囲を指定しない場合、TiDBは、TiDBが低速ログファイルに書き込んでいる低速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の時間範囲を指定すると、 2020-03-11 00:00:00は最初に指定された時間範囲の低速ログファイルを検索し、次に低速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 | +----------+----------------------------+----------------------------+

ノート:

指定された時間範囲の低速ログファイルが削除された場合、または低速クエリがない場合、クエリはNULLを返します。

TiDB 4.0は、すべてのTiDBノードの低速クエリ情報をクエリするためにCLUSTER_SLOW_QUERYのシステムテーブルを追加します。 CLUSTER_SLOW_QUERYテーブルのテーブルスキーマは、 INSTANCE列がCLUSTER_SLOW_QUERYに追加されるという点でSLOW_QUERYテーブルのテーブルスキーマとは異なります。 INSTANCE列は、低速クエリの行情報の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と、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の使用例

トップNの遅いクエリ

ユーザーの上位2つの遅いクエリをクエリします。 Is_internal=falseは、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個の低速クエリをクエリする

次の例では、 test人のユーザーによって実行された低速クエリが照会され、最初の2つの結果が実行時間の逆の順序で表示されます。

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使用して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遅いクエリをクエリし続けます。

  1. Top-Nの低速クエリと対応する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を使用して低速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低速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、統計が古くなっているか、統計が実際のデータ分布を反映するのに十分正確でないため、実行が遅くなります。次のSQLステートメントを使用して、さまざまな実行プランで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

クラスタの各TiDBノードの低速クエリの数をクエリする

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 | +---------------+----------+

異常な期間にのみ発生する低速ログのクエリ

QPSの低下や2020-03-10 13:24:00から2020-03-10 13:27:00までの期間の遅延の増加などの問題が見つかった場合は、大きなクエリが発生する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低速ログをクエリします。 2020-03-10 13:20:00の時間範囲は、通常の期間を指し2020-03-10 13:23:00

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低速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、 INFORMATION_SCHEMA.SLOW_QUERYを照会するときに読み取られて解析され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により、他の低速クエリログファイルのコンテンツをクエリできます。

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

pt-query-digestしてTiDBの低速ログを解析します

pt-query-digestを使用して、TiDBの低速ログを解析します。

ノート:

pt-query-digest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ステートメントを特定する

SLOW_QUERYのステートメントすべてに問題があるわけではありません。 process_timeが非常に大きいものだけが、クラスタ全体の圧力を高めます。

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、問題ありません。これは、ステートメントが実際の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るためです。これにより、応答時間が大幅に長くなります。

admin show slowコマンド

TiDBログファイルに加えて、 admin show slowコマンドを実行することで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は、最近のN個の低速クエリレコードを示します。次に例を示します。

admin show slow recent 10

top Nは、最近(数日以内)最も遅いN個のクエリレコードを示します。 internalオプションが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る内部SQLになります。 allオプションが指定されている場合、返される結果は、ユーザーのSQLと内部SQLの組み合わせになります。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。 queryコマンドの値Nがレコード数よりも大きい場合、返されるレコードの数はNより少なくなります。

次の表に、出力の詳細を示します。

列名説明
始めるSQL実行の開始時刻
間隔SQL実行の期間
詳細SQL実行の詳細
サクSQLステートメントが正常に実行されたかどうか。 1は成功を意味し、 0は失敗を意味します。
conn_idセッションの接続ID
transcation_tsトランザクションコミットのcommit ts
ユーザーステートメントを実行するためのユーザー名
dbステートメントの実行時に関係するデータベース
table_idsSQLステートメントの実行時に関係するテーブルのID
index_idsSQLステートメント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ステートメントです
ダイジェストSQLステートメントのフィンガープリント
sql実行中または実行されたSQLステートメント

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